样本方差第58页

deepTools 的使用（二）

上校的猫·2023-12-03 08:34

【机器学习实战】利用AdaBoost元算法提高分类性能

算法流程如下：训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D。一开始这些权重都初始化成相等的值。首先在训练器上训练一个弱分类器并计算该分类器的错误率，然后在

吵吵人·2023-12-03 07:32

假设检验和统计推断：从样本到总体

1.写在开头统计学中的假设检验和统计推断是从样本数据中对总体进行推断和判断的关键工具。本文将深入探讨假设检验的类型，并结合具体的场景和例子，展示不同类型假设检验的应用。

theskylife·2023-12-03 07:37

通信原理教程chapter2(下)

[TOC]随机过程定义:随机过程可以看成是由一个事件A的全部可能"实现"构成的总体,记为X(A,t).随机过程的统计特征平均值:方差:自相关函数;平稳随机过程定义:若一个随机过程X(t)的统计特性与时间起点无关

今日你学左米啊·2023-12-03 07:17

Deep Learning常见问题（三）

答：用x(i)表示第i个样本input的第t个元素，用y(i)表示第i个样本output的第t个元素。

小弦弦喵喵喵·2023-12-03 05:07

数据结构实验任务四：哈夫曼编码

为字符串中各个字符出现的次数接下来为用表表示哈夫曼树下一行为对字符串中各字符的编码StringEncode:字符串编码StringDecode:译码#include#include#include#definemaxS100//字符串最大长度#definemaxE10//最大样本组数

Fu_god·2023-12-03 05:03

数据结构实验任务三：利用KMP算法实现查询主串中是否含有目标子串

#include#defineMaxC20#defineMaxE20usingnamespacestd;classExp{//定义样本类private:intused=0;//是否读取信息charvir

Fu_god·2023-12-03 05:32

助训练框架下的半监督软测量建模方法

摘要:为了充分利用工业过程中大量无标签样本信息，并减少过程的不确定因素对无标签样本质量的影响，提出一种助训练框架下的半监督孪生支持向量回归软测量建模方法。

罗伯特之技术屋·2023-12-03 03:28

Co-DETR | ATSS+Faster RCNN+DETR，成就绝对王者！

集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本

自动驾驶之心·2023-12-03 03:00

算法工程师面试八股（搜广推方向）

偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

训练数据集和测试数据集的意义

目录一、模型泛化能力二、学习曲线三、总结一、模型泛化能力当我们训练一个模型时，目的不是最大程度的拟合这些点，而是为了获得一个可预测的模型，即当有了新的样本，新的数据可以在该模型中得到很好的解答。

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:55

支持向量机SVM学习——多项式核函数、RBF核函数

然后设置一个函数K，传入两个参数，能够直接对原来的两个样本数学运算计算出多项式特征，那么最后式子可以表示为：K函数的作用是省略变形这一步骤，直接将参数带入计算出点乘的结果，这个K函数也被称为核函数（Kernel

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:55

学习记录683@类别不平衡问题解决的基本策略之再缩放的数学解释

例如有998个反例，但正例只有2个，那么学习方法只需返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。

教练我想学编程·2023-12-03 03:23

关于卡尔曼滤波的C语言算法

将上面的公式转为汉字可以理解为：公式1：本次估计值=估计变化比*上次估计值+卡尔曼增益*(测量值-上次估计值)公式2：卡尔曼增益=根号下(当前估计协方差的平方/(当前估计协方差的平方+当前测量测方差的平方

Duffy_Gallagher·2023-12-03 03:22

层规范化（Layer Normalization）和正则化（Regularization）

它通过对每个样本的所有特征计算均值和标准差，并使用这些统计数据来规范化每个特征，确保每层的输入分布保持一致。这

Zqchang·2023-12-03 02:11

大型HIS医院检验LIS信息管理系统源码

LIS系统最主要的功能还是样本全流程的管理，其主要内容包

星辰大海里编程·2023-12-03 02:19

点云笔记01---点云基本概念

一、点云的概念1、点云数据的组成点云是有许多的样本点进行组成的，而每个样本点是由一个六列一行的矩阵进行构成的。六列的数据为x、y、z、Nx、Ny、Nz（三组法向量）组成。

