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标准差
数据分析---SQL(3)
目录IF和CASEWHEN的区别IF函数示例CASEWHEN示例如何求字段整体的
标准差
和均值什么是笛卡尔积笛卡尔积通常的使用场景是什么rank、denserank、rownumber的区别rank函数示例
一只天蝎
·
2024-01-11 07:49
数据分析软件
sql
数据分析
数据库
软件测试|Python科学计算神器numpy教程(十二)
这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算,例如平均值、
标准差
、方差、最大值、最小值等。在本文中,我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
程序员潇潇
·
2024-01-09 22:55
软件测试
python
numpy
开发语言
软件测试
功能测试
自动化测试
程序人生
Open3D 基于统计滤波去除噪点(5)
在统计滤波中,通过计算每个点邻域内的统计特征(如平均值和
标准差
),可以识别出与周围点不太相似的点,并将其视为噪声或异常点进行去除。
点云学徒
·
2024-01-08 21:39
Python
点云处理学习
点云处理
python
统计滤波
原理实现
效果
BN,LN,IN,GN的理解和用法
绿色区域表示将该区域作用域(四种方法都贯穿了w,h维度),即将该区域数值进行归一化,变为均值为0,
标准差
为1。
资料加载中
·
2024-01-08 20:14
python
人工智能
python
机器学习
高斯卷积的原理及实现(python)
高斯卷积的算法流程:①对图像进行zeropadding②根据高斯滤波器的核大小和
标准差
大小实现高斯滤波器③使用高斯滤波器对图像进行滤波(相乘再相加)④输出高斯滤波后的图像高斯卷积核公式:ux,uy表示中心坐标
资料加载中
·
2024-01-08 20:44
python
opencv
python
matlab矩阵标准化
标准化是将矩阵的每个元素减去平均值,然后除以
标准差
。
东北霸主劳德利
·
2024-01-08 11:30
人工智能
算法
R 批量对多个变量进行单因素方差分析 批量计算均值±
标准差
多个变量批量进行单因素方差R实现文章目录一、批量生成均值±
标准差
P值二、添加协变量单因素方差分析,生成校正P值三、在分层情况下进行单因素方差分析四、添加协变量和交互项的单因素方差分析,生成交互项的P值一
leeningzzu
·
2024-01-07 11:28
R实践
r语言
均值算法
数据库
Cloud模型matlab
rng(0,'twister');基于均值为500且
标准差
为5的正态分布创建包含1000个随机值的向量。a=5;b=500;y=a.
Ohpaopaopao
·
2024-01-06 19:52
matlab
开发语言
《机器学习》慕课版课后习题-第2章
中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第2章机器学习基本方法1.什么是
标准差
、方差和协方差?它们反应了数据的什么内容?
醉一心
·
2024-01-06 09:10
机器学习
PyTorch|transforms.Normalize
来看下面这个公式:x取自一组数据C,mean是这组数据的均值,而std则为
标准差
x=(x-mean)/std这也意味着,Normalize,简单来讲,就是按照此公式对输入数据进行更新,来看这样一段代码:
霜溪
·
2024-01-06 06:42
pytorch
pytorch
人工智能
python
python(经典)数据标准化方法、聚类方法、分类方法总结:
(一)数据标准化的方法:(1)离差标准化(最大最小值标准化)(2)
标准差
标准化、(3)归一化标准化(4)二值化标准化(5)独热编码标准化为什么要进行数据标准化?
cjz0422
·
2024-01-05 12:16
python
聚类
分类
DVD+R和DVD-R有什么区别?如果选购的话有什么需要注意的?--九五小庞
1.DVD+RVSDVD-R-
标准差
异DVD-R格式由Pioneer于1
Up九五小庞
·
2024-01-05 11:17
清风数学建模笔记-主成分分析
例如解决多重共线性问题二.PCA的计算步骤1.标准化处理(z标准化:减去均值除以
标准差
):1.2.计算协方差矩阵:1.3.计算相关系数矩阵R:4计算R的特征值与特征向量:5计算主成分贡献率以及累计贡献率
别被算法PUA
·
2024-01-05 02:10
数学建模
笔记
决策树,预测泰坦尼克号生存概率
复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦我们看下步骤:1、数据导入与探索使用info()了解数据表的基本情况:行数、列数、每列的数据类型、数据完整度;使用describe()了解数据表的统计情况:总数、平均值、
标准差
Viva_Stephen
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2024-01-04 20:18
2022-03-27
这么干离写作的
标准差
的还太远。只是在这里体验那种能不停打字的感觉,就是凭着意念,不用想就能打出字来的感觉。就是要保证每天有这种状态。当看到某个生物圈基因大V因
行久致远
·
2024-01-04 11:31
50个超强的Pytorch操作 ! ! !
