样本方差第41页

DP进阶之路——01背包问题

这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。

Maodo_·2023-12-30 10:56

【机器学习】Adaboost

是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。

DonngZH·2023-12-30 10:50

机器学习 --- 等度量映射

-importnumpyasnpdefisomap(data,d,k,Max=10000):'''input:data(ndarray):待降维数据d(int):降维后数据维数k(int):最近的k个样本

*Crystal·2023-12-30 10:46

机器学习 --- 模型评估、选择与验证

第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵importnumpyasnpdefconfusion_matrix

*Crystal·2023-12-30 10:15

大模型系列：OpenAI使用技巧_自定义文本向量化embeding

文章目录0.Imports1.输入2.加载和处理输入数据3.将数据分成训练和测试集4.生成合成的负样本5.计算嵌入和余弦相似度6.绘制余弦相似度的分布图7.使用提供的训练数据优化矩阵。

愤斗的橘子·2023-12-30 09:37

共享单车之租赁需求预估

/step1/bike_train.csv中，共享单车的训练集数据总共有8709个训练样本，训练样本中有12个特征(其中count为标签)。特征说明如下：datetime：时间。

柔雾·2023-12-30 09:42

【数据倾斜笔记】

在目标变量中，数据倾斜表示某个类别的样本数量远大于其他类别的样本数量，这可能导致模型对少数类别的预测效果不佳。在特征变量中，数据倾斜表示某个特征值出现的频率远高于其他特征值，这可能导致模型对该特

Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:01

机器学习系列06：决策树

决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）

加百力·2023-12-30 07:00

【数据挖掘】模型融合

模型融合可以提高模型的鲁棒性，减小模型的方差，提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。

Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:28

帆软FineBi V6版本经验总结

这时大数据时代用户思维是：1、数据的爆炸式增长，人们比起明细数据，更在意样本的整体特征、相互关系。2、基于明细的“小数据分析”到面向总体的“大数据分析”，是这个时代的大趋势。

大强哥666·2023-12-30 07:09

SVM（支持向量机）-机器学习

SVM的目标是找到这个超平面，使得距离超平面最近的训练样本点

普通研究者·2023-12-30 07:35

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

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。

加百力·2023-12-30 07:02

7+WGCNA+机器学习+泛癌生信思路,非肿瘤也能结合泛癌分析

结果解读：DEG筛选和数据预处理数据在箱线图中进行了标准化，不同的颜色代表不同的数据集，行代表样本，列代表样本中的基因表

生信风暴·2023-12-30 07:01

matlab通用特殊矩阵

矩阵同样大小的零矩阵2、ones函数：产生全1矩阵3、eye函数：产生对角线为1的矩阵，当矩阵为方阵时，得到一个单位矩阵4、rand函数：产生（0-1）区间均匀分布的随机矩阵5、randn函数：产生均值为0，方差为

的得德嘚嘚·2023-12-30 06:33

欠拟合、过拟合判断方法

(模型过于复杂)（高方差）欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，

kevin小新·2023-12-30 06:51

梦云姐的日记（2019年3月1日）

第一件事：做出入库的表格，同事做好了样本让我照做，在做的时候他把表格里的日期1到14号改了，而后让我照做，把余下的改了。

梦云姐·2023-12-30 06:05

17.深度学习之计算机视觉-1

17.1图像增广图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。

大勇任卷舒·2023-12-30 05:20

机器学习之K-means聚类

聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇，其中每个样本属于与其最近的簇中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:34

laafeer·2023-12-30 05:31

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）案例解析附代码

PCA的目标是找到数据中最重要的方向，即方差最大的方向，这些方向被称为主成分。这些主成分是原始特征的线性组合。通过保留主要的主成分并舍弃次要的成分，可以实现数据的降维。PCA的基本步骤如下

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:27

K-means 聚类算法分析

算法简述K-means算法原理我们假定给定数据样本X，包含了n个对象，其中每一个对象都具有m个维度的属性。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:42

Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作

量化交易曾小健(金融号)·2023-12-30 03:07

机器学习距离度量方法

机器学习算法中，经常需要判断两个样本之间是否相似，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是将相似的判断转换成距离的计算，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?针对VidHOI数据集Reference背景FocalLoss由何凯明提出，最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y

路过的风666·2023-12-30 01:29

C++如何迭代循环计算均方差

要迭代循环计算均方差，你需要先计算出数据的平均值，然后再计算每个数据与平均值的差的平方，并求取平方差的平均值。

SunkingYang·2023-12-30 00:03

使用matlab/python进行双门限法的端点检测

.python实现双门限法端点检测端点检测是指从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点位置.在进行基于音频信号的深度学习中,模型训练前进行端点检测,将每一个有效的激励信号提取出来,不仅可以增加样本数量

tenju·2023-12-29 23:48

全网最全—差异性分析方法汇总与pk

一、参数检验1、参数检验的选择一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差分析和t检验，对于方差分析是一个大类，t检验也是，对于这些参数检验的大体选择：一般常见的分为方差分析和t检验，如果按照数据类型和数据格式

spssau·2023-12-29 23:32

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

人工智能的基础-深度学习

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

人工智能MOS·2023-12-29 22:38

【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器

它通过结合深度学习和概率图模型的思想，能够学习到数据分布的潜在表示，并生成新的数据样本。变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型，用于学习数据分布的潜在表示。

giszz·2023-12-29 21:13

使用Node Exporter采集主机数据

Prometheus周期性的从Exporter暴露的HTTP服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。这里为了能够采集到主机

