概率期望方差

多组重复测量方差分析原理和SAS代码实现

应用条件：要求因变量符合正态性方差齐性（针对于多组的情况，因为单组只有一个方差）；另外还需满足球形性，否则需要校正；不满足球形性，可采用以下两种方法：G-G校正和H-F校正；使用多变量方差分析结果这里建议大家可以直接使用多变量方差分析的结果
kaiming0000·2024-01-21 09:57

【Python 数据分析】描述性统计：平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值、中位数、百分位数、用箱型图表示分位数

目录简述/前言1.平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值2.中位数3.百分位数4.用箱型图表示分位数简述/前言前面讲了数据分析中的第一步：数据预处理，下面就是数据分析的其中一个重头戏：描述性统计，
小邓在森林·2024-01-21 07:28

主成分分析\2.28

一种是基于特征值分解协方差矩阵，另一种是根据SVD分解协方差矩阵。三、特征值分解协方差矩阵的步骤这里以特征值分解协方差
浅墨\·2024-01-21 07:52

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge
柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

ARIMA 模型

目的预测要求数据具有平稳性——“惯性”，平稳性要求数据的均值和方差不发生明显变化。严平稳：分布不随时间的改变而改变。弱平稳（大部分）：期望与相关系数（依赖性）不变。
Sanchez·J·2024-01-21 02:09

基于MATLAB的全局多项式插值（趋势面）法与逆距离加权IDW法插值与结果分析

完成了地学计算基本理论讲解（见博客1：https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/113943720）与空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制
疯狂学习GIS·2024-01-21 00:40

好钢用在刀刃上：降维学习

主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性，并通过选择重要的新属性实现降维；主成分分析的解满足最大方差和最小均方法两类约束条件，因而具有最大可分性和最近重构性；特征选择则是选取原始特征中的一个子集用于学习任务
编程回忆录·2024-01-20 20:50

假设检验 小结

定义：第一类错误，第二类错误，检验功效1.检验统计量：两总体均值-方差检验教材特好非参数检验分类详细参数检验与非参数检验拒绝域详细
try_trying_try·2024-01-20 19:24

国科大模式识别与机器学习2015-2019、2021仅考题

（设模式的良好分布不因模式变化而改变）(8分)简述偏差方差分解及其推导过程，并说明偏差、方差、噪声三部分的内在含义。(8分)试描述用EM算
智商欠费，不死也废·2024-01-20 16:54

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC
程序员老冉·2024-01-20 16:41

过拟合/欠拟合、偏差/方差

目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法
褚骏逸·2024-01-20 12:11

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合
蹲家宅宅·2024-01-20 12:09

使用PyTorch实现去噪扩散模型

在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器
数据派THU·2024-01-20 12:30

AIGC笔记--CVAE模型的搭建

目录1--CVAE模型2--代码实例1--CVAE模型简单介绍：与VAE类似，只不过模型的输入需要考虑图片和条件（condition）的融合，融合结果通过一个encoder映射到标准分布（均值和方差），
晓晓纳兰容若·2024-01-20 08:43

Statistics with Python: Week2 Nhanes Assignment

这个作业的目的就是抓取nhanes（美国健康与营养检测）2015-2016的数据，然后计算平均数/中位数/方差/四分位距。第一次我抓取url后计算的结果有几项怎么都不对，我甚至都开始手动计算了。
Ashleyxxihf·2024-01-20 07:33

数学建模学习笔记||绪论

目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类）主成分分析，线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析
展信佳 ：）·2024-01-20 00:41

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
阡之尘埃·2024-01-19 14:13

统计学-R语言-6.3

文章目录前言总体方差的区间估计总体方差的区间估计(一个总体方差的估计)总体方差的区间估计(两个总体方差比的估计)总结前言本篇文章是最后一个介绍参数估计的章节。
柔雾·2024-01-19 12:52

统计学-R语言-6.4

文章目录前言总体均值的区间估计总体比例的区间估计总体方差的区间估计样本量的确定总结前言本片是对以上三个介绍的篇章的题进行介绍。
柔雾·2024-01-19 12:20

一个简单的KNN实现方法

经过神经网络解决再通过softmax之后每一个值在[0,1]之间的连续变量，想要将其离散化，即离散化到每个元素都是binary-variable，即0-1，这时可以用KNN方法，其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:03

海洋王国——上海海昌海洋公园的一日攻略

我们到地方差不多11点半，整天的行程先给大家列一下：12:00南极企鹅馆：天幕影院《时空之海》（半小时一场）（观看时长：10min左右）12:30企鹅餐厅：吃午饭，企鹅在二楼13:30虎鲸剧场：虎鲸科普秀
旅途星菌·2024-01-19 06:38

【水文】求数组的极值、平均值和方差

代码：#include#includevoidcalculateStatistics(intarr[],intsize){inti;doublesum=0.0,mean,variance;intmax_val=arr[0];intmin_val=arr[0];//计算最大值和最小值for(i=1;imax_val){max_val=arr[i];}if(arr[i]
hdz_nosn2023·2024-01-19 05:56

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇
立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

也就是可以得到最终训练好的均值与方差，而GAN是隐式训练。
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-3+4

