Allan方差

Python | 使用VIF检测多重共线性

多重共线性可以使用各种技术来检测，其中一种技术是方差膨胀因子（VIF）。在VIF方法中，我们选择每个特征并将其与所有其他特征进行回归。对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。
python收藏家·2023-12-29 21:02

机器学习中的偏差和方差

以类似的方式，偏差和方差帮助我们进行参数调整，并在几个构建的模型中确定更好的拟合模型。偏差是由于对数据的错误假设而发生的一种错误，例如假设数据是线性的，而实际上数据遵循复杂的函数。
python收藏家·2023-12-29 21:01

2018-12-28

Optimalerrorrate:最优错误率，无法避免错误率Avoidablebias:可优化误差Variance:方差，训练集与测试集的差距处理高avoidablebias:1.增大模型的规模，也就是增加模型复杂度
Louis1994·2023-12-29 20:03

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和2.numpy.einsum的高级功能矩阵转置秩变换计算协方差矩阵广播乘法四
梦想的理由·2023-12-29 18:03

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）

目录一.写在前面二.样本向量的均值与协方差2.1均值与方差2.2向量的均值2.3协方差矩阵三.协方差矩阵的线性变换3.1均值的线性变换3.2协方差的线性变换四.互协方差矩阵五.相关矩阵六.例题一.写在前面在看
唠嗑！·2023-12-29 16:33

销售易的SaaS+PaaS策略

对于外界因销售易推出PaaS平台，怀疑销售易向PaaS转型而形成的误解，销售易创始人&CEO史彦泽（Allan）显得有些无奈，实际上他多次在公开场合提到销售易不会转型
企业服务观察·2023-12-29 11:42

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的
Kilig*·2023-12-29 08:13

竞赛保研 基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列
iuerfee·2023-12-29 06:11

如何让前端拥有后端的计算能力？一文彻底了解Web Worker，百万条数据计算都是弟弟...

表格4000行，25列，总十万条数据运算包括：总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本标准差、样本方差、中位数、总体标准差、总体方差答案是:35s左右注：具体时间根据电脑配置会有所不同并且这个时间段内
程序员黑叔·2023-12-29 02:36

一文彻底了解Web Worker，十万、百万条数据都是弟弟

表格4000行，25列，总十万条数据运算包括：总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本标准差、样本方差、中位数、总体标准差、总体方差答案是:35s左右注：具体时间根据电脑配置会有所不同并
winty~~·2023-12-29 01:57

机器学习A-Z～多元线性回归

线性回归的几个前置条件在正式使用多元线性回归之前，我们先谈谈关于线性回归的几个前置条件，首先，在线性回归中有几个重要的假设如下所示：Linearity线性（数据呈线性关系）Homoscedasticity同方差性
Carey_Wu·2023-12-29 00:35

MATLAB实现OTSU

1.OTSU算法原理简述：最大类间方差是由日本学者大津(NobuyukiOtsu)于1979年提出，是一种自适应的阈值确定方法。
lingllllove·2023-12-28 22:07

何时应该使用非参数检验？

俗话说得好，方差有三宝：独立、正态、齐性好。什么意思呢？就是说使用方差分析需要三个前提条件：1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各总体方差相等，即方差齐。
spssau·2023-12-28 05:50

model free Temporal-Difference Learning-prediction

文章目录前言Temporal-DifferenceLearning1.特点2.MC与TD3.MC与TD优缺点：（1）整体看（2）偏差与方差平衡（3）AB状态的例子MC、TD、DP比较4.TD总结前言RL
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

策略梯度方法

文章目录前言一、基于梯度策略的强化学习policyandvalueRL基于策略梯度的优劣势目标函数添加基线考虑时序因果关系二、蒙特卡洛策略梯度方法实现流程加入基线降低方差三、Actor-CriticAlgorithm
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

model free TD-control（Sarsa、Q-learning）

Q-learningvsSarsa悬崖行走的例子总结前言RL学习、基于TD的方法求解最优策略，包括Sarsa与Q-learningOn-policyTD-Sarsa1.TDvsMC与MC相比，TD具有低方差
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:15

也来说说价值观

一昨晚哄孩子睡着，想看一篇文章静静心，点开“十点读书”公众号里面一篇文章《知名律师火车换铺被拒“对不起，善良不是我的义务”》律师带着两个孩子坐火车回北京，买的两个上铺，上火车后想着和周围人换一下，补对方差价
百合奶茶·2023-12-27 21:25