Firechou·2023-12-29 21:13

Python | 使用VIF检测多重共线性

多重共线性可以使用各种技术来检测，其中一种技术是方差膨胀因子（VIF）。在VIF方法中，我们选择每个特征并将其与所有其他特征进行回归。对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。

python收藏家·2023-12-29 21:02

机器学习中的偏差和方差

以类似的方式，偏差和方差帮助我们进行参数调整，并在几个构建的模型中确定更好的拟合模型。偏差是由于对数据的错误假设而发生的一种错误，例如假设数据是线性的，而实际上数据遵循复杂的函数。

python收藏家·2023-12-29 21:01

2018-12-28

Optimalerrorrate:最优错误率，无法避免错误率Avoidablebias:可优化误差Variance:方差，训练集与测试集的差距处理高avoidablebias:1.增大模型的规模，也就是增加模型复杂度

Louis1994·2023-12-29 20:03

stata F值缺失_stata面板数据回归操作之GMM

数据情况：样本：31个省份的面板数据年份：2009-2016年八年数据因变量Y自变量：八个X一、数据整理、导入和保存第一步

weixin_39614637·2023-12-29 19:02

机器学习之如何处理缺失值(missing value)

文章目录机器学习之如何处理缺失值一、介绍二、缺失值分布1.null值对每个feaure的影响2.null值对每个样本的影响3.null值和label之间的线性关系4.null值个数与label之间的分布关系三

wwqauznii·2023-12-29 19:32

微生物所孟颂东课题组发现T细胞驱动的乙肝病毒进化机制

通过临床样本分析发现乙肝病毒核心蛋白突变与慢性乙肝疾病进展密切相关，进一步利用热休克蛋白

82ace2a35951·2023-12-29 19:59

荔枝有声小说配音兼职，有声小说配音兼职平台新手

然后，提交你的配音样本以展示你的演技和声音特点。一旦通过审核，你可以开始接受任务并进

配音新手圈·2023-12-29 19:22

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和2.numpy.einsum的高级功能矩阵转置秩变换计算协方差矩阵广播乘法四

梦想的理由·2023-12-29 18:03

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）

目录一.写在前面二.样本向量的均值与协方差2.1均值与方差2.2向量的均值2.3协方差矩阵三.协方差矩阵的线性变换3.1均值的线性变换3.2协方差的线性变换四.互协方差矩阵五.相关矩阵六.例题一.写在前面在看

唠嗑！·2023-12-29 16:33

怎么制作样本册

如果你不懂设计，那么制作样本册可能会让你感到困惑。不过，不用担心，4步就能轻松制作一本样本册。首先，你需要一款制作样本册的工具。比如：FLBOOK在线制作电子杂志平台。

Styal_Amy·2023-12-29 16:51

双尾检测与单尾检测区别

一、检验目的不同1、双尾检验：检验目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差是否过大（无论正方向，还是负方向），把风险分摊到左右两侧。

Catherine_In_Data·2023-12-29 14:14

Flutter进阶学习笔记，一文掌握Android Flutter跨平台开发框架

之前在一篇文章中看到过国内大厂在移动端跨平台的框架接入情况，共计53个样本中，flutter占19个、weex17个、react-native22个，可以看出，Flutter不再是小众框架，两年间，其已逐步成为主流的跨平台开发框架之一

大鱼Ss·2023-12-29 13:31

信息论（熵&信息增益&增益率&gini指数）

1、信息熵（Ent(D)）用来度量一组样本集合的纯度（信息熵越小，纯度越高）。

田浩thao·2023-12-29 10:46

机器学习笔记（11）：贝叶斯学习（1）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个分类模型，如下图所示，有正反两类样本数据点，该模型寻找出一个决策边界正确地将两类数据分隔开来。模型的背后是贝叶斯规则。

链原力·2023-12-29 09:33

多元正态分析(3):聚类分析

3.1简介3.1.1聚类分析概念将分类对象（样本、指标）分成若干类，相似的归为一类定量的指标之间相似性的度量：统计距离统计距离包括：注意：欧氏距离、绝对值距离、明考斯基距离、切比雪夫距离受量纲的影响！！

Oasis of the World·2023-12-29 08:17

应用回归分析(6):多重共线性

1、经济问题涉及时间序列2、截面数据建立的回归方程（截面数据（cross-sectiondata）是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值[1]，是样本数据中的常见类型之一

Oasis of the World·2023-12-29 08:47

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的

Kilig*·2023-12-29 08:13

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