文章目录基本张量操作1.创建张量2.张量形状变换3.张量拼接4.张量索引与切片重要的张量处理方式5.张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.
标准差
11.最大值12.
JOYCE_Leo16
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2024-01-04 10:51
Python
pytorch
人工智能
python
深度学习
pytorch06:权重初始化
目录一、梯度消失和梯度爆炸1.1相关概念1.2代码实现1.3实验结果1.4方差计算1.5
标准差
计算1.6控制网络层输出
标准差
为11.7带有激活函数的权重初始化二、Xavier方法与Kaiming方法2.1Xavier
慕溪同学
·
2024-01-04 10:47
Pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络
python统计学-单个总体样本容量的确定
正态分布法的公式为:n=Z2σ2e2n=\frac{Z^2\sigma^2}{e^2}n=e2Z2σ2其中,n是样本容量,Z是置信水平对应的z值,σ是总体
标准差
,e是
civilpy
·
2024-01-04 05:39
03_数据分析
python
数据分析学习Day3---商务与统计(第六章)
2.总体均值的大样本(30个以上)置信区间:大样本根据中心极限定理可知其均值分布服从正太分布,因此以95%的置信水平可得,均值的置信区间:(ps:但总体的sigma未知时,可以用样本的
标准差
来替代)其中的
ghostdogss
·
2024-01-03 16:13
Python中对numpy库的学习(五)常用函数1-分段函数和统计函数
目录一、分段函数概念二、分段函数(where,select,piecewise)1、where函数2、select函数3、piecewise函数三、统计函数1、均值、方差、
标准差
学编程的菜恐龙
·
2024-01-01 06:00
book
study
numpy
python
学习
线性回归模型评估:R-square(确定系数)、均方根、均方差
线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差,误差平方和):ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差,方差):MeansquarederrorRMSE(均方根,
标准差
)
追风箭0211
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2024-01-01 02:30
机器学习算法总结
数据探索-汇总统计,可视化,联机分析处理(OLAP)
汇总统计-值集合的均值和
标准差
等可视化-直方图和散布图等OLAP-分析功能集中在从多维数据数组中创建汇总表的各种方法。
从此不迷茫
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2023-12-31 12:17
熵值法确定权重,主成分分析,聚类分析
(1)数据的标准化Zij=(x-u)/σZij为标准化后的变量值;x为实际变量值;μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的
标准差
。
Joy19
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2023-12-30 17:24
总体
标准差
、样本
标准差
、标准误差
我们之前学的
标准差
,指的是总体
标准差
,但是在现实中,由于样本数量很大,且都具有随机性,我们不可能得到全部的样本,所以要计算出总体
标准差
是不现实的。
Leon.ENV
·
2023-12-30 07:33
数学
统计
数据的离散程度:极差、方差和
标准差
数据的离散程度如下两组数据:A:1,2,5,8,9B:3,4,5,6,7两组数据的均值都是5,但是B组的数据更接近5。很多时候有描述集中趋势的统计量是不够的,还要有描述数据的离散程度的统计量。极差极差=最大值-最小值,简单地描述数据的范围大小。如:A:9-1=8B:7-3=4可以看出A的极差比B的极差大,所以A组数据比B组数据要分散。但是只用极差来衡量数据离散程度也会存在不足,容易受到异常值的影响
Leon.ENV
·
2023-12-30 07:03
数学
统计
洛谷 P8664 [蓝桥杯 2018 省 A] 付账问题
那么他的期望付钱数就是他后面的(包括他)的人数除以剩余的钱数,也就是:S′n−i+1\Large\frac{S^\prime}{n-i+1}n−i+1S′,但如果第iii个人没有这么多钱,他就只能付aia_iai元,最后计算
标准差
即可
欧耶2023
·
2023-12-29 15:53
蓝桥杯
算法
数据结构
机器学习中异常值的处理方式
3Sigma法:原理:通过计算数据的均值和
标准差
,然后确定在正态分布中距离均值3个
标准差
之外的数据点,将其视为异常值。
civilpy
·
2023-12-29 07:04
04_机器学习
机器学习
人工智能
如何让前端拥有后端的计算能力?一文彻底了解Web Worker,百万条数据计算都是弟弟...
