方差

海南环岛骑行日记 第5天——不见坡鹿到昌江

他觉得昌江的建设不比东方差。于是我们打消了去海头镇的念头，决定去昌江。图片发自App刚要启程，突然下起了大雨。符先
行走布衣·2024-02-09 18:54

统计 假设检验 显著性差异

大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异，再进行事后分析找出有显著差异的因素文章目录w检验Levene检验显著性检验单向方差分析（F检验）Kruskal-WallisH检验事后分析方差齐性方差不齐w检验
73826669·2024-02-09 18:08

【点云、图像】学习中 常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]

文章目录前言一、平均值、方差、协方差平均值（mean）np.mean()方差（variance）np.var()总体方差np.var(a,ddof=0)无偏样本方差np.var(a,ddof=1)有偏样本方差标准差
荒野火狐·2024-02-09 16:26

机器学习之T与F分布

T分布T分布：数学期望为mu=0，方差：σ2=nn−2(n>2)\sigma^2=\frac{n}{n-2}\quad(n>2)σ2=n−2n(n>2)。
WEL测试·2024-02-09 16:25

Python实现异方差检验(statsmodels)

什么是异方差?(摘自知乎https://www.zhihu.com/question/354637231)一句话，就是当随机扰动项和模型中的解释变量（自变量）存在某种相关性，就会出现异方差。
ZYM66·2024-02-09 14:00

DataWhale概率统计4——方差分析

6.方差分析6.1概要方差分析（Analysisofvariance,ANOVA）主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否显著，用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。
摩卡Daddy·2024-02-09 11:33

excel统计分析——成对数据秩和检验

不满足t检验、方差分析条件的数量性状资料或等级资料，可用秩和检验进
maizeman126·2024-02-09 09:43

两个总体均值的比较推断

特点：1.独立样本t检验：假设两个总体的方差相等，样本容量较小时常用。计算t值，然后根据显著性
亦旧sea·2024-02-09 05:14

数据描述的统计量解释-上

目录一.导读二.介绍①算数平均数②几何平均数③标准差④变异系数⑤分位数⑥方差三.结尾一.导读在讲到数据描述的时候，我们提及了数据集中位置、离散程度、偏度和峰度以及单个数据变量的分布情况。
林浩杨·2024-02-09 00:00

Xavier初始化方法

Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异（密度差异）不要太大，即使其方差尽可能相等
Misnearch·2024-02-08 18:41

数据不正态如何办？

也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。
spssau·2024-02-08 14:35

python毕设选题 - 基于时间序列的股票预测于分析

文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1简介
DanCheng-studio·2024-02-08 14:04

每天一个数据分析题（一百五十七）

A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。B.保留的主成分个数应当使得每个主成分的特征值大于平均值。
紫色沙·2024-02-08 09:53

刘嘉概率论22讲《十.方差，围绕数学期望波动程度的度量》

数学期望不能完整描述一个随机事件比如，你有一笔闲钱，有两个投资方案一，收益非常稳定，100%净赚5万二，不稳定，50%机会赚20万，50%机会亏10万。如果从数学期望公式来算，他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样，差别很大，具体在哪呢？一，两个方案收益稳定性不同，第一个非常稳定，第二个波动性很大。所以，数学期望不同，并不代表两件事价值一样，随机结果的波动程度，同样对一件事情的价值，对我们的决
阿木魔法学院·2024-02-08 05:49

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

思维导图描述性统计：表格与图形法描述性统计：数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性
一木Campus·2024-02-08 04:12

还得是它！GPT4.0和MJ都搞定了！SD也快了！

接口‬能力和官‬方差‬不多。后面能把Gpts和上传‬文件的‬功能加‬进来更就‬好了。其实上面的测试超级不靠谱，只要我想改，能让后台程序返回给我5.0。最好的方法是用一个复杂的指令。指
zhouluobo·2024-02-08 03:50

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros
MatpyMaster·2024-02-08 01:09

正定矩阵与半正定矩阵

目录1.基本定义2.正定矩阵和半正定矩阵的直观理解3.协方差矩阵是半正定矩阵3.1分量形式证明：3.2整体形式证明：4.写在最后1.基本定义正定和半正定这两个词的英文分别为positivedefinite
方天一·2024-02-07 23:55

机器学习5-线性回归之损失函数

线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。假设有数据集其中是输入特征，是对应的输出。线性回归的模型假设是：其中，是输入特征，是模型的参数。
dracularking·2024-02-07 21:17

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学
Nobitaxi·2024-02-07 19:50

期货软件TB系统源代码解读系列46-COVAR

COVAR即协方差指标，我没在百度里找到相关分析，这可能是TB人员自己从哪国外网站上看到的吧，具体算法我也不了解，咱只能一步步分析源代码了。
翊之依·2024-02-07 16:08

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同
政安晨·2024-02-07 09:42

内积为什么能表达向量之间的相关（似）性

论证粗糙地想一下概率空间上的例子：协方差的本质是内积。标准差的本质是模长。相关系数的本质是夹角余弦。你感受一下内积是不是能描述相关性
蒲公英smile·2024-02-07 06:17

严恭敏 matlab,惯性仪器测试与数据分析 [严恭敏 编] 2012年版

全书内容可大致分为三个部分：①惯性器件测试部分，介绍了几种常见惯性器件的工作原理和误差建模、惯性器件测试的基本原理和方法以及实验室中常用的惯性仪器测试设备；②数据分析部分，包括回归分析、时间序列分析、频谱分析、阿仑方差分析和随
洋溢最棒·2024-02-07 05:01

