Allan方差第21页

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1

AI AX AT·2023-10-26 10:36

【机器学习】sklearn特征值选取与处理

特征值选取与处理1.调用数据集与数据集的划分2.字典特征选取3.英文文本特征值选取4.中文特征值选取5.中文分词文本特征抽取6.TfidfVectorizer特征抽取7.归一化处理8.标准化处理9.过滤低方差特征

乒铃乓啷的菠萝吹雪·2023-10-26 10:55

KL变换（PCA主成分分析）

K-L变换在机器学习学习中若存在维度过高的向量，则不利于分析向量的样本的方差与均值原理分析K-L变换的本质是寻找一个算子UUU，通过Y=UXY=UXY=UX，其中YYY为XXX降维后的结果。

Gowi_fly·2023-10-26 07:50

异常数据检测 | Python基于奇异谱分析时间序列插补预测

“奇异谱分析”这个名称涉及协方差矩阵的奇异值分解中的特征值谱，而不是直接涉及频域分解。SSA可以帮助分解时间序列分解为组件的总和，每个组件都有有意义的解释。

算法如诗·2023-10-26 02:02

机器学习：线性回归

Little_mosquito_·2023-10-26 02:48

常见分布整理

概率论-常见分布（及其分布表）常见分布的期望和方差离散型分布两点分布有2种结果，实验只做1次X~b(1,p)则有P(X=k)=pk(1-p)1-k,k=0,1数学期望：E(X)=p方差：D(X)=p(1

Moliay·2023-10-26 02:06

四个小车相对导航集中式无迹卡尔曼滤波（fullyCN-EKF）

定义系统误差矩阵Q和观测误差协方差矩阵R为：Q=0.1*diag(ones(8

Evand J·2023-10-25 21:15

Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别

model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，m

Code_LiShi·2023-10-25 17:47

单变量-条件异方差模型

一、Garch模型的背景——波动率特征1.使用波动率的场景1）期权定价BS公式2）计算头寸的风险值3）均值-方差框架下的资产配置4）提升参数估计和区间预测的精确度使用期权的价格得到隐含波动率：即由BS公式反推出条件标准差

北国风光要读书·2023-10-25 14:02

109贝叶斯方法数据分析实战--损失函数

一个简单而普遍的例子是平方差损失函数。这是一种典型的，与误差的平方成正比的损失函数。具体格式如下：image.png因为随着估计值的偏离，损失是按照平方增加的，所以平方差损失函数在处理较大误差

Jachin111·2023-10-25 13:47

什么是协方差(covariance)？（延伸到协方差矩阵、多元高斯分布、PCA）

协方差(covariance)是一个统计量，是对一个样本的某一统计特性给出的一个估算量。常见统计量均值估算的是样本集合的平均水平。方差估算的是样本集合的散布度，单元维度偏离其均值的程度。

子燕若水·2023-10-25 08:50

数学笔记1

目录1、均值（期望）、方差、协方差1、均值（期望）、方差、协方差参考：https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/117696482均值、期望：估算样品集合的平均水平

追求源于热爱！·2023-10-25 08:42

tf.keras.layers.AlphaDropout

对输入运用AlphaDropout,它会在dropout后保持原始值的均值和方差不变.tf.keras.layers.AlphaDropout(rate,noise_shape=None,seed=None

又双叒叕苟了一天·2023-10-25 07:17

梯度下降（简单了解）

集成学习：核心思想就是使用弱学习器进行加权求和，从而产生性能较为强大的强学习器主要分为两种：1.基于偏差方差分解和有放回抽样与集成进行弱机器学习的算法2.基于梯度下降和提升，梯度提升决策树获得弱学习器：

梦想总是要有的·2023-10-25 02:02

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差

哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

机器学习笔记（四）模型泛化、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化

目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化Regularization6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3

