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正态分布
GWAS分析基本流程及分析思路
Imputation)QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归(表型数据为二元)线性回归(表型数据为连续性变量)表型数据正态分析(如果不是
正态分布
ChrisJO
·
2023-10-27 08:40
多组试验时
正态分布
标准差估计公式
本文介绍如何通过多组试验数据来估计正态总体的标准差.一,各组试验次数相等设正态总体X~N(μ,σ),其中均值μ和标准差σ未知.今有m组样本,每组样本大小n相等,其试验数据如下:求标准差σ的估计σ.多组试验时
正态分布
标准差估计公式
铁松溜达py
·
2023-10-27 07:24
python
概率论
矩阵
概率论第二章//随机变量及其分布
对于离散型随机变量,给出三种常见的概率分布:“0-1”分布;二项分布(n重伯努利);泊松分布;对于连续型随机变量,给出三种常见的概率分布:均匀分布;指数分布;
正态分布
;最后,给出关于随
xts︶ㄣJUST
·
2023-10-27 03:56
概率论
概率论
【20年VIO 梳理】
:融合MVG和直接方法,实现准确,快速的双目SLAM3.基于VINS-Mono开发的SPVIS4.改进:一种基于光流的动态环境移动机器人定位方案5.PVIO:基于先验平面约束的高效VIO6.具有占有率
正态分布
变换的基于图的实时
大江东去浪淘尽千古风流人物
·
2023-10-26 22:26
SLAM
计算机视觉
人工智能
ar
vr
mr
(09)OpenCV高斯滤波GaussianBlur
它将
正态分布
(又名"高斯分布")用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。
刘优秀_cfc6
·
2023-10-26 03:06
走近德鲁克Day98-第二套基本原则2
然而在社会环境中,事件的分布不符合自然世界的“
正态分布
”理论。在社会环境中,非常少量的事件属于一个极端(最初的10%或最多20%),它们拥有90%的结果;而绝大多数事件拥有的结果占10%。
自在宇哥
·
2023-10-26 01:55
应用数据分析第二课第一次作业——创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组
1、创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组2、创建100个服从
正态分布
的随机数3、对创建的两个数组进行四则运算4、对创建的随机数组进行简单的统计分析importnumpyasnp#1、创建一个数值范围为
AI敲代码的手套
·
2023-10-25 19:20
Python基础
偏向于小白
注重于分析
python
numpy
数据分析
随机 hash 均匀分布
这个概率分布可能是
正态分布
,可能是泊松分布,也可能是大部分hash函数符合的均匀分布区块链中使用的hash函数ethereum使用的是sha3-256SHA-3是第三代安全散列算法(Se
古则
·
2023-10-25 09:46
中国大学出品的人工智能精品之作视频课程
-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论11-高等数学—泰勒展开12-高等数学—偏导数13-高等数学—积分14-高等数学—
正态分布
陈南云
·
2023-10-24 23:01
《机器学习实战》学习记录-ch4
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdX=2*np.random.rand(100,1)#生成[0,1)之间的数据y=4+3*X+np.random.randn(100,1)#生成一组
正态分布
的数据
Cyan青
·
2023-10-24 20:03
Machine
Learning
python
机器学习
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归
10.2.1生成数据集根据下面的非线性函数生成一个人工数据集,其中噪声项ϵ\epsilonϵ服从均值为0,标准差为0.5的
正态分布
:yi=2sinxi+xi0.8+ϵ\bolds
AncilunKiang
·
2023-10-24 17:26
《动手学深度学习
Pytorch版》学习笔记
1024程序员节
1.2 基础 -numpy
作为生成数据点用到linspace.png3.randomrandom.randint生成随机整数randint.pngrandom.random生成0~1之间的浮点数randomrandom.normal生成
正态分布
ruihan_xia
·
2023-10-24 11:44
模式识别与机器学习·第二章——统计判别
模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类(M=2)情况的贝叶斯最小风险判别多类(M类)情况的贝叶斯最小风险判别
正态分布
模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类
谷雨·清明
·
2023-10-24 05:40
UCAS
模式识别与机器学习
模式识别
机器学习
贝叶斯
深度学习_6_实战_直线最优解_代码解析
+b+∈进行训练,其中标准模型如下:其中W和X都为张量,我们训练的模型越接近题目给出的标准模型越好训练过程如下:人造数据集:说人话,自己利用代码随机创造一些有规律的点,组成点集类似这样:上述点集就服从
正态分布
Narnat
·
2023-10-24 04:25
深度学习
人工智能
高斯分布(
正态分布
)详解
高斯分布一、概念二、详解和例子说明三、判断数据是否服从高斯分布四、高斯分布实际应用一、概念定义:随机变量X服从一个数学期望μ\muμ、方差为σ\sigmaσ的高斯分布,又名
正态分布
。
我宿孤栈
·
2023-10-22 22:11
学习笔记
#
数学概念相关
概率论
数学建模
python 之numpy 之随机生成数
**生成标准
正态分布
随机数**:4.**生成
正态分布
随机数**:5.**生成均匀分布的随机浮点数**:6.**生成随机抽样**:7.**设置随机数种子**:8.