156基于Matlab的光纤陀螺随机噪声和信号

基于Matlab的光纤陀螺随机噪声和信号，利用固定步长和可调步长的LMS自适应滤波、最小二乘法、滑动均值三种方法进行降噪处理，最后用阿兰方差评价降噪效果。程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-02-07 05:55

随机森林算法

Bagging方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

机器学习-集成学习（模型融合）方法概述

概述模型融合方法广泛应用于机器学习中，其原因在于，将多个学习器进行融合预测，能够取得比单个学习器更好的效果，实现“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”，其原因在于通过模型融合，能够降低预测的偏差和方差。
毛飞龙·2024-02-06 19:13

损失函数汇总及手撕代码实现

一、均方差损失函数均方差损失函数（MeanSquaredError，MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的损失函数，常用于回归任务中。
浅白Coder·2024-02-06 17:55

MATLAB语音去噪系统

目录一、背景二、GUI页面三、程序3.1LMS滤波程序3.2GUI程序四、附录一、背景本文介绍了一种最佳的自适应滤波器结构，该结构采用最小均方差（LMS）作为判据，通过不断迭代自适应结构来调整得到最佳滤波器系数
天亮有惊喜·2024-02-06 17:47

单因素被试内重复测量的方差分析

单因素被试内重复测量的方差分析目录（一）适用情况（二）基本计算（1）平方和的计算（2）自由度的计算（3）F值的计算（三）spss操作及结果（1）数据（2）spss操作（3）结果（一）适用情况（1）被试接受所有的处理水平
孤光数据分析·2024-02-06 15:09

（一）连续随机量的生成-从t分布采样

令z1,⋯ ,znz_1,\cdots,z_nz1,⋯,zn为i.i.d，分布为N(μ,σ2)N\left(\mu,\sigma^2\right)N(μ,σ2)，样本均值和样本方差分别为:Xˉ=1n(X1
Jay Morein·2024-02-06 12:22

R语言方差分析

本文首发于公众号：医学和生信笔记，完美观看体验请至公众号查看本文。医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。这是R语言和医学统计学的第2篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：image.png使用课本例4-2的数据。首先是构造数据，本次数据自己从书上摘录。。trtF)##trt332.1610.71924.88
医学和生信笔记·2024-02-06 09:26

机器学习之正态分布

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布，记为N(μ,σ2σ^2σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。
WEL测试·2024-02-06 06:54

ransac拟合直线和平面(matlab版本)

1ransac拟合直线clc;clearall;closeall;%%%二维直线拟合%%%生成随机数据%内点mu=[00];%均值S=[12.5;2.58];%协方差da
Optimization·2024-02-06 03:38

2020-10-15重复性限r与再现性限R

同一操作员在同一实验室内做两次独立测量，其测试结果为,统计模型y1=m+B1+e1;y2=m+B1+e2y1-y2=e1-e2,y1-y2服从正态分布的随机变量y1-y2的均值E（y1-y2）=E（e1-e2）=0y1-y2的方差
孤独的坚果儿·2024-02-05 15:28

机器学习 - 梯度下降

常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。
北堂飘霜·2024-02-05 13:43

matlab归一化方法,数据归一化的基本方法

适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。2.标准差归一化简单公式表达：y=(x-μ)/σ其中，x，y分别对应归一化前后
风雪轩·2024-02-05 11:11

特征缩放和交叉验证法随笔

数据归一化就是把数据的取值范围处理为0-1或者-11之间任意数据转化为0-1之间(任意数据转化为-1-1之间(均值标准化x为特征数据，u为数据的平均值，s为数据的方差取值范围从-0.5-0.5交叉验证法通常我们会将数据集按一定比例进行切分为训练数据集和测试数据集对于较小数据集时候
zidea·2024-02-05 05:37

XGboost常见特征处理及其他问题

（1）形式上Bagging：基本学习器之间不存在强依赖关系、必须并行生成的序列化方法；例如：随机森林bagging主要关注降低方差Boosting：基本学习器间存在强依赖关系、可
噶噶~·2024-02-04 21:14

MATLAB常用命令总结

2、求均值：mean函数3、求方差：var函数4、求均方差：std函数5、求协方差：cov函数1.2其它基础技巧确保输入向量为行向量：X=X(:)';确保输入向量为列向量：X=X(:);矩阵循环移动：
WW、forever·2024-02-04 16:43

Cox等级资料是个坑

SCI冲COX多因素模型需要满足的条件：1.各观测值间相互独立，即残差之间不存在自相关；2.因变量和自变量之间存在线性关系；3.残差的方差齐；4.不存在多重共线性；5.没有显著异常值；等级资料要除了设置为因子
皮肤科大白·2024-02-04 14:07

吴恩达：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)

测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集，那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差
Cache_wood·2024-02-04 10:48

《投资基金基础知识》第7章 投资组合管理

1.全局最小方差组合是所有资产组合中风险最小的组合，它是上半部分和下半部分的分界点。
骑着白龙马的猪八戒·2024-02-04 04:11

民数记20章

2.摩西在什么地方差遣使者去见以东王?去的目的是什么?得到什么样的答案?1
雨过天晴_d45c·2024-02-04 01:39

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上
Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

3.2PCA算法（Principlecomponentanalysis）3.2.1基于最大方差原理1.PCAfor1-D2.PCAforn-D3.2.2基于最小化误差原理3.2.3从
catcous·2024-02-03 15:08

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程
慢慢向前-·2024-02-03 13:05

CCF-CSP 202206-1 归一化处理

将数据从各种各样分布调整为平均值为0、方差为1的标准分布，在很多情况下都可以有效地加速模型的训练。‍⬛问题描述这里假定
九又四分之三(9¾)站台·2024-02-03 11:19

Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解

torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差
小旺不正经·2024-02-03 07:14

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差
Cachel wood·2024-02-03 07:35
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他