样本方差第67页

深度学习之基础知识详解（文末有福利）

过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。

I小码哥·2023-11-23 01:01

卡尔曼滤波器

目录标题一、递归形式二、数据融合三、公式推导四、误差协方差矩阵卡尔曼滤波示例五、扩展卡尔曼滤波一、递归形式将上述1/k1/k1/k记做一个参数KkK_kKk,估计误差（当前模型决定）远大于测量误差（自身测量系统

还有你Y·2023-11-23 01:18

基于鹈鹕算法优化卷积神经网络POA-CNN实现数据分类算法研究附matlab代码可直接运行适合作为创新点

数据分类是指将数据集中的样本按照其特征或属性进行

机器学习之星主·2023-11-23 00:57

【CNN分类】基于鹈鹕算法优化卷积神经网络POA-CNN实现数据分类算法研究附matlab代码可直接运行适合作为创新点

数据分类是指将数据集中的样本按照其特征或属性进行

科研助手大师·2023-11-23 00:57

概率图模型——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设

Pandy Bright·2023-11-23 00:14

聚类——基于机器学习_周志华

首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及RandomForest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重

Pandy Bright·2023-11-23 00:13

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

它用来度量未来的样本是否可能通过模型被很好地预测。分值为1表示最好，但我们在使用过程中，经常发现它变成了负数，多次手动调参只能改变负值的大小，却始终不能让该值变成正数。

赵孝正·2023-11-23 00:00

4.5 Windows驱动开发：实现进程数据转储

反内核工具中都存在驱动级别的内存转存功能，该功能可以将应用层中运行进程的内存镜像转存到特定目录下，内存转存功能在应对加壳程序的分析尤为重要，当进程在内存中解码后，我们可以很容易的将内存镜像导出，从而更好的对样本进行分析

微软技术分享·2023-11-22 23:25

用PLS和OPLS分析代谢组数据

loadingplot变量投影重要度(VIP)代谢物对个体性别的定性响应-OPLS执行OPLS数据提取Overfittingreference简介主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)是对变量数超过样本

吴十三和小可爱的札记·2023-11-22 23:49

台湾大学林轩田机器学习（五）---The Learning Problem

但是，随后引入了统计学知识，如果样本数据足够大，且hypothesis个数有限，那么机器学习一般就是可行的。本节课将讨论机器学习的核心问题，严格证明为什么机器可以学习。

文子轩·2023-11-22 20:03

11、利用大津算法完成一张图片的前景分割

上一篇文章介绍了大津算法，总的来说，大津算法的核心思想就两个：数学上，通过确定一个像素阈值，来将图片中的像素分为两类，一类前景、一类背景，然后计算两类图像的类间方差，使方差最大。

董董灿是个攻城狮·2023-11-22 19:40

机器学习之贝叶斯分类器

贝叶斯判定准则(Bayesdecisionrule)：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类

yangtom249·2023-11-22 19:06

概率论与数理统计第一章概率论的基本概念要点复习笔记

2.样本空间与随机事件样本空间——随机试验E的所有基本结果组成的集合，记为Ω。样本点——样本空间的每个基本结果，即E中的元素。随机事件——随机试验E的样本空间Ω的子集，简称事件。

芯芯小布丁♢·2023-11-22 19:00

【机器学习】贝叶斯分类器

假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。如果假设特征向量的每个分量彼此独立，则它是朴素贝叶斯分类器。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

数理统计的基本概念（一）

文章目录总体、样本与统计量总体及其分布样本及其分布统计量统计量概念样本矩顺序统计量及其分布样本中位数与样本极差经验分布函数参考文献总体、样本与统计量总体及其分布在数理统计中，称所研究的对象的全体为总体，

如松茂矣·2023-11-22 19:26

3.4 推导测不准原理 Generalized uncertainty principle

1.方差既然想推导测不准定律，那么就要从客观测量Q的方差入手其中期望简化：定义所以上式同

莎野椰·2023-11-22 19:00

巧ferries·2023-11-22 17:03

代谢组研究基础篇 | 从样本制备、检测技术到数据分析，你想知道的都在这里...