JNU freshman
·
2023-10-22 20:22
python
python
numpy
开发语言
python random -- 随机数
目录加载相关库一、random基础二、实数分布2.1对称分布2.2指数分布2.3Beta分布2.4Gamma分布2.5高斯分布2.6对数
正态分布
2.7
正态分布
2.8冯·米塞斯分布2.9帕累托分布2.10
数据分析小鹏友
·
2023-10-22 18:24
python
random
MSE=MLE, 似然函数和极大似然估计的关系
MSE=MLEMSE=MLE似然函数似然函数和极大似然估计的关系MSE=MLE在线性回归中,当误差(或残差)被假设为
正态分布
时,最小均方误差(MSE)的最小化与最大似然估计(MLE)是等价的。
为啥不能修改昵称啊
·
2023-10-21 21:07
概率论
机器学习
python
softmax 加温度系数 tempreture
注:为了看起来更直观logits[10]我取了标准
正态分布
,设temp=0
SinAlone
·
2023-10-21 21:29
python
深度学习
人工智能
【考研数学】概率论与数理统计 —— 第六章 | 数理统计基本概念(2,三个重要的抽样分布)
一、χ2\chi^2χ2分布1.1χ2\chi^2χ2分布定义设X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn相互独立且均服从标准
正态分布
Douglassssssss
·
2023-10-21 20:28
#
数学一
考研数学
数理统计
卡方分布
t
分布
F
分布
抽样分布
什么是t检验?
t检验基于
正态分布
的假设,它计算两组数据之间的t值,然后通过与t分布表进行比较来确定差异是否显著。下面是一个详细的t检验的步骤:建立假设:零假设(H0):两组数据的平均值没有显著差异。
EricWang1358
·
2023-10-21 19:33
想到啥发啥
记录idea
人工智能
机器学习
算法
Pytorch学习:torch.randn()
torch.randn()返回一个张量,这个张量中填充了均值为0、方差为1的
正态分布
中的随机数。张量的形状由变量size定义。有时会遇到括号中有1个、2个、3个和4个情况。
緈福的街口
·
2023-10-21 19:55
pytorch学习
pytorch
学习
人工智能
Numpy
学习目标了解Numpy运算速度上的优势知道数组的属性、形状、类型应用Num朋友实现数组的基本操作应用随机数组的创建实现
正态分布
应用应用Numpy实现数组的逻辑计算应用Numpy实现数组的统计运算应用Numpy
小猪Piglet
·
2023-10-21 14:11
Randn、normal&lognormal
Returnasample(orsamples)fromthe“standardnormal”distribution.根据传入参数,返回维度为(d0,d1,...,dn)的ndarray的伪随机数,值的范围为标准
正态分布
RossH
·
2023-10-21 03:08
分位数回归 | 分位数回归描述
但是线性回归最基本的假设是残差满足
正态分布
、随机独立、方差齐同,现实中这些条件常常得不到满足。如果样本数据中存在异常值,线性回归模型估计值可能会存在较大偏差。有时候我们不仅希望研究响应变量的期望均值
码农腾飞
·
2023-10-20 16:43
分位数回归(QR)
回归
数据挖掘
人工智能
自用的卡尔曼滤波推导
从联合
正态分布
的一些性质出发推导标量和向量形式的卡尔曼滤波,以及重点推导了均值不为0的各个公式。下面的一些性质出于方便考虑给起了名字,不一定是正式的学术命名。
找不到服务器zhn
·
2023-10-20 04:47
控制
概率论
线性代数
卡尔曼滤波
AB测试原理(三)重抽样检验
根据中心极限定理,重抽样可以针对非
正态分布
的数据做检验,重抽样分为自助法、置换检验两种。(面向数据科学家的实用统计学3.3)1.自助法(bootstrapsample)有放回地从原始样本中抽样。
saai
·
2023-10-20 04:43
统计学习02:概率分布及
正态分布
要点一:从直方图到概率密度图1、直方图histogram直方图是一种直观的,对数据分布情况的图形表示,如下图加入为某校随机抽取50位教师平均年龄histogram如上,直方图最主要的是矩形bins宽度的设置,对应的高度即代表数据在bins范围内的分布情况。直方图很好地反映了这组数据的分布情况,但换一组同类型数据(再抽50位老师)直方图很大可能存在差异,但大体分布情况相同。针对分类变量的分布情况观察
小贝学生信
·
2023-10-19 17:32
ESD异常检测
服从
正态分布
