离差第3页

数据预处理之无量纲化、缺失值处理（三）

常见的无量纲化有min-max归一化和z-score标准化（1）min-max归一化min-max归一化是指对原始数据进行线性变换，将其映射到[0,1]之间,该方法也被称为离差标准化，与z-scor

懒猪小阳·2023-02-17 16:10

100天精通Python（数据分析篇）——第75天：Pandas数据预处理之数据标准化

2.数据标准化的作用3.数据标准化的方法4.离差标准化5.标准差标准化6.小数定标标准化专栏导读作者介绍：Python领域优质创作者、CSDN/华为云/阿里云/掘金/知乎等平台专家博主本文已收录于Python

无羡ღ·2023-02-17 07:08

SPSS数据标准化

1.0-1标准化：0-1标准化，也称为离差标准化，是指对数据进行线性变换，使其落在[0

进击的码农设计师·2023-02-06 17:29

在小区跑步

早上起床就准备着去跑步，装备还是一样，拉伸还是不能少，开始跑了，刚开始不适应，跑的比较慢，慢慢的找到了感觉，还找到了新的适合跑步的路，跑着找到了更多的方法，最终跑了4公里，跟平时距离差不多，只是速度稍微慢一点

一只蜗牛的马拉松·2023-02-06 10:14

用stata做面板数据回归分析基础作业

目录1.导入数据集2.面板数据有关信息3.混合回归4.随机效应模型4.1随机效应模型or混合回归模型的选择：LM检验4.2随机效应模型：两种估计方法A.FGLS法：广义离差模型B.MLE法：极大似然估计

YO乐事嘟·2023-02-03 22:14

点云感知算法面试知识点（一）

然后pointrcnn考虑到，比如车的车头的点与车门那里的点分别和中心的距离差距还是很大的，直接回归不太好。因为分类比回归好处理些，所以pointrcnn就通过bin的方法将物体中心

用券买土豆·2023-02-02 13:24

TDOA

TDOA方法的基本原理就是根据信号到达监测区域中的几对节点之间的时间差，求得距离差来确定声源的位置。对于一个传感器网络，知道了信号源到几对传感器的距离差，通过几何处理就可以得到声源位置。

帅气滴点C·2023-02-01 21:44

为什么用标准差而不是平均差来反映数据的离散程度？

高中时初接触统计学时学到之所以使用image这个先平方和后开方的公式就是为了防止离差相加后的正负相消，当时就很疑惑为什么不能直接使用绝对值来计算。

夏天的技术博客·2023-02-01 13:21

统计原理一回归分析

2）建立回归方程模型：用最小二乘估计，当sse即离差平方和达到最小的时候确定的自变量系数。3）相关性分析一个实际案例：父母的身高是否影响子女的身高？（联系：预估分的高低是否影响考试成绩？）

silent_eyes_77·2023-02-01 06:37

参数检验与非参数检验

当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。独立样本T检验：双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。

why151·2023-01-31 23:58

我还是我

谁也没有给我回话，老师还是走了，我就经常偷偷哭了，也不再喜欢和老师过度亲近，永远有着不可磨灭的距离差……后来上初中了我说："我想帮帮我叛逆的同学吧！"可是谁也没有拯救，我还是我，你还是你。

夏至清年·2023-01-30 17:11

负反馈控制

也就是距离差尽可能地小。在这个过程中，是什么做的呢？第一步，眼睛观察，确定相对距离差，然后大脑处理以后，使得相对差减小。通神经系统把这个神经冲动转化为翅膀的动作。

七度分析·2023-01-27 20:48

Python数据挖掘：数据转换-数据规范化

数据规范化1、离差标准化--消除量纲（单位）影响以及变异大小因素的影响。x1=(x-min)/(max-min)2、标准差标准化--消除单位影响以及变量自身变异影响。x1=(x-平均数)/

CN-Dust·2023-01-27 14:10

excel熵值法计算权重_指标合成的客观权重法之熵权法

客观权重确定有很多方法,如熵权法,标准离差法,CRITIC法,这里主要讲熵权法起源1850年,德国物理学家克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度。

weixin_39929566·2023-01-27 09:15

【建模算法】CRITIC法（Python实现）

CRITIC法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法。它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。