一文读懂“Allan方差”（IMU噪声估计&标定）&matlab代码仿真

文章目录1.什么是allan方差2.allan方差的由来2.1.功率信号与能量信号2.2.功率谱密度2.3.高斯白噪声2.4.平稳/非平稳随机过程2.5.Allan方差3.allan方差的应用3.1.双对数曲线求解
深耕智能驾驶·2023-12-27 19:31

卡尔曼滤波五个公式各个参数的意义

218分类专栏：卡尔曼滤波版权系统的状态方程为：这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态，wk-1是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声，它对应了xk中每个分量的噪声，是期望为0，协方差为
行者如风dev·2023-12-27 19:30

KD-Tree

游戏中常对物体进行空间划分，对于均匀分布的划分一般用四叉树(八叉树)，动态不均匀的分布可以采用kd-tree构建kd-tree构建思路：1.对节点进行各维度的方差分析，选取方差最大(即离散程度最高)的维度进行排序
Mhypnos·2023-12-27 17:48

第八章 假设检验（重难点）

2.假设检验的两类错误：3.检验假设的重要知识点：一、下面是一个总体的情况前提（都假设总体服从正态分布，或者不服从时n大于等于30情况下近似服从正态分布）分为三种情况：1.总体均值的检验根据总体方差未已知和大小样本
热爱生活的五柒·2023-12-27 15:50

excel统计分析——双样本t检验（独立样本、异方差）

当两个独立样本的方差检验为非齐性时，t检验的标准误为自由度不再是两个样本自由度之和，而是要通过系数R计算，利用excel公式法计算如下：excel版本：office2021利用数据分析工具，操作如下：
maizeman126·2023-12-27 08:12

excel统计分析——为什么要做正态性检验

因为很多常见的统计学方法都要求数据满足正态性，如常见的t检验、单因素方差分析等。在考虑采用上述方法时，要对
maizeman126·2023-12-27 08:42

图像色彩还原算法

其他方法包括基于灰度世界的自适应方法和基于最小均方差的方法。直方图均衡化：直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，可以在某些情况下改善图像的色彩还原。然而，它可能引入
LittroInno·2023-12-27 05:41

一起写作业为什么快

当你看到别人在写作业，而自己却捧着手机刷刷刷时，你会不由自主地生出一股子挫败感，下意识认为自己比对方差，从而不安。那么问题来了，怎么样消除这种感觉呢？当然是拿起笔，比对方更认真努力啦！
萧韵封·2023-12-27 02:01

连接性数据三组Repeated Measures ANOVA显著性分析两两Bonferroni

视频9.1双因素重复测量方差分析-事后多重比较Bonferroni校正-简单效应分析-交互作用-偏Eta平方效应量_哔哩哔哩_bilibiliOne-wayANOVAwithrepeatedmeasuresinSPSSStatistics-Understandingandreportingtheoutput
天人合一peng·2023-12-27 00:11

图像色偏检测

图片.png2检测原理通常存在色偏的图像，在a和b分量上的均值会偏离原点很远，方差也会偏小；通过计算图像在a和b分量上的均值和方差，就可评估图像是否存在色偏。L分量的取值范围为[0,100
一包辣·2023-12-26 21:54

数据降维方法介绍（五）

【嵌牛正文】假设有m个数据,其中,并且假设这些数据已经中心归零化，即数据的协方差矩阵为因为C是半正定矩阵，可以进行对角化,其中，且假设C的秩为P，即，则矩阵C有p个非零特征值，且提取前k个特征值以及其对应的特征向量作为投
科技小白不能再白了·2023-12-26 20:13

批量归一化(Batch normalization)

方法是计算这个批量的均值和方差，利用如下公式处理批量数据：xi+1=γxi−μBσB+β{x_{i+1}}^=\gamma\frac{{{x_i}-{\mu_B}}}{{{\sigm
安静的钢琴·2023-12-26 11:28

Python方差分析实践

实践数据：链接:https://pan.baidu.com/s/1ljLoZrT_MnAZYnpOmJt0wQ提取码:xw8p#1、每个地区间的销售量是否相同？#（1）提出假设#H0:u1=u2=u3=…=un，每个地区间的销售量没有显著变化。#H1:ui(i=1,2,3,…)不完全相等，地区对销量有显著变化。#(2)构造检验的统计量#计算各水平的均值因素为地区，水平为4，因变量为销售量，根据单因
HenlyX·2023-12-26 06:50