,数据相互独立并且有着相同的概率分布。实质就是给定一个离群点个数的上限r,进行r次独立的检验。然后比较检验统计量。计算与均值偏离最远的残差计算出元素的残差。就可以与接下里的lam比较。
kyrieCool7
·
2023-10-19 11:05
python scipy.stats.norm.cdf_python的scipy.stats模块中
正态分布
常用函数有哪些?
python的scipy.stats模块是连续型随机变量的公共方法,可以产生随机数,通常是以
正态分布
作为scipy.stats的基本使用方法。
李姝瑶
·
2023-10-19 09:25
python
scipy.stats.norm全方位解析
scipy.stats.norm全方位解析_笔记大全_设计学院一、简介scipy.stats.norm模块是scipy库中用于
正态分布
的模块。
铁松溜达py
·
2023-10-19 09:50
python
机器学习
概率论
【Autoware】之ndt_mapping理论公式及代码对比
的网格或体素(Voxel)2.初始化变换参数3.对于要配准的点云(secondscan),通过变换TTT将其转换到参考点云的网格中xi′=T(xi,p)x^′_i=T(x_i,p)xi′=T(xi,p)4.根据
正态分布
参数计算每个转换点的概
Kin__Zhang
·
2023-10-19 05:28
Self-Driving
无人驾驶
算法
Autoware
ndt_mapping
python画频率直方图_用matplotlib画直方图(histogram)
下面我们用python代码换一个直方图,10000个符合
正态分布
的随机数,将他们按照直方图画出来:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.randn
weixin_39663360
·
2023-10-19 02:20
python画频率直方图
Numpy 随机函数的阐述
numpy.random.randn(d0,d1,....,dn)3、numpy.random.randint()4、numpy.random.sample5、随机种子np.random.seed()6、
正态分布
夏天的学习日记
·
2023-10-18 19:28
数据分析
numpy
python
数据分析
Numpy常用random随机函数汇总
reference/函数名说明seed([seed])设定随机种子,这样每次生成的随机数会相同rand(d0,d1,d2.....)返回数据在[0,1)之间,具有均匀分布randn(d0,d1,d2....)返回标准
正态分布
Tan_jianchi
·
2023-10-18 19:58
Numpy
python
概率论
算法
机器学习相关数学基础——概率论知识点1
协方差与相关系数4.极大似然估计5.协方差矩阵6.中心极限定理即定义:指的是给定一个任意分布的总体,每次从这些总体中随机抽取n个抽样,一共抽取m此,然后又把这m组抽样结果求和们(均值们),这些和,(平均)的分布接近
正态分布
HSR CatcousCherishes
·
2023-10-18 08:02
概率论
机器学习基础课程知识
机器学习
数据分析-如何进一步学习的思考
等后面回过头来再说,在找
正态分布
意义时候、分叉了很多东西、我需要聚焦。接下来怎么做1.定目标再次梳理数据科学家的能力模型网上有几张有意思的图片英文版数据科
AnthRax
·
2023-10-18 07:26
np.random.normal()函数与tf.random_normal()函数用法
一、np.random.normal()函数用法numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)其参数意义为:参数loc(float):
正态分布
的均值,对应着这个分布的中心
工藤旧一
·
2023-10-16 13:27
#
pd
np
tf等语法
numpy
np.random.normal()
正态分布
高斯分布的概率密度函数numpy中numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None)参数的意义为:loc:float概率分布的均值,对应着整个分布的中心centerscale:float概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高size:intortupleofints输出的shape,默认为None,只输出一个值
weixin_30606669
·
2023-10-16 13:56
python
np.random.normal()函数
np.random.normal()的意思是一个
正态分布
,normal这里是正态的意思。
yep。