果州做题家·2023-01-27 09:39

【推荐算法】FM模型：Factorization Machines

通常使用曲线/直线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最

长相忆兮长相忆·2023-01-25 15:09

数据归一化和三种常用的归一化方法

以下是两种常用的归一化方法：一、min-max标准化(Min-MaxNormalization)也称离差标准化，是对原始

wenlish·2023-01-25 07:59

第20章离差

第20章离差20.1马尔可夫定理一般来说，马尔可夫定理能够粗略估计一个随机变量的值等于一个比它的平均值大得多的值的概率。例子：IQ的平均值是100。

侯一鸣Supermonkey·2023-01-13 21:12

调参小技巧-Kmeans聚类三大图像调参

1.拐点法（选取斜率突变点）构造自定义函数，用于绘制不同k值和对应总的簇内离差平方和的折线图defk_SSE(X,clusters):#选择连续的K种不同的值K=range(1,clusters+1)#

宋建国·2023-01-12 09:55

python | 制作POI筛重程序中遇到的坑|文本模糊匹配、文件路径输入输出、exe封装、win7运行不成功、anaconda中easygui和levenshtein安装

levenshtein——三、无关文本清洗四、python封装exe五、解决win7上运行不了的问题六、程序包一、程序功能因为得到的原始数据来自各个单位，可能存在POI重复记录或是同个POI命名不同、距离差了

唐唐唐吖·2023-01-11 23:44

相敏检波原理及数字实现

一、相敏检波的应用背景如图所示，我们的目标是测量出乙、丙两地到甲地的距离差。①但是我们是没有尺的，我们唯一能控制的是在甲地的一个喇叭，因此我们控制该喇叭发出声音的频率w。

PrayerVV·2023-01-10 13:51

分位数回归-Quantile regression

longgb123·2023-01-08 13:26

数据归一化和两种常用的归一化方法

以下是两种常用的归一化方法：一、min-max标准化（Min-MaxNormalization）也称为离差标准化，是对原

qmenglijuanq·2023-01-07 13:59

pandas--数据预处理

数据预处理合并数据堆叠合并数据横向堆叠纵向堆叠主键合并数据重复合并数据任务实现清洗数据检测和处理重复值记录重复数据特征重复检测与处理缺失值删除法替换法插值法检测与处理异常值3σ原则--拉依达原则箱线图分析任务实现标准化数据离差标准化数据标准差标准化数据小数定标标准化数据任务实现转换数据哑变量处理类别型数据离散化连续型数据等宽法等频法聚类分析法任务实现合并数据堆叠合并数据横向堆叠将两个表在

爱学习的Amelia·2023-01-06 13:16

excel求方差和标准差的函数_Excel公式和函数方差和标准差

Excel公式和函数方差和标准差方差是一组数据中，各变量值与其均值离差平方和的平均数；而标准差是方差的平方根，两者均反映了数据中变量值的平均变异程度。

weixin_39715834·2023-01-05 02:01

权重设计：客观赋权法的说明（熵权法/变异系数法/CRCIII法/TOPSIS法）

另外一类就是客观赋权法，比如熵权法、标准离差法和CRⅢC法，接下来将做详细介绍。

李毛线的博客·2023-01-03 18:11

标准差和方差的区别

标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。

挑战不可能，努力·2023-01-03 18:58

对线性回归的学习与总结

通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。线性回归：假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关。然后构建损失函数。最后通过令损失函数最小来确定参数。

摆脱计算机小白的第一年·2022-12-29 19:48

相控阵天线方位角俯仰角matlab画图,理解相控阵天线的方向图

在任何一点上，场强取决于接收波的相对相位，而相对相位又取决于发射单元之间的距离差。如果我们从阵列的一

请闭眼沉思·2022-12-29 00:22

董十贝·2022-12-28 20:36

统计学箱线图、离差平方和、方差、标准差和变异系数

目录基本概念python计算分位数扩展与参考链接基本概念箱线图是描述数据分布情况一种图形，需要知道以下几个概念：首先将数据串从小到大排序；上界，上四分位数（Q3），中位数（Q2），下四分位数（Q1），下界分别在数字串的那个位置（上界处于最大值处可能是因为笛卡尔坐标系的方向）；从箱线图中能看出数据分布情况；中度异常点和极度异常点；上四分位数（Q3），中位数（Q2），上四分位数（Q1）用公式计算出在数

橙橙小狸猫·2022-12-28 07:43

方差残差离差

1总平方和（SST）、回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE）得到后，可以把Y分解为可以被解释变量解释的和不能被解释的两部分，Y=X+=+(3.31)定义总平方和（原始值-平均值）SST==-2+T=Y'Y-T(3.32)其中是yt的样本平均数，定义为=。定义回归平方和为（回归值-均值）SSR=='-T(3.33)其中的定义同上。残差平方和为（原始值-回归值）SSE==='(3.34)则有如下关