小广向前进·2023-10-24 20:38

【机器学习合集】参数初始化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录综述1.全零与随机初始化2.标准初始化(固定方差)3.Xavier初始化(方差缩放)4.He初始化5.正交初始化6.MSRA初始化综述这些是不同的权重初始化方法，用于初始化神经网络的权重参数。

slience_me·2023-10-24 20:03

主题：使用Python实现主成分分析（PCA）

PCA的目标是找到数据中的主成分，即具有最大方差的方向。通过这种方式，我们可以将高维数据映射到低维空间，同时保留尽可能多的信息。下面是使用Python实现P

代码指四方·2023-10-24 18:51

主成分分析(PCA)及python原理实现

这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次

Jan Ford·2023-10-24 18:50

python算方差_python 算方差

weixin_39834488·2023-10-24 17:45

Python求均值、方差、标准偏差SD、相对标准偏差RSD

importnumpyasnpa=[2,4,6,8]print(np.mean(a))#均值print(np.average(a,weights=[1,2,1,1]))#带权均值方差方差用来计算每一个变量

fakerth·2023-10-24 17:15

[VINS-Mono]IMU预积分之PVQ 增量的误差、协方差及 Jacobian

PVQ增量的误差、协方差及Jacobian根据协方差矩阵的性质：y=Ax,x∈N(0,Σx)Σy=AΣxAT\begin{array}{c}y=Ax,x\inN\left(0,\Sigma_{x}\right

火柴的初心·2023-10-24 06:24

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

均方误差代数函数小结

1、代价函数的理解：代价函数：真实的值与预测的值之间的偏差，由于偏差有可能正有可能负，因此使用均方差来表示。代价函数的目的即用于找到最优解。

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

均方误差mse均方根误差rmse_损失函数 - MSE

SSE（和方差）在统计学中，该参数计算的是拟合数据和原始对应点的误差的平方和，计算公式为：其中是真实数据，是拟合的数据，，从这里可以

weixin_39587246·2023-10-24 03:17

均方误差、平方差、方差、均方差

均方误差、平方差、方差、均方差、协方差一，MSE（均方误差）（MeanSquareError）均方误差也叫方法损失函数或者最小二乘法作为机器学习中常常用于损失函数的方法，均方误差频繁的出现在机器学习的各种算法中

一杯拿铁go·2023-10-24 03:46

一般线性秩统计量的方差函数及其极限分布

秩及线性秩统计量的概念见参考书1的P105或参考书2的P21-P23问题引入参考书2-P23-定理4.1下的（4.5）式给出了线性秩统计量的方差函数而对于Wilcoxon符号秩和统计量将其带入上式发现这仍然是一个随机变量

司徒鲜生·2023-10-24 03:16

机器学习全套教程（五）-- 特征降维

爬虫人工智能教程：www.python88.cn编程资源网：www.python66.cn2.5特征降维学习目标目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold实现删除低方差特征了解相关系数的特点和计算应用相关性系数实现特征选择应用无

python爬虫人工智能大数据·2023-10-24 02:13

特征工程之特征选择(6)----降维算法PCA初探

文章目录维度的概念降维的目的：PCA的信息衡量指标----可解释性方差降维过程简述降维算法与前面的特征选择算法的区别sklearn中的降维算法示例导入相关库提取特征和标签降维探索降维后的数据总结维度的概念对于

iostreamzl·2023-10-24 02:43

吃瓜教程2|线性模型

线性几率回归（逻辑回归）线性判别分析想让同类样本点的投影点尽可能接近，不同类样本点投影之间尽可能远，即：让各类的协方差之和尽可能小，不用类之间中心的距离尽可能大。

fof920·2023-10-24 01:04

据说99%的女生这样“惩罚”过男票，其中

他比我大一届，嗯，大学就跟他在一起了，臭男人，我目前为止所有的大学时光都是他他他他啊那年高考刚结束，录取通知书也下来了，没什么事做，就在老乡群里聊天（我们两地方差的不远），然后有天我在群里讲了句方言（虽说是一个大地方的

Yc余生不悲不喜·2023-10-23 22:24

白化

Jeffery_李俊峰·2023-10-23 21:39

[学习SLAM]协方差矩阵与雅克比矩阵-(相关性/变换基)||(微分倒数J/H)

协方差矩阵/协方差矩阵的意义基本的统计学概念，即均值、标准差、方差和协方差协方差的定义对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算

苏源流·2023-10-23 19:35

日读：社交媒体对接种意愿的影响

描述性规范/指令性规范方法协方差分析？协方差分析亦称“共变量（数）分析”。方差分析的引申和扩大。

杜致远·2023-10-22 23:52

python 高斯过程_高斯过程

kastnerkyle.github.io/posts/introduction-to-gaussian-processes/简单来说，就是训练数据x和测试数据x*对应的函数f和f*符合高斯分布，而高斯分布的均值向量、协方差矩阵