小西程序员之路·2023-12-03 00:30

怎么用python编程实现二次差值多项式_python实现各种插值法(数值分析)

插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。

weixin_39616416·2023-12-02 23:17

接口性能测试 —— Jmeter并发与持续性压测

10个线程为一个样本，每个样本循环执行5次，可用监听树查看线程组执行的效果，是10个一起

测试界柠檬·2023-12-02 23:16

逻辑回归正则化

如果一个模型虽然可以穿过所有的数据点，但是其图像波动很大，其同样也不能描述数据的分布，（其数据的分布是无法被泛化处理），称为过拟合，或者说这个算法具有高方差的特性。

小小程序○·2023-12-02 22:33

怎么也得有样拿手饭抓住老公的胃

虽然他的动机“不纯”，我也乐意接受了，学样本事在身也没什么不好。事实证明，没白学。因为有了孩子，总得让孩子记得妈妈的味道。先生最爱吃的是茴香馅和豆角馅的包子或饺子。还好这两样我的父母也是经常做的。

出发2019·2023-12-02 21:13

使用R语言计算行数据的平均数

假设我们有一个包含多行数据的矩阵或数据框，每一行表示一个样本，每一列表示一个变量。我们的目标是计算每行数据的平均数。

前端智慧·2023-12-02 20:19

R语言回归模型中的p值如何解读？p值如何计算？

p值是统计假设检验中的一个重要指标，用于评估观察到的样本结果与原假设之间的一致性。在回归模型中，p值通常用于检验自变量的系数是否显著，即自变量对因变量的影响是否具有统计意义。在R

后端架构魔术师·2023-12-02 20:12

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

给定一个具有n个类别的样本，So

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

7.卡尔曼滤波之发散的抑制方法

递推过程计算机摄入误差累积，使得方差阵失去正定性或者失去对称性，导致增益计算失去加权效果，从而

weixin_38898944·2023-12-02 19:45

扩展卡尔曼滤波

EKF）是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式，EKF算法是将非线性函数进行泰勒展开，省略高阶项，保留展开项的一阶项，以此来实现非线性函数线性化，最后通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值

菜鸟知识搬运工·2023-12-02 19:44

线性可分SVM摘记

线性可分SVM摘记0.线性可分1.训练样本到分类面的距离2.函数间隔和几何间隔、(硬)间隔最大化3.支持向量\qquad线性可分的支持向量机是一种二分类模型，支持向量机通过核技巧可以成为非线性分类器。

zfoox·2023-12-02 19:11

【机器学习】迁移学习

Transferlearning的优势在于节省人工标注样本的时间，让模型可以通过已有的标记数据（sourcedomaindata）

TwcatL_tree·2023-12-02 18:50

统计学笔记（八）参数估计

评价估计量的标准2、一个总体参数的区间估计3、两个总体参数的区间估计4、参数估计与非参数估计对比参考资料1、参数估计的基本原理1.1估计量与估计值参数估计(parameterestimation)就是用样本量取估计总体参数

WhyNot?·2023-12-02 18:38

方差分析

方差分析(analysisofvariation,ANOVA)又称变异数分析或F检验，用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验，其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义

半夜一更·2023-12-02 17:14

机器学习笔记 - week6 -（十、应用机器学习的建议）

火箭蛋头·2023-12-02 16:14

刘恋对话贾樟柯：焦虑往往是因为我们还有的选

《住进每一种生活》以六位名人嘉宾的生活经历为样本，或在山野间畅谈、或在咖啡厅小叙、又或在满是书香的小院中回味往事，电影化的叙事访谈风格中，给足了观众沉浸感。第三期节目的嘉宾——刘恋，90后的她为了

唐天下文化·2023-12-02 16:52

详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

PyTorch中的torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数，这些类和函数可以用于控制如何从数据集中选择样本。

高山莫衣·2023-12-02 16:19

文玩人，端正你的心态，自己开心最重要！

或是身边的人将我们拿去当样本对比，或是我们自己总拿别人发生的故事来检验自己，感觉从我们一生下来，就不停被拿来比较。现在即使是把玩个文玩，也要觉得是别人手上的最养眼。