黑子小明·2022-12-28 01:39

高光谱预处理方法之去趋势——Matlab实现

操作步骤：1.长度为N的时间序列，计算其累积离差值并转换为新序列：2.将y(t)以等长度划分为不重叠的m个区间,n为区间长度，即时间尺度，m为区间数量，为N/n的整数部分;3.对每一段序列采

running鸿·2022-12-26 11:35

毫米波传感器原理介绍：测速

1.相位差与距离差的关系Δφ=4πΔdλ\Del

铁路十六宿舍·2022-12-18 15:18

数理统计——T检验(Student's t test)与卡方检验（Chi-square test）

当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。

CBF·2022-12-18 00:25

用SAS进行聚类分析（代码）----基于我国主要省市综合实力状况进行分析

在进行系统聚类分析中，类之间的距离一共有八种方法，分别为最短距离法，最长距离法，中间距离法，等8种方法，而在实际使用中，离差平方和法（WARD）是效果较好的方法，并且基于本文是针对我国主要省市综合实力状况评价进行分类

坐在树上仰望拉格朗日·2022-12-16 09:40

single-pass聚类算法实现天气聚类

根据类间定义的不同，系统聚类法又可以分成最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法8种。需要注意的是：（1）

不想秃头的夜猫子·2022-12-14 15:54

9 特色聚类

特色聚类1BIRCH聚类概述1.1BIRCH聚类特点BIRCH聚类借鉴层次聚类的思路，采用欧氏距离、绝对距离、组间平均链锁法以及类内离差平方变化度量观测与小类、小类与小类的距并依距离最近原则指派观测到相应的类中

AlanshaoTT·2022-12-05 15:53

青丘小奶狐求娶东华帝君

此故事建立在白浅已嫁入天宫，白奕老来得女，生了一个与阿离差不多年岁的女儿，就是凤九。“帝君，我们成亲吧”凤九突然间的发言整得帝君一愣一愣的，不知从哪突然间蹦出的想法。

杨岁尘SC·2022-12-03 09:10

Unity笔记-29-ARPG游戏项目-05-简易的战斗系统

游戏项目-05-简易的战斗系统功能优化与BUG修复先对之前的功能做一些优化攀爬优化-检测约束在测试中，我发现，当攀爬到顶的动作中，再次检测到墙壁会导致上墙BUG，卡到墙体里，例如以下场景，由于两面墙的墙面距离差距较小

韩天衣·2022-12-02 07:34

简单求散点曲线面积并求均值

不锈钢管上温度分布思路：这里我们用积分（曲线下面积）然后除以起始测量的距离差。

花花呼呼·2022-12-01 10:59

应该知道的7种回归模型

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小

Stig_Q·2022-12-01 07:47

第十四章聚类方法.14.2.4确定最佳聚类数

公式输入请参考：在线Latex公式主要内容确定最佳聚类数初步方法：理解给定阈值法，数据点散布图法总离差平方和的分解：SST=SSA+SSE聚类相关统

oldmao_2000·2022-11-28 10:06

特征的标准化和归一化

max-min标准化：也称为离差标准化，预处理后使特征值映射到[0,1]之间。具体的方法是求出样本特征x的最大值max和最小值min，然后用(x-min)

张荣华_csdn·2022-11-27 17:37

Python数据分析-pandas进阶-2-DataFrame进阶

描述性统计min最小值max最大值mean平均值median中位数std标准差var方差cov协方差sem标准误差mode众数skew偏度kurt峰度quantile四分位数count非空值数目mad平均绝对离差

Caspian�·2022-11-26 22:48

opencv立体图像的深度图

简而言之，上述方程式表示场景中某个点的深度与相应图像点及其相机中心的距离差成反比。因此，利用此信息，我们可以得出图像中所有像素的深度。创建视差

叶子★·2022-11-26 15:11

【机器学习】数据归一化全方法总结：Max-Min归一化、Z-score归一化、数据类型归一化、标准差归一化等

以下是常用的归一化方法：一、Min-Max归一化（Min-MaxNormalization）也称为离差标准化，是对原始数

daphne odera�·2022-11-25 19:46

七种常见的回归分析

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点

Xin学数据·2022-11-22 14:45

【机器学习】【线性回归】用最小二乘法求解线性回归的最优θ

简单线性回归、假设函数线性回归中的最小二乘法算法最小二乘法就是使得h(xi)算出的估计值y与训练用例数据集(xi,yi)中的观察值yi之间的离差平方

CV_ML_DP·2022-11-20 19:32

【20210914】【数据分析】使用Python对数据进行标准化（归一化）

1.min-max标准化（Min-MaxNormalization）又叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]之间，转换函数为：这种方法的缺陷就是：当有新数据加入时，可能会导致max

Satisfying·2022-11-19 10:41

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