样本方差第11页

sklearn-第五节（K-means算法）

其算法思想大致为：先从样本集中随机选取k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这k个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的

~一段浮华·2024-02-08 03:16

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

2022-02-25

裴景涛：1.完成《航海学（船舶定位与导航）》教材编审工作，并寄回样本；2搜集课题研究相关材料，继续完善课题申报材料；3.参与学院2022年单招和综评的线上监考工作。

黄兴旺·2024-02-08 00:28

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

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。判别器的输入则为真实样本数据或生成器生成数据，进而判断其输入是真实数据还是生成数据。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

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

确定问卷调查样本量

目录1.问卷数据类型1.1定性数据＆定性分析1.2定量数据＆定量分析2.确定初始样本容量：2.1公式：2.2Z值2.3p2.4e2.5举例3.调整初始样本容量：3.1公式：3.2结论就是小结：1.问卷数据类型问卷时

天玑y·2024-02-07 17:42

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

Rephrasing the Web: A Recipe for Compute and Data-Efficient Language Modeling

重新表述Web：计算和数据高效语言建模的诀窍摘要1引言2相关工作3WRAP：网络重述增强预训练4困惑度评估5零样本任务6分析和消融实验7局限性和机遇8结论摘要大型语言模型是在大量的网络碎片上训练的，这些碎片通常是非结构化的

UnknownBody·2024-02-07 16:21

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。

MingchenS·2024-02-07 16:10

区间估计——置信区间

区间估计的形式：点估计±边际误差1.2置信区间区间估计中，由样本估计量构造出的总体参数在一定置信水平下的估计区间。区间的最小值是置信下限，区间的最大值是置信上限。

Foina数据分析狮·2024-02-07 15:38

拭子（痰液）DNA提取产率高吗？

产品特点作简便快速，可在20分钟内获得理想的DNA；◎提取DNA纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.7-1.9；◎产率高，同样的样本量提取的DNA更多；◎可用于各种口腔拭子、泌尿生殖道拭子及痰液样本中

清风拂面vv·2024-02-07 14:13

LabVIEW双光子荧光显微成像系统开发

在双光子成像过程中，振镜（Galvo镜）扮演了非常关键的角色，它负责精确控制激光束在样本上的扫描路径。以下是双光子成像实验的基本流程，以及各硬件的功能和它们如何协同工作来实现成像。

LabVIEW开发·2024-02-07 14:10

大树法则和锚定效应

大数法则和小数定律，研究者在抽样调查中，墨守成规的选择了一些过小的样本，因此得到的试验结果毫无意义。统计学中，该怎样计算样本的大小，以便将风险降至可以接受的程度。

非蓝随意·2024-02-07 13:08

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之

妄心xyx·2024-02-07 11:52

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

每个样本应该是一个序列数据，例如时间序列或文本序列。确保每个样本都

机器学习之心·2024-02-07 11:27

因果推断推荐系统工具箱 - CFF（一）

CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题，提出在feature-aware的推荐场景下，利用反事实样本提升模型性能

processor4d·2024-02-07 11:28

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数

小旺不正经·2024-02-07 10:44

第十一章以编程方式使用 SQL 网关

文章目录第十一章以编程方式使用SQL网关获取样本示例创建和使用外部数据集第十一章以编程方式使用SQL网关注意：本节假设具有使用ODBCAPI调用的丰富经验-它无意提供有关如何使用ODBC函数的详细信息。

yaoxin521123·2024-02-07 09:19

人工智能之参数估计

假设总体X～N（μ，σ2\sigma^2σ2），μ和σ2\sigma^2σ2是未知参数，X1,X2,⋅⋅⋅,XnX_1,X_2,\cdot\cdot\cdot,X_nX1,X2,⋅⋅⋅,Xn是来自X的样本

WEL测试·2024-02-07 09:18

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

Scikit-learn－04.决策树算法

简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

sun zi chao·2024-02-07 09:02

人工智能之大数定理和中心极限定理

例如：假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字，随着抽样次数的增加，样本均值越来越趋近于总体期望（（1+2+3）/3=2）。依概率收敛：设{XnX_nXn}为一随机变量序列，X为一

WEL测试·2024-02-07 09:28

动手学深度学习-02打卡

泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。

一技破万法·2024-02-07 09:06

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Snu77·2024-02-07 08:25

极大似然概率

极大似然估计是一种统计学的方法，我们用已知的样本数据分布去推测具体的分

zidea·2024-02-07 08:28

Sklearn库知识学习-学习笔记

机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

努力奋斗的durian·2024-02-07 08:22

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行

想努力的人·2024-02-07 08:36

kmeans实例及代码

也就是说数据样本只有特征x，没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别，将同类别的样本放在一起。

morie_li·2024-02-07 06:57

【机器学习300问】23、什么是主动学习？

一、带标签的数据很难获得机器学习中，比如监督学习需要带有标签的训练样本才能得到模型，然而在以下几种场景中去获取带有标签的数据是很难的：自动驾驶场景：对自动驾驶汽车收集的高清地图数据或实时摄像头数据进行标注

小oo呆·2024-02-07 06:00

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

kaggle：泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##

问题数据来源于Kaggle，通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集，我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。

卜咦·2024-02-07 06:01

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

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

Elasticsearch：BM25 及使用 Elasticsearch 和 LangChain 的自查询检索器

在这个例子中：我们将摄取LangChain之外的电影样本数据集自定义ElasticsearchStore中的检索策略以仅使用BM25使用自查询检索将问题转换为结构化查询使用文档和RAG策略来回答问题安装如果你还没有安装好自己的

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-07 04:23

七月读书总结

首先反对把孩子当动物一样的用来做实验，我感觉即便是为了研究也只能是在有意选取样本之后，在自然的养育环境中观察发现。比如把孩子和黑猩猩放在一起养育，目的就是为了获取研究数据或者论断，这太可怕了。

93bd497780ed·2024-02-07 03:08

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（三）——python(scanpy)

Scanpy在其分布中包括该数据集的简化样本，该数据集仅包

coffeeii·2024-02-07 03:31

python小白入门单细胞分析scanpy

这里要注意一下，它和R语言的不同，Scanpy中的行为样本，列为基因

生信小博士·2024-02-07 03:01

GSVA全名Gene set variation analysis（基因集变异分析）简介

与GSEA不同，GSVA不需要预先对样本进行分组，可以计算每个样本中特定基因集的富集分数。换而言之，GSVA转化了基因表达数据，从单个基因作为特征的表达矩阵，转化为特定基因集作为特征的表达矩阵。

Seurat_Satija·2024-02-07 02:01

基于matlab的密度散点图绘制

密度散点图就是在普通散点图的基础上，基于样本点一定范围的样本数计算该样本点的密度，以不同的颜色来显示样本点密度的大小，这样能够直观的显示出数据的空间聚集情况，如下图分别是二维和三维密度散点图2.密度散点图绘制思路

Chaoying.·2024-02-06 23:50

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

2022-11-29 RNA-seq差异表达分析

最近看到一篇文章提到当样本量很大的时候差异表达分析使用秩和检验效果较好。

Zheng_xy·2024-02-06 21:20

谈谈安全对抗的本质

今年的活动，笔者和去年一样，镇守公司，运筹帷幄之中，决胜千里之外，记得去年笔者写过一篇文章《攻防演练后的一点随记》，里面有段内容，如下：今年笔者团队的工作与去年基本一致，主要处理各个兄弟团队和各渠道提交过来的样本以及一些应急响应分析溯源的工作

熊猫正正·2024-02-06 20:33

云深处见晓·2024-02-06 19:24

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

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