样品采集和制备样本采集和处理的标准

尐尐呅·2023-11-22 17:39

让聊天可以聊

你跟他说“这个才好吃吗”，他说“还行”这样本来想说话的你瞬间就没有什么话题想说。你问他要吃什么，他总是说随便。那如何与这些话题终结者聊天，以及如何让自己好好聊天，那我们直接进入正题。

微风知意·2023-11-22 16:43

Jmeter-Flow Control Action（测试活动）

测试元素不是生成样本，而是暂停或停止所选目标。此采样器还可以与事务控制器结合使用，因为它允许包含暂停而无需生成样本。对于可变延迟，将暂停时间设置为零，并添加一个Timer作为子项。

凡晨丹心·2023-11-22 16:44

PYTHON机器学习实战——集成学习 AdaBoost元算法

集成学习AdaBoost元算法更新数据集增大判断错误的样本权重自举汇聚法（bootstrapaggregating），也称为bagging方法，是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。

EwenWanW·2023-11-22 16:15

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

ROC曲线、AUC值：解决样本不均衡时评价指标的问题。灵敏度（Sensitivity）：实际为正样本预测成正样本的概率Sensitivity=TPTP+FNSensitivity=\c

u013250861·2023-11-22 15:07

[机器学习] - 提升方法AdaBoost

Adaboost是一种集成学习的方法，当采用基于简单模型的单个分类器对样本进行分类的效果不理想时，人们希望能够通过构建并整合多个分类器来提高最终的分类性能。

ZhuNian的学习乐园·2023-11-22 15:35

ROC曲线和AUC值

1.1TPR、FPR对于一个二分类任务（假定为1表示正类，0表示负类），对于一个样本，分类的结果总共有四种：类别实际为1，被预测为0

zenRRan·2023-11-22 15:03

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

1.以机器学习中的horseColicTraining为训练样本,horseColicTest为测试样本2.实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的

陈君豪·2023-11-22 15:59

深度学习之权重衰退

此时，权重往往会很大（受噪音影响），显然模型并没有训练到最优（虽然它记住了训练数据的一切，但是对于新的样本泛化能力很差）。

Jender_Sean·2023-11-22 15:28

实验八内部排序

(1)随机产生整数样本，进行8种排序，并比较各种排序算法的执行时间，如执行时间均为0，可考虑增大样本，如加大至5000或10000。

小明同学喊你学习啦·2023-11-22 15:45

卡尔曼滤波器的推导

参考资源【卡尔曼滤波器】1_递归算法_RecursiveProcessing_哔哩哔哩_bilibili【卡尔曼滤波器】2_数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程_观测器问题_哔哩哔哩_bilibili

听海边涛声·2023-11-22 14:27

缺失值处理知识点整理

（2）带有缺失值的数据记录大量存在着明显的数据分布规律或特征，例如带有缺失值的数据记录的label主要集中于某一类或者某积累，如果删除会导致对应的数据样本丢失大量特征信息，导致模型过拟合或分类不准确批注

ep_mashiro·2023-11-22 12:46

评分模型的缺失值

公式模型必须处理缺失值，如果不进行处理，则缺失值对应的该条观测会被排除在建模样本之外，如回归模型、神经网络等都需要进行缺失值的处理。算法模型对缺失值比较稳健，这类模型会将

聋聋聋聋呀·2023-11-22 12:05

教育孩子不是一个人的事情

前几天碰到了几年未见的同学，因为我们现在的年龄一般见面最多谈论的就是孩子，她把自己女儿的种种恶习说了一大通：生活上不讲卫生，做事邋邋遢遢，见人没有礼貌，不讲道理喜欢顶嘴，更不要用谈一塌糊涂的学习成绩，上了初中又添了一样本领

轻罗素袖跨马修行·2023-11-22 12:29

均值和方差的计算（已知两样本标准差，求总体标准差）

假设总体数量为（m+n），其只包含两个亚组（，），第一组的平均值和标准差分别为和，第二组的平均值和标准差分别为和，则总体的平均值和标准差是多少呢？先给答案：，平均值推导过程：标准差推导过程：以上为推导过程，如果问题，欢迎反馈。

nwpu061701·2023-11-22 11:38

论文笔记：语音情感识别（三）手工特征+CRNN

每个样本归一化到0均值1标准差（根据对应的说

编程大乐趣·2023-11-22 11:04

【机器学习】（六）支持向量机

支持向量机基本模型支持向量机的基本思想是，在如下的样本集中：image基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开划分超平面可以表示成如下的线性方程：image其中w为法向量，b为位移项

超级超级小天才·2023-11-22 11:04

人工智能——机器学习方法

机器学习算法利用大量的数据样本，通过训练和优

真空零点能·2023-11-22 09:36

文件钓鱼-后缀隐藏&文件捆绑&文件压缩释放技巧

0x00文件钓鱼简单说下文件样本钓鱼的目的，为诱导用户安装木马文件，达到控制或者窃取某些信息的目的，抛开邮件的真实性。

告白热·2023-11-22 09:03

密度散点图的绘制（画图基本知识）

今天我们的任务是实现下面这张图图片.png多样本整合分析降维聚类之后，每个样本分布的二维空间密度图，可以显示每个样本在空间上的分布差异，体现的是样本之间的差异。

单细胞空间交响乐·2023-11-22 08:39

机器学习算法——集成学习4（Bagging）

自助采样法是给定包含m个样本的数据集D,对它进行采样产生数据集，每次随机从D中挑选一个样本，将其拷贝放入,然后再将样本放回初始数据集D中，使得该样本在下次采样时仍可能被采到；这个过程重复执行m次后，我们就得到了包含