一念文玩·2023-12-02 15:57

疫情之下再学习

昨天下午上道法课时，我是把课件和关注学生状态来回切换，这样本就挺耽误时间，可若哪一会儿不小心点错了，就更耽误时间了。今天上午上语文课时虽说更熟练了一些，但还是感觉来回倒腾很麻烦。不过上午快

与美好同行·2023-12-02 13:35

机器学习---EM算法

关于极大似然估计，假设现在已经取到样本值了，这表明取到这一样本的概率L(θ)比较大。

三月七꧁ ꧂·2023-12-02 12:07

KDE指导聚类分析（一）噪声问题

马健.基于核密度估计的物联网聚类分析模型[J].控制工程,2018,25(06):1098-1102.DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.170739.时发现了这句话：FCM聚类算法对于样本点之间的联系信息基本不考虑

Joy T·2023-12-02 12:27

什么是逻辑？

这就叫做「选择观察效应」：一个人，所思考的东西、所认知的事物，绝大程度上，是由他所观察到的样本决定的。而他具体能观察到哪些样本，本身又会经过有意或无意的筛选，往往有所偏向，并不

林畅是个小太阳·2023-12-02 12:40

【无标题】

传统的语音转换方法是，需要采集音频样本，然后提取基频、共振峰、时域和频域特征等，再进行去噪、归一化，整个流程非常繁琐复杂，而STS直接实现一键语音转换。

RPA中国·2023-12-02 11:32

非分之别

可是我却觉得看到的是政府集资提政的手段传承，看到的是书童手中论语的样本书尚未启封，看到的是领导们眼中殷切的期盼，那是对自身官财仕途的热切，恰好投影在家家户户的电视屏

辰落尘·2023-12-02 11:37

第04期：Prometheus 数据采集（三）

为了解决这个问题，Prometheus制定了一套监控规范，符合这个规范的样本数据可以被Prometheus采集并解析样本数据。

爱可生开源社区·2023-12-02 11:23

[PyTorch][chapter 3][李宏毅深度学习-偏差,方差,过拟合,欠拟合]

通过本章掌握过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)出现原因及解决方案.目录：1概述2方差,偏差现象3过拟合和欠拟合4模型选择5概率论回顾一概述如上图：红色空间：真实的数据和标签之间存在一个映射函数

明朝百晓生·2023-12-02 10:10

[机器学习] 偏差与方差 (bias & variance)

然而实际情况是，我们几乎不可能找到最完美的模型能够刻画全体数据，比如说房价预测，每年都有新的房子被建造出来，同一个房子的房价本身也会变化，即使我们有办法拿到从古至今所有的房价样本参数，但是我们还是没有办法拿到未来的房价参数

Gong Chuanyang·2023-12-02 10:32

sklearn教程：titanic泰坦尼克号数据集

共有891个样本。数据集属性属性含义PassengerId乘客IDSurvived获救情况（

Cachel wood·2023-12-02 10:25

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

该数据集共有506个样本，13个属性，其中包括12个特征变量和1个目标变量（房价中位数）。属性含义CR

Cachel wood·2023-12-02 10:24

五.前馈运算和反馈运算

前馈运算无论训练模型时计算误差还是模型训练完毕后获得样本预测，卷积神经网络的前馈运算都较直观。

愿风去了·2023-12-02 08:50

FZU_熬夜会秃头用户使用调查报告

样本描述参与调查的用户以大学本科生为主，其中大三学生约占40%。调查结果结论和建议根据以

FZU_熬夜会秃头·2023-12-02 08:00

Cr不是铬·2023-12-02 07:52

2019-01-23 主成成分分析(PCA)的算法

在使用PCA之前，通常会有一个数据预处理的过程：拿到某组有m个无标签样本的训练集一般先进行均值归一化(meannormalization)，保证所有的特征量都是均值为0，或者特征缩放(featurescaling

奈何qiao·2023-12-02 06:51

跟着Cell学单细胞转录组分析(十四):细胞比例柱状图---连线堆叠柱状图

之前做单细胞比例图的时候做过堆叠柱状图，（跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化），看那篇Cell文章封面也给我一个启发，我们做的柱状图每个样本是一个单独的柱子，如果有很多细胞类型，

KS科研分享与服务·2023-12-02 06:44

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