什么是pca降维

4.计算协方差矩阵：5.协方差：计算数据集中每对特征之间的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示相应特征之间的协方差。6.协方差矩阵
不做梵高417·2023-12-26 06:36

什么是高/低方差、高/低偏差、(推荐阅读)

（Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕）方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。
爱科研的徐博士·2023-12-25 23:43

Opencv-Python图像像素均值、方差，绘制几何形状

图像像素均值、方差计算数组元素的均值和方差函数cv.meanStdDev()。传入数组数据，返回数组数据的均值和方差。在图像数组中，可以计算出图像数组的像素均值和方差。
Youth_Hong·2023-12-25 23:34

Stata假设检验

、方差（σ2）进行检验，主要分为三种情形。己知方差σ2，检验假设Ho:μ=μ。image.png未知方
迷茫的小孩2·2023-12-25 04:14

CnosDB：深入了解时序数据处理函数

CnosDB：深入了解时序数据处理函数stats_agg用途stats_agg函数适用于需要对时序数据进行统计分析的场景，例如计算相关系数和协方差。
CnosDB·2023-12-25 02:30

数学建模回归分析part2

以年度量的变量，如受教育年限、工作经历等通常不取对数；（3）比例变量，如失业率、参与率等，两者均可；（4）变量取值必须是非负数，如果包含0，则可以对y取对数ln(1+y);取对数的好处（1）减弱数据的异方差性
Cr不是铬·2023-12-25 01:06

别再用错卡方检验了，分析等级资料要用这些方法

这种情况下，可以选择方差非参
spssau·2023-12-25 01:09

42、经典面试题：训练和推理中的BN有什么不一样

均值和方差的处理不一样一个完整的训练过程是需要经过很多轮次的迭代。对于BN算法，在训练过程大概是要经过以下这么几步的：对每
董董灿是个攻城狮·2023-12-24 23:22

第3B章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

设为二元总体，从中取得样本，即可得样本观测矩阵为:3B.1二元观测样本的统计量3B.1.1统计量概述1）均值：2）X，Y的方差3）X，Y的协方差4）X，Y的协方差矩阵5）X，Y的相关系数3B.1.2代码示例
我不是saint·2023-12-24 17:47

第4章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

在统计学中，参数通常用于描述总体的特征，如均值、方差等。通过参数估计，我们可以利用样本信息对这些未知参数进行推断，从而对总体进行更深入的了解。
我不是saint·2023-12-24 17:43

AutoEncoder个人记录

原理最常见的降维算法有主成分分析法PCA，通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的主要成分，但是PCA本质上是一种线性变换，提取特征的能力极为有限。
小趴菜日记·2023-12-24 16:56

统计和绘图软件GraphPad Prism mac功能特点

统计分析：软件内置多种常用的统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。用户只需简单地选
mac116·2023-12-24 12:44

神经网络：机器学习基础

【一】什么是模型的偏差和方差？
是Dream呀·2023-12-24 10:40

机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化

1.Bagging说明并比较了预期均方误差的偏差方差分解，单个学习器与bagging集成的比较。在回归中，估计器的预期均方误差可以根据偏差、方差和噪声进行分解。
三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:29

一道分子模拟练习题

如此产生10000个样本，统计系统总能量的平均值和方差。2
Lewisbase·2023-12-24 04:33

MATLAB中var函数用法

目录语法说明示例矩阵方差数组方差指定方差权重向量指定方差的维度数组页的方差排除缺失值的方差方差和均值var函数的功能是求取方差。
jk_101·2023-12-24 04:30

异方差与多重共线性对回归问题的影响

异方差的检验1.异方差的画图观察2.异方差的假设检验，假设检验有两种，一般用怀特检验使用方法在ppt中，课程中也有实验，是一段代码。
别被算法PUA·2023-12-24 00:11

积硅步以致千里，积怠惰以致深渊

应该可以不假思索地回答，才相差0.02，不大~那1.01的365次方和0.99的365次方差距大吗？
钱妤fish·2023-12-24 00:19

机器学习中的降维算法汇总归纳

最近看了降维的各类算法，想简单做个回顾和小结，先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var
阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性
weixin_30487201·2023-12-23 20:15
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