·
2023-10-16 13:55
python
np.random.Normal()
np.random.normal(loc,scale,size):表示一个
正态分布
如图所示:loc对应的就是均值scale对应的就是标准差size可以设为一个int或者一个数组,里面的数满足
正态分布
如果
Muasci
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2023-10-16 13:54
#
Numpy
np.random.normal
np.random.normal函数是numpy库中用于生成
正态分布
(也叫高斯分布)随机数的函数。
李健璋
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2023-10-16 13:54
numpy
python
机器学习
8-基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减
8-基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减摘要:与蒙特卡洛法不同,拉丁超立方采样改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度,属于分层抽样技术,设定风光出力遵从
正态分布
normrnd,从而实现场景的大规模生成
程高兴
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2023-10-15 08:01
MATLAB
机器学习
概率论
线性代数
可复制的领导力2:迭代机械态思维为生物态思维
在正常世界里,所有的事物都符合
正态分布
,出奇的、违反常规认知的事物不多,人的能力的
梨子的风筝
·
2023-10-14 15:49
Homework
Homework_week1homework-week1.png学习率和准确率直方图权重初始值使用
正态分布
随机值的学习率和准确率直方图偏移初始值使用
正态分布
随机值的学习率和准确率直方图权重和偏差初始值都使用
正态分布
随机值的学习率和准确率直方图权重和偏差初始值都使用
正态分布
随机值的学习率和准确率直方图
cyq7on
·
2023-10-14 12:37
tf.truncated_normal
tf.truncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)从截断的
正态分布
中输出随机值。
sdly_zp
·
2023-10-14 05:29
2021-06-02 离散型随机变量及其分布列知识点
即,超几何分布从件产品中选择若干件正品、次品的实验模型二点分布只有两种结果的随机实验又称0-1分布、伯努利分布数学期望方差二项分布条件概率独立事件独立重复实验二项分布的记法列表公式符号表示数学期望方差
正态分布
均值为
申炎
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2023-10-13 19:12
python模拟B-S期权定价模型
随机变量模拟在当前股票指数水平S0给定的情况下,未来某个日期T的股票指数水平ST可以根据Black-Scholes-Merton公式模拟:r:无风险利率σ:S的恒定波动率(=收益率的标准差)z:标准
正态分布
随机变量
大眼睛尖下巴的喵ᕕ(ᐛ)ᕗ
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2023-10-13 00:33
quant
GNSS算法进阶(一)- 如何通俗的理解kalman滤波算法
但是随着温度计使用年限过久,其精度有大幅下降,每测量一次的随机误差在1℃,也就是每次测量的结果符合标准差为1℃的
正态分布
。如果还是将每次温度计的读数直接发布,那可能会对我们的日常生活带来影响,因
梧桐Fighting
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2023-10-12 23:50
GNSS
python
算法
机器学习
PYTHON计算CPK及规范限合格率,绘制直方图&概率密度曲线
正态分布
假设:CPK的计算通常基于
正态分布
(或近似
正态分布
)的假设。这意味着过程数据应该呈现出类似
正态分布
的特征。如果数据不服从
正态分布
,可能需要进行转换或采用其他方法来处理。
铁松溜达py
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2023-10-12 22:49
概率论
numpy
python
算法
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