Allan方差第19页

PCL_common模块api代码解析

它还包含许多用于计算距离/范数、均值和协方差、角度转换、几何变换，等等。

点云PCL公众号博客·2023-11-16 01:04

方差分析（ANOVA）的基本原理及R实现（单因素）

方差分析（analysisofvariance，ANOVA）几乎是在统计学分析中最常用的方法，通过分析各变量的主效应（maineffect）和交互效应（interactioneffect），从而发现因变量

Odd_guy·2023-11-15 22:44

[飞桨机器学习]Bagging算法

Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。一、简介Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名

陈千鹤·2023-11-15 17:14

线性模型拟合非线性数据中，如何找到最优的【分箱】数

我们先来始化三个空列表，用于存储后续计算的预测得分、交叉验证得分的平均值和交叉验证得分的方差。pred,score,var=[],[],[]2.再定义一个列表，包含了我们想要尝试的分箱数量。

数字生命Allen·2023-11-15 15:53

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率5.Adam算法四、参数初始化1.基于固定方差的参数初始化

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

半方差函数详解

1引言托布勒的地理第一定律指出，“一切都与其他事物有关，但近处的事物比远处的事物更相关。在半变异函数的情况下，更接近的事物更可预测，变异性更小，而遥远的事物则难以预测，相关性也较低。例如，当前位置的地形更可能与前方1米处的地形相似，而不是与100米外的地形相似。半变异函数绘制了样本值（污染、海拔、噪声等）如何随距离变化。接下来以土壤水分样本作为案例进行说明。案例包含10英亩田地中的73个土壤水分样

我不爱机器学习·2023-11-15 04:32

关于Excel常用函数做数据分析

数据处理及描述性分析1.基础篇：需要用到的一些基础知识，例如排序、筛选、统计量的计算、汇总等2.基础统计量：平均数：AVERAGE()中位数：MEDIAN()众数：MODE()标准差：STDEVP()方差

月色不心动·2023-11-14 21:22

2×3卡方检验prism_【SPSS数据分析】方差分析之多因素方差分析（3）Graphpad Prism绘制简单效应折线图...

在上一期中我们详细的讲解了多因素方差分析中简单效应的SPSS操作方法，以及数据分析结果的解读。今天我们进一步讲解如何对简单效应的成对比较进行统计图形的绘制。

weixin_39719476·2023-11-14 18:30

[量化投资-学习笔记009]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-KDJ

技术分析有点像烹饪，收盘价、最值、成交量等是食材；均值，移动平均，方差等是烹饪方法。随意组合一下就是一个技术指标。KDJ又称随机指标（随机这个名字起的很好）。KDJ的计算依据是最高价、最低价和收盘价。

DBA大董·2023-11-14 11:02

【数理统计】学习笔记03：参数的点估计（矩估计和极大似然估计）

例如：均值、方差、合格率、中位数等。参数估计：总体XXX分布函数F(x,θ)F(x,\

鱼儿听雨眠·2023-11-14 05:23

第六章数理统计的基本概念

）1.2统计量与枢轴量（统计量、枢轴量、样本矩、样本矩的性质、二元总体的样本矩）二、抽样分布（卡方分布、t分布、F分布的定义、上侧分位点与性质）三、正态总体下的抽样分布（由一个正态总体的样本均值与样本方差构成的统计量的分布

知乎云烟·2023-11-14 05:18

第八章假设检验

目录一、假设检验的基本概念（假设及假设检验的定义、原假设与备择假设、基本思想、接受域与拒绝域、假设检验的分类、两类错误）二、一个正态总体下的参数假设检验（期望、方差的假设检验）三、两个正态总体下的参数假设检验

知乎云烟·2023-11-14 05:18

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）

算法步骤：1.将X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值2.求出协方差矩阵C=1mXXTC=\frac1mXX^TC=m1XXT3.求出协方差矩阵的特征值和特征向量4.将特征向量按对应的特征值的大小从上到下按行排列成矩阵

孤嶋·2023-11-14 03:57

为什么使用交叉熵作为损失函数

为什么使用交叉熵作为损失函数为什么交叉熵可以作为损失函数交叉熵损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉熵而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是，突然有个疑问，为什么损失函数变成使用交叉熵了，而不是所熟悉的均方差

zju_huster·2023-11-13 13:06

PCA特征降维实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

描述性统计：分析数据的离散程度：方差和标准差

1、数学定义和业务含义方差和标准差是统计学中常用于描述数据分布的两个重要指标。方差（variance）是用来衡量数据集中各个数值与其平均值的偏差程度的统计量。

rubyw·2023-11-13 02:37

pdf 徐钟济蒙特卡罗方法_你也需要蒙特卡罗方法——提高应用水平的若干技巧.pdf...