表格4000行,25列,总十万条数据运算包括:总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本
标准差
、样本方差、中位数、总体
标准差
、总体方差答案是:35s左右注:具体时间根据电脑配置会有所不同并且这个时间段内
程序员黑叔
·
2023-12-29 02:36
python
java
javascript
vue
js
一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟
表格4000行,25列,总十万条数据运算包括:总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本
标准差
、样本方差、中位数、总体
标准差
、总体方差答案是:35s左右注:具体时间根据电脑配置会有所不同并
winty~~
·
2023-12-29 01:57
python
java
javascript
vue
js
应用于前端的自然断点法:wasm应用示例
某月某日,虾神本虾接到了这样一个需求,前端获取数据之后,在渲染之前,要对数据进行分类,分类的方法可以选择常用几种,例如等距法、自然断点法、
标准差
分类法等……问:为什么要在前端?
虾神说D
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2023-12-28 19:57
Rust
前端
wasm
rust
用 DolphinDB summary 函数优化你的数据清洗策略
1.业务场景对数据集深入分析前,可以通过summary函数快速了解数值型列的概括信息,例如,平均值、
标准差
、最小值、最大值和百分位数,这有助于初步了解数据的分布情况和特征。
DolphinDB智臾科技
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2023-12-28 15:09
DolphinDB与大数据
数据库
数据清洗
数据分析
数据转换
时序数据库
第9章-用户分群方法-聚类评估指标
目录简单例子轮廓系数均方根
标准差
R-SquareARI聚类是一种无监督分类算法,通常给定的样本没有类别或标签,聚类结果的好坏难以使用有监督模型的评估方法衡量。
leboop-L
·
2023-12-28 11:29
CDA
Level
2备考好帮手
轮廓系数
均方根标准差
RMSSTD
ARI
RI
兰德指数
R-Square
MySQL的聚合函数、MySQL的联合查询、MySQL的左连接右连接内连接
STDEV:计算指定列的
标准差
。VARI
独木人生
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2023-12-27 06:48
MySQL
mysql
数据库
Day20 - 2018-04-22
df.head()列出数据的前5行,df.columns会返回数据所有的列名,df.describe()会计算出数据中可计算列的一些数学特征值(数量、平均值、
标准差
、最小值、25%、50%、75%
谁共我醉明月
·
2023-12-25 11:29
概率论与数理统计 | (14) 假设检验Part One
目录1.假设检验的基本思想2.单个正态总体均值的假设检验(
标准差
已知,Z检验)3.单个正态总体均值的假设检验(
标准差
未知,t检验)4.单个正态总体参数的假设检验(成对数据t检验和参数的检验)1.假设检验的基本思想问题提出体重指数
CoreJT
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2023-12-25 01:19
概率论与数理统计
概率论与数理统计
假设检验
单正态总体
css的filter属性
radius"一值设定高斯函数的
标准差
,或者是屏幕上以多少像素融在一起,所以值越大越模糊;在这里插入图片描述2.2brightness给图片应用一种线性乘法,使其看起来更亮或更暗。如果值是
苏苏哇哈哈
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2023-12-24 22:59
机器学习中的降维算法汇总归纳
想简单做个回顾和小结,先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值:x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差:var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var(x)=∑i=1n(xi−x¯)2n−1
标准差
阿尔法旺旺
·
2023-12-24 00:42
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?