卡尔曼滤波器Ch05-3+43.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.Priori/PosterrorierrorCovarianceMartix误差协方差矩阵
LiongLoure·2024-01-18 18:57

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch051.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵
LiongLoure·2024-01-18 18:55

变分推断（Variational Inference）

的观测值推测未知变量z的后验分布，即我们在已经输入变量x后，如何获得未知变量z的分布p(z|x)[3].通俗一点讲一个完整的故事就是，如果没有任何信息，我们可能大概了解一个（latent）变量z的分布，这个分布可能方差比较大
溯源006·2024-01-18 18:58

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

PCA的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系，使得数据在新坐标系中的方差尽可能大，从而保留数据的主要信息。
草明·2024-01-18 14:37

3DGS 其一：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.预备知识1.1球谐函数1.2Splatting1.3α\alphaαblending1.4多维高斯的协方差矩阵
泠山·2024-01-18 10:14

深度学习记录--正则化(regularization)

正则化(regularization)是一种实用的减少方差(variance)的方法，也即避免过度拟合几种正则化的方法L2正则化又被称为权重衰减(weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--归—化输入特征

归化归化输入(normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-1+2

：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-1+21.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵
LiongLoure·2024-01-18 06:52

常见概率分布介绍

常见概率分布Bernoulli分布Bernoulli分布是单个二值随机变量分布,单参数∈[0,1]控制,给出随机变量等于1的概率.基本形式为:image.png其期望为：其方差为：Multinoulli
瞎了吗·2024-01-18 05:15

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax
ytusdc·2024-01-18 04:52

17实现数据方差分析

方差分析方差分析是研究一种或者多种因素对实验结果是否有显著性影响的一种有效的统计方法。
Jachin111·2024-01-18 03:20

协方差自适应调整的进化策略（CMA-ES）转载自知乎——补充

之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150946035本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除目录什么是进化策略简单高斯进化策略协方差自适应进化策略基本原理更新均值控制步长自适应协方差矩阵本文翻译自
小唐要努力·2024-01-18 02:17

【智能优化算法】协方差矩阵自适应进化算法CMAES附matlab代码

其中，协方差矩阵自适应进化算法(CovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy，简称CMA-ES)是一种高效的优化算法。本文将详细介绍CMA-ES算法
前程算法matlab屋·2024-01-18 02:45

关于演化策略NES和协方差ES

转载自：https://blog.csdn.net/qq_39217470/article/details/107640778演化策略是一种求解参数优化问题的方法，所以我先介绍一下什么是优化。1.优化（Optimization）优化就是计算一个函数的最大值或者最小值的问题，下面以求解单变量的最小值为例进行介绍。假设函数f(x)的具体表达式是未知的，把它看作一个黑盒函数，我们只能通过向盒子输入得到输
阿喵酱紫糖·2024-01-18 02:44

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合，只保留成本/目标函数最小的那一个。但是如果N很大，那么穷举搜索肯定是不可能的。因为对
deephub·2024-01-18 02:14

跟着Nature Ecology&Evolution学数据分析：R语言ggplot2作图展示方差分解的结果

之前的推文分享过一篇内容是重复了一篇NatureEcology&Evolution期刊论文的方差分解过程，虽然对运行过程还是不太理解，但是能得到结果。
小明的数据分析笔记本·2024-01-17 23:25

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold
于饼喵·2024-01-17 22:23

AIGC笔记--VAE模型的搭建

目录1--VAE模型2--代码实例1--VAE模型简单介绍：通过一个encoder将图片映射到标准分布（均值和方差），从映射的标准分布中随机采样一个样本，通过decoder重构图片；计算源图片和重构图片之间的损失
晓晓纳兰容若·2024-01-17 21:48

2022-10-16

那天在打坐，毕竟开始老了，身体状态照年轻时三个小时不动地方差的远了，腰酸背痛是很正常的。这个时候脑海里闪过一句话，“这个身体是一个累赘，但是又有什么不是呢？”于是豁然开朗。
净毅Chantasubho·2024-01-17 20:54

第三周：常用的数据分布

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正
结尾_402b·2024-01-17 19:26

三种方法实现PCA算法（Python）

PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。
山阴少年·2024-01-17 14:50

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

2．模型评估与选择经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决
sdu_study·2024-01-17 14:17

数据分析中常用的指标或方法

一、方差与标准差二、协方差三、皮尔逊系数四、斯皮尔曼系数一、方差与标准差总体方差Var(x)=σ2=∑i=1n(xi−xˉ)2n=∑i=1nxi2−nxˉ2n=E(x2)−[E(x)]2Var(x)=\
atwdy·2024-01-17 13:14

统计学假设检验方法简单介绍

5.方差分析：用于比较多个样本均值是否相等。6.二项式检验：用于检验两个二项分布之间的差异。7.Wilcoxon符号秩检
亦旧sea·2024-01-17 08:09

统计学R语言 实验3 点估计

求该日生产的整批灯泡的寿命均值和寿命方差的无偏估计值（提示：样本
Blossom i·2024-01-17 06:28

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

关于CMA-ES，其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation)，而进化策略（Evolutionstrategies,ES）是一种无梯度随机优化算法。
努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49
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