文中讨论提高应用水平的一些技巧，涉及模拟模型的选取，提高计算速度或降低抽样方差的一些方

贵萌兄·2023-11-13 00:24

GBDT减少模型偏差、随机森林减小模型方差

1、Adaboost算法原理，优缺点：理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。Adaboost算法可以简述为三个步骤：(1)首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相同的权值：w

cuisidong1997·2023-11-12 13:59

多变量高斯分布、高斯混合模型和EM算法

设有随机变量组成的向量X=[X1,⋯,Xn]TX=[X1,⋯,Xn]T，均值为μ∈Rnμ∈Rn，协方差矩阵ΣΣ为对称正定nn阶矩阵。

immcrr·2023-11-12 07:30

SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景

SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景一、T检验1.1样本均值比较T检验的使用前提正态性；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要）连续变量；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要

liujingLJ·2023-11-11 20:48

第四章随机变量的数字特征

目录一、数学期望1.1平均数、加权平均数、离散型与连续型随机变量的数学期望、随机变量函数的数学期望1.2数学期望的性质1.3条件期望二、方差2.1方差的定义与计算公式2.2方差的性质、随机变量的标准化随机变量三

知乎云烟·2023-11-11 19:37

概率论和数理统计(二) 数字特征与大数定律

前言有了“概率”数据,怎么反应情况.数学期望与方差,大数,极限数学期望期望是数字特征之一,其描述的是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态的平均结果.平均数和加权平均数离散型随机变量期望连续型随机变量期望随机变量函数的期望

懒猫gg·2023-11-11 19:34

Python学习笔记（五.数据分析 ——上）

槃星Panxing·2023-11-11 18:05

机器学习笔记（三）

与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

作为入门级的线性回归，可能会遇到的一些问题：（1）参数稳定性和精度问题如果观测数据和参数之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚；如果观测数据个数N远大于参数个数P时，最小二乘回归能得到较小的方差

linolzhang·2023-11-11 17:50

均值、方差、标准差

1中间值和均值表现＂中间值＂的统计名词：a.均值:mean，数列的算术平均值，反应了数列的集中趋势,等于有效数值的合除以有效数值的个数．b.中位值:median，等于排序后中间位置的值，当数列长度为偶数时，取中间两个值的均值．c.众数:mode，等于数列出现次数最多的数字，当多个数字都出现最高次数时，多个数字都是众数．在统计学中，为了区分＂样本（抽样）概念＂和＂总体概念＂，将均值区分为样本均值和总

Code_LiShi·2023-11-11 11:08

如何调整一个不收敛的神经网络模型--经验之谈

常见的归一化方法包括将输入特征缩放到0到1之间或使用标准化（均值为0，方差为1）。检查数据预处理：数据预处理是

锦鲤AI幸运·2023-11-11 10:31

机器学习——实践

目录一、数据集划分1、交叉验证2、不平衡数据的处理代价敏感学习二、评价指标三、正则化、偏差和方差为什么要标准化/归一化？

七七喝椰奶·2023-11-11 09:34

卡尔曼滤波EKF

下文中的方差、误差、偏差、协方差都指不确定性的意思。误

韩师兄_·2023-11-11 09:55

【算法】08 耦合 Lorenz 63 模式的参数估计实验

摘要本实验通过建立基于耦合Lorenz63模式的孪生实验框架，使用集合调整卡尔曼滤波器EAKF实现参数估计，测试参数估计开始的不同阶段、观测误差、同化频率、协方差膨胀等方法细节对于参数估计结果的影响。

赖亦无·2023-11-11 05:54

方差分析（单因素方差分析）

单因素方差分析问题：消费者与产品生产者、销售者或服务提供者之间经常发生纠纷。发生纠纷后，消费者常常会向消费者协会投诉。

M冰·2023-11-11 02:45

Python自动进行统计描述（分别计算各组的样本量、样本均数和样本标准差，绘制条形图）、正态性检验（绘制频数图）、方差齐性检验、单因素方差分析、两两相比

简介单因素方差分析（one-wayANOVA）是一种参数检验，用于统计推断不同组（组数≥2）的总体平均数是否相同。

_nephrologist_·2023-11-11 01:21

适用于4D毫米波雷达的目标矩形框聚类

目录一、前言二、点云聚类分割三、基于方位搜索L型拟合四、评价准则之面积最小化五、评价准则之贴合最大化六、评价准则之方差最小化一、前言对于多线束雷达可以获取目标物体更全面的面貌，在道路中前向或角雷达可能无法获取目标车矩形框但可以扫到两边或者一边

注释远方·2023-11-11 00:23

无偏估计、有效性、相合性

定义：在已知概率分布函数构造的情况下，概率分布的一些参数未知，如高斯分布的namda、方差，而利用采集到的参数来对未知参数进行估计就是参数估计。比较基础的有矩估计、最大似然估计。

qq_30362711·2023-11-10 17:00

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

（欠拟合又可以表示为“高偏差”，而过拟合又可以称为“高方差”，对于高误差和高方差的解释会在另一篇里解释。）如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