:主要应用与没有距离计算的地方(丢失分布与距离,保留权值信息)—奇异数据,小数据场景标准化:主要应用于不关乎权重的地方(保留分布与距离,丢失权值信息)—-需要距离来度量相似性,有异常值和噪声2.不同点
标准差
与权重
Amstroy
·
2023-12-23 14:37
人工智能
深度学习
计算机视觉
标准化与归一化的差异
normalization)是数据缩放的两种方法.标准化缩放数据集为均值为0,标准化差为1,使用下面的公式:xnew_{new}new=(xi_{i}i–μ)/σxi_{i}i是数据集中第i个值μ为样本均值σ样本
标准差
归一化缩放数据集
梦想画家
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2023-12-23 14:35
R语言
归一化
标准化
标准化和归一化分别是什么?两者的区别是什么?
标准化标准化是指将数据集中的每个特征值都减去其均值,然后再除以其
标准差
,以将特征值缩放到以0为均值、1为
标准差
的标准正态分布上。
Fo*(Bi)
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2023-12-23 14:02
算法
python
算法
机器学习
numpy中一些常见计算
文章目录numpy中的一些常见计算代码方差
标准差
参考文献numpy中的一些常见计算代码importnumpyasnpfromscipyimportstats#示例数据data=np.array([1,2
安替-AnTi
·
2023-12-23 08:41
Python
numpy
图像预处理之减去RGB均值
原因:为了进行数据特征标准化,即像机器学习中的特征预处理那样对输入特征向量各维去均值再除以
标准差
,但由于自然图像各点像素值的范围都在0-255之间,方差大致一样,只要做去均值(减去整个图像数据集的均值或各通道关于
小小麦田mll
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2023-12-23 03:15
学习笔记
深度学习
计算机视觉
MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的?
0.1307和0.3081是mnist数据集的均值和
标准差
,因为mnist数据值都是灰度图,所以图像的通道数只有一个,因此均值和
标准差
各一个。
zycToWf
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2023-12-23 03:12
pytorch
神经网络
深度学习
python
常见 平滑函数
其一维形式为:其中,μ是均值,σ是
标准差
。sigmoid函数Sigmoid函数是一种常用的平滑函数,其形状呈S形。其一维形式为:Sigmoid函数常用于二分类问题的激活函数。ta
草明
·
2023-12-22 20:39
数据结构与算法
ai
机器学习
逻辑回归
关于numpy库的数学和统计方法
基本数组统计方法sum、mean、
标准差
std函数可以通过numpy库自带的数学函数对整个数组或者某个轴向的数据进行统计计算。
samoyer
·
2023-12-22 17:28
机器学习——特征选择(二)
是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的
标准差
的乘积。皮尔森相关系数的值为-1~1,其性质如下:时,表示两个变量为正相关;当时,表示两个变量为负相关。时,表示两个变量为完全相关。
风月雅颂
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2023-12-21 11:59
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
算法
python
scikit-learn
Open3D(C++) 基础——计算矩阵的均值/
标准差
/元素取绝对值
目录一、计算矩阵的均值1、概述2、代码实现3、结果展示二、计算向量的均值、
标准差
1、概述2、代码实现3、结果展示三、矩阵的每个元素取绝对值1、概述
点云侠
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2023-12-21 02:03
Open3D学习
c++
矩阵
均值算法
开发语言
算法
计算机视觉
3d
风险与报酬
——
标准差
期望收益率不同时,引入标准离差率
幸福鸭
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2023-12-20 23:17
LoadRunner-Analysis
Analysis介绍Analysis介绍Analysis:用于产生性能测试报告;在Controller这里选择AnalyzeResults
标准差
越大说明系统越不稳定添加新图表:如果要把另一个表合在一起:
while(true)energy++;
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2023-12-19 21:38
软件测试
LoadRunner
LayerNorm层归一化
1,从而有助于提高模型的训练效果和泛化能力LN是针对自然语言处理领域提出的,例如像RNN循环神经网络与BatchNormalization(批归一化)既有相似之处又有不同:从公式上看,都是减去均值除以
标准差
Kelly_Ai_Bai
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2023-12-19 16:10
人工智能
python
深度学习
pytorch
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