Vicky_xiduoduo·2023-11-22 08:12

机器学习算法——集成学习

目录1.Bagging1.1工作流程1.2代码实践2.随机森林2.1工作流程2.2代码实践3.Adaboost3.1工作流程3.2样本权值的更新策略3.3代码实践4.Stacking4.1代码实践5.Voting5.1

哈密瓜Q·2023-11-22 08:08

目标检测数据增强：mosaic增强

优点：增加了图片数据的多样性，丰富了背景信息；增加了图片中目标的个数；间接提高了batch数量，有利于在BN运算时更好地统计全局的均值方差。图片原创，转载请注明出处。

视觉萌新、·2023-11-22 07:15

从一个实际问题来入门数据分析（一）

确定环比下跌量和同比下跌量方差分析：波动是否在正常范围内？交叉分析/相关性分析：与日活下跌存在相关的指标，相关程度？业务分析：相关指标负责的运营业务部门？

Kingsleyandher·2023-11-22 06:03

Meta分析学习笔记

荟萃分析产生的主要的理由是：对于多个单独进行的研究而言，许多观察组样本过小，难以产生任何明确意见。by：百度百科。医学上的Meta-analysis是用统计的概念

可视化小白zero·2023-11-22 06:28

【机器学习】039_合理初始化

使梯度值在更合理的范围内常见方法如下：·将乘法变为加法·ResNet：当层数较多时，会加入一些加法进去·LSTM：如果时序序列较长时，把一些对时序的乘法做加法·归一化·梯度归一化：把梯度转化为一个均值0、方差

Cyan.__·2023-11-22 02:08

机器学习源码分析-逻辑回归

逻辑回归是用于解决二分类问题的机器学习方法，其数学表达式如下：其中x是输入，可以是标量也可能是多个维度的向量，w和b是我们要求的参数，其中g称为激活函数，能将输入映射到0-1范围内，表示样本属于正例

人工智能大讲堂·2023-11-22 01:19

通过远古“口香糖”提取人类基因组，复原5700年前女孩

桦树沥青这项成果标志着科学家首次从人类骨骼以外的样本中提取到完整的古人类基因组研究人员还提取到了口腔微生物和几种重要人类病原体的DNA，这是古代DNA一个极具价值的来源，尤其是在没有留下人类遗骸的时期。

奋斗中_恒涛·2023-11-22 01:22

跑步故事4-换跑道

今天换了个跑道，在雨季平时很少开，难得今天没有雨，晚场过来跑跑，离平实去的地方差不多距离，但就是有时间限制，7点多，不早也不晚，这个时间有些为难，刚吃完饭不久，不吃又会很饿，不易剧烈运动，但是环境还是不错的

时光杉·2023-11-22 00:41

matlab提取特征（医学图像）

乳腺肿瘤图片提取特征：%形态特征%周长面积周长面积比高度宽度纵横比圆度矩形度伸长度拟合椭圆长轴长拟合椭圆短轴长%拟合椭圆长轴与皮肤所夹锐角最小外接凸多边形面积最小外接凸多边形面积与肿瘤区面积比%小叶树叶指数%纹理特征%方差熵最小边差异四个方向灰度共生矩阵的对比度相关性能量同质性

猫的玖月·2023-11-22 00:43

人工智能与我国中小银行数字化转型

摘要以38家上市银行为分析样本,运用文本挖掘技术读取样本银行近十年中的数字化、智能化行为,在此基础上,对当前中小银行数字化转型的重点业务领域进行总结,并归纳出人工智能融合中小银行数字化转型的优势,提出依靠人工智能实现中小银行数字化转型的针对性建议

罗伯特之技术屋·2023-11-21 23:48

计算机软件著作权登记证书样本,办制计算机软件著作权证的用途及作用？

计算机软件著作权登记书是保护计算机创新开发者的权利，这也是随着计算机产业随着社会进步不断高速发展全球各行各业普及而产生的必要措施，不管何种行业，普及就会有不断的发展，发展永远离不开各种争议的竞争，要在激烈火的竞争抢到先机就必须会有更加先进的创新，创新受到欢迎也肯定会有着不少的仿制或克隆，权益保护就成为了必要手段，创新也就会有必要的规范。计算机软件着作权登记证书的也是随着这种竞争而进行登记得到国家合

不愿意说_8f62·2023-11-21 22:07

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters

jialun0116·2023-11-21 22:26

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