机器学习：正则化

过拟合产生的原因是模型把数据样本的噪声或特性当作一般样本的共有特性拟合了（高方差）解决过拟合的方法有很多，比如减少迭代次数，使用dropout，数据清洗等，正则化也是一种解决过拟合，提高模型泛化性的方法

fly_jx·2023-11-10 14:21

2.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】左乘模型推导ESKF

目录1.证明题证明：若某个高斯随机变量为零均值，协方差为对角线矩阵且大小相同（各向同性），那么在乘任意旋转矩阵以后，其均值仍为零，且协方差不变；2.代码实现运动方程将F矩阵拆开实现各状态变量的更新在运动过程代码中

宛如新生·2023-11-10 11:49

C# CSharp计算标准偏差重复精度和Excel中的STDEV函数相同

publicstaticfloatCSharp_STDEV(float[]SRCData)//计算标准偏差重复精度{floatSum_f=0f;//求和floatAVERAGE_f=0f;//求平均值floatAariance=0f;//求方差

ak.xu_40810378·2023-11-10 09:18

deepar,传统概率模型如何和深度学习结合的?

所以只能白话说下自己的认识.深度学习和统计领域一些知识的结合,比如条件随机场crf,再比如这个deepar,都是在损失函数上做文章.deepar预测的不是数据本身,而是数据分布的参数.比如模型预测出价格时间序列的均值和方差

wangmarkqi·2023-11-10 06:41

SPASS-描述性统计

基本描述性统计量的定义及计算描述集中趋势的统计量1.均值（Mean）2.众数（Mode）3.中位数（Median）4.总和（Sum）5.百分位数（PercentileValue）描述离散程度的统计量1.样本方差

世润·2023-11-10 04:07

IBM SPSS Statistics描述性统计分析使用教学

首先描述性统计是用来计算变量之间的差异，一般用平均值、方差、标准差这些数学公式来计算变量之前的差异。主要在比较多个变量时，会用到描述性统计。

nekonekoboom·2023-11-10 04:06

基于SPSS的中国消费者信心指数影响因素分析-----相关性分析

说明：本案例基于spss数据分析与挖掘实战案例精粹----第10章案例背景：对受访者的背景资料对消费者信心指数的影响加以研究，并进一步考察其内部的详细作用方式；分析方法：使用方差分析对自变量进行筛选，然后建议多元回归方差

hepan_defeng·2023-11-10 04:35

数据分析-spss5.10

今日课程内容内容回顾作业讲解描述分析描述性统计交叉表制作异常值检验推断统计内容回顾描述性统计1.统计数据的基本概念统计数据的分类：分类数据、顺序数据、数值型数据统计量：集中趋势：均值、众数、中位数、四分位数离散程度：极差、四分位差、异众比率、方差

SWZHENG97·2023-11-10 04:03

python中randn函数_numpy常用函数之randn

标准正态分布俗称高斯分布，正态分布是大自然中最常见的分布，标准正态分布就是期望为0，方差为1的正态分布

weixin_39924486·2023-11-09 23:31

VINS-Mono-IMU预积分（七：预积分零偏建模方式）

那这样整个积分就得重新积分，这样会很耗时由上节给出的更新公式Δxk+1=FΔxk+GnΔx_{k+1}=FΔx_{k}+GnΔxk+1=FΔxk+Gn，F∈15×15F∈15×15F∈15×15，求协方差矩阵的时候

Rhys___·2023-11-09 20:18

大数据可视化技术学习二：员工工资数据

1）试用mean、median、var、sd函数求数据的均值、中位数、方差、标准差。2）绘制该数据的散点图和直方图，应用hist函数构建自己的计量频数表函

Blossom i·2023-11-09 17:44

pandas教程：Summarizing and Computing Descriptive Statistics 总结和描述性统计

文章目录5.3SummarizingandComputingDescriptiveStatistics（汇总和描述性统计）1CorrelationandCovariance(相关性和协方差)2UniqueValues

Cachel wood·2023-11-08 22:48

【机器学习4】降维

1PCA最大方差角度理解PCA无监督学习算法。PCA的目标，即最大化投影方差，也就是让数据在主轴上投影的方差最大。在黄线所处的轴上，数据分布得更为分散，这也意味着数据在这个方向上方差更大。

猫头不能躺·2023-11-08 20:53

多变量GARCH模型R代码实现

多变量GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型是一种用于建模多个时间序列变量之间的条件异方差性（conditionalheteroskedasticity

带我去滑雪·2023-11-08 16:12

【机器学习1】特征工程

1.2均值方差归一化将原始数据映射到均值为0，标准差为1的分布上。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

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