欧阳韬涵·2023-10-22 22:43

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

高斯分布与高斯过程

}{\sigma\sqrt{2\pi}}exp(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2})p(x)=σ2π1exp(−2σ2(x−μ)2)其中μ\muμ和σ\sigmaσ分别表示均值和方差

湿物男·2023-10-22 22:38

机器学习之GBT, since 2021-04-18

对每轮分类器的要求是足够简单，低方差高偏差。训练的过程是

Mc杰夫·2023-10-22 18:51

Numpy基础(day2)随机函数及统计函数

之间，均具有均匀分布np.random.rand(5)np.random.rand(3,4)np.random.rand(3,4,5)randn(d0,d1,…,dn)返回数据具有标准正态分（均值为0，方差为

啊～小 l i·2023-10-22 16:38

hugeng007_demo01_AffinityProp

3，GraphLassoCV图结构模型中的稀疏逆协方差信息用节点之间的线条来表示，线条越粗，表示股票之间的关联性

weixin_30627341·2023-10-22 16:37

2020年总统选举的半协方差分析

下载方式：链接：https://pan.baidu.com/s/14feABJcSf938DL_WOHzqbw提取码：d33b幻灯片1.PNG幻灯片2.PNG幻灯片3.PNG幻灯片4.PNG幻灯片5.PNG幻灯片6.PNG幻灯片7.PNG幻灯片8.PNG幻灯片9.PNG幻灯片10.PNG幻灯片11.PNG幻灯片12.PNG幻灯片13.PNG幻灯片14.PNG幻灯片15.PNG幻灯片16.PNG幻灯

RuriApoka·2023-10-22 07:00

洛谷P4072 [SDOI2016]征途（带权二分，斜率优化）

洛谷题目传送门一开始肯定要把题目要求的式子给写出来我们知道方差的公式\(s^2=\frac{\sum\limits_{i=1}^{m}(x_i-\overlinex)^2}{m}\)题目要乘\(m^2\

a83229442·2023-10-21 21:43

BZOJ4518征途（斜率优化DP || 决策单调性DP || wqs二分+斜率优化DP）

Pine希望每一天走的路长度尽可能相近，所以他希望每一天走的路的长度的方差尽可能小。帮助Pine求出最小方差是多少。设方差是v，可以证明，v×m^2是一个整数。为了避免精度误差，输出

cqbzcsq·2023-10-21 21:42

【考研数学】概率论与数理统计 —— 第五章 | 大数定律与中心极限定理

文章目录一、切比雪夫不等式二、大数定律2.1依概率收敛的定义2.2常见的大数定律三、中心极限定理写在最后一、切比雪夫不等式定理1——（切比雪夫不等式）设随机变量XXX的方差存在，则对任意的ε>0\varepsilon

Douglassssssss·2023-10-21 20:57

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

【机器学习】集成模型/集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

通过结合多个模型的预测结果，集成学习可以减少单个模型的偏差和方差，并提供更可靠的预测结果。

TwcatL_tree·2023-10-21 18:54

2018-07-31之基迪奥论坛学习的柱状图加显著性

#读取数据dataF)`#方差分析oneway<-aov(dia~lab,data=data)anova(oneway)#多重比较方法#TukeyHSD法#Tukey’sHonestlySignificantDifferencebijiao

热衷组培的二货潜·2023-10-21 12:07

量子信息处理器可能能够提供高度压缩的生成对抗学习任务的版本

举个例子假设底层数据由M个在N维实数或复数空间中的归一化向量~vj组成，使得数据的（归一化）协方差矩阵为C=(1/M)∑jvjv†j。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:09

深度神经网络时与协方差矩阵

平时训练深度神经网络时，什么时候用到了协方差矩阵在深度神经网络的平时训练过程中，一般情况下不直接使用协方差矩阵。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:23

主成分分析（PCA）& 主坐标分析（PCoA）——R包绘图（2D/3D散点图）

这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。数据降维直观上，第一主成分轴优于第二

walnutoil·2023-10-21 09:11

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