IMU-Allan方差第20页

C语言--＞调用函数计算学生成绩平均分、课程平均分等。

语言的课后题，题目如下：输入10个学生5分课程的成绩，分别用函数实现下列功能：（1）计算每个学生的平均分；（2）计算每门课的平均分；（3）找出所有50个分数中最高的分数对应的学生和课程；（4）计算平均分方差

ljr 加油吖！·2023-10-30 17:35

C语言实现求某班学生的平均成绩和均方差

完整代码：/*已知求成绩的平均值和均方差公式为：=∑/n,=√(∑(−)^2/n)，其中n为学生人数，si为第i个学生成绩。求某班学生的平均成绩和均方差。

C PLUS+·2023-10-30 17:01

搜狗笔试总结

尴尬image.png求方差和最小的idx。

晨光523152·2023-10-30 14:16

降维方法综述

对于正交属性空间中的样本点，用超平面对样本进行表达需要满足最近重构性及最大可分性理论基础基本假设如下，投影变换后得到的新坐标系为对样本进行中心化过程推导：样本点在在新空间的投影为,若使得个样本在新的空间尽量分开来，则需要使得方差最大

长安逸魂·2023-10-30 04:35

深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署

蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署项目一科大讯飞经验在Matlab平台上实现广义旁瓣消除器(GSC),最小方差无失真响应

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-10-30 01:30

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

七、深度学习的实践层面1.训练/验证/测试集(Train/Dev/Test)2.偏差/方差(Bias/Variance)3.机器学习基础4.L2正则化范数的概念正则化的定义L2正则化正则化为什么可以预防过拟合

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA(kernelPCA)KPCA是核技术与PCA结合的产物，它与PCA主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数，即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。引入核函数可以很好的解决非线性数据映射问题。

Luara_lyy·2023-10-29 14:12

点云配准算法之NDT

2介绍2.1多元正态分布如果随机变量X满足正态分布（即X∼N(μ,σ)）,则其概率密度函数为：其中的μ为正态分布的均值，σ2为方差，这是对于维度D=1的情况而言的。对于多元正态分

thequitesunshine007·2023-10-29 12:04

基于Broward犯罪数据集机器学习分类

目录1数据导入和展示2数据可视化2.1绘制直方图2.2绘制箱型图2.3绘制相关系数图像3特征处理3.1非正态数据通过对数转换，转换为正态数据3.2计算方差，我们只选取方差大的特征4机器学习模型包含详细的数据分析

王小葱鸭·2023-10-29 09:17

【懒人必备】【增加P值输出】R批量完成均值和SD计算，并以mean±SD的格式批量导出到EXCEL

改进后的代码注意事项本代码用的是OneWayANOVA的统计方法,别的统计方法需要改代码由于在样本量较少的情况下，OneWayANOVA对正态性和方差齐性都不是特别敏感，因此这个代码中没有做这两步检验，

Cdudu·2023-10-28 21:47

【考研数学】数学“背诵”手册 | 需要记忆且容易遗忘的知识点

连续可偏导之间的关系多元函数极值无条件极值条件极值三角函数的积分性质华里士公式（“点火”公式）特殊性质原函数与被积函数的奇偶性结论球坐标变换公式二、线代施密特正交化分块矩阵转置、逆、伴随之间的运算关于秩定义性质三、概统常见分布的期望及方差引言复习到后期

Douglassssssss·2023-10-28 16:45

【扩散模型】扩散模型讲解以及基础代码运用附知识链接

反向推的时候借助一个多条件分布，然后通过各种变换，求得这个概率分布的均值和方差，然后根据公式Sample。https://segment

求求你来BUG行不行·2023-10-28 06:25

最大似然法，贝叶斯估计、最小错误贝叶斯决策Excel数据分类处理(介绍+Python实现)

文章目录第一，男女50米跑直方图显示第二，男女生身高、体重以及50m成绩的平均数与方差最大似然估计第三，女生身高以及体重的平均数贝叶斯估计第四，使用贝叶斯最小错误率决策，根据身高和体重两个特征判断输入数据所述的男女性别

EMB看灯夜·2023-10-28 05:53

【小呆的概率论学习笔记】抽样调查之用抽样样本估计母体数字特征

文章目录1.随机变量的数字特征1.1随机变量的均值（期望）1.2随机变量的方差1.3随机变量的协方差2.抽样调查3.用抽样样本估计母体数字特征3.1估计母体样本均值3.2抽样样本均值的方差3.2估计母体样本方差

努力的骆驼·2023-10-28 00:48

【详解+推导！！】蒙特卡洛方法、接受拒绝采样、重要性采样、MCMC方法

接受拒绝采样、重要性采样、MCMC方法文章目录一、蒙特卡洛方法1.什么是蒙特卡洛方法2.蒙特卡洛积分推导3.python实例承上启下二、接受-拒绝采样1.核心思想介绍2.例子三、重要性采样1.普通重要性采样2.方差分析

志远1997·2023-10-27 23:19

java实现方差分析（ANOVA）

文章目录场景maven依赖用法实现代码场景用于单因子分析实验中，多个总体均值之间的比较。maven依赖net.sf.jscijsci1.2org.apache.commonscommons-math33.6.1用法packagecom.math.demo;importcom.math.statistics.Anova;/****此分析为单侧检验，用于多个总体均值相等的检验；*结论只能得出总体均值是

miaoyibosysu·2023-10-27 18:14

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

matlab源码卡方分布,概率统计方面的底层需要实现的相关函数

一、需要实现的函数(参考matlab命名规则)密度函数：normpdf,chi2pdf,fpdf,tpdf分布函数：normcdf,chi2cdf,fcdf,tcdf方差、均值：normstat,chi2stat

太极熊13·2023-10-27 17:02

学习不同概率分布（二项分布、泊松分布等）概念及基础语法

方差：

zg1g·2023-10-27 17:00

机器学习（python）笔记整理

目录一、数据预处理：1.缺失值处理：2.重复值处理：3.数据类型：二、特征工程:1.规范化：2.归一化：3.标准化(方差)：三、训练模型：如何计算精确度，召回、F1分数一、数据预处理：1.缺失值处理：在数据中存在缺失值的情况下

小辉懂编程·2023-10-27 08:24

各类统计模型R语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程

语言的线性回归代码示例回归诊断误差项正态qq图内学生化残差外学生化残差线性关系异常值的发现、处理帽子矩阵的方法DFFITS准则Cook统计量COVRATIO准则多重共线性summaryKlein判别法特征根法条件指数法方差膨胀因子总结前言在上一篇博客中详细的介绍了有官一元

嘛里嘛里哄·2023-10-27 07:39

opencv-matchTemplate 之使用场景为大图里面找小图

result=cv.matchTemplate(image,templ,method[,result[,mask]])image：目标图templ：模板图method：原图与样章匹配效果的判别标准，平方差匹配

论一个测试的养成·2023-10-27 03:11

概率论 —— 随机变量的数字特征

文章目录一、一维随机变量的数字特征1.数学期望（1）概念定义（2）说明（3）性质2.方差、标准差（1）概念（2）性质3.切比雪夫不等式二、二维随机变量的数字特征1.数学期望2.协方差与相关系数（1）概念

云端FFF·2023-10-27 03:29

【概率论】随机变量的数字特征

2.数学期望的性质及证明二、方差1.方差的定义及求法2.方差的性质及证明

流浪猪头拯救地球·2023-10-27 03:55

深度模型中的优化（二）

3.2动量含有动量的更新规则动量的主要目的是解决两个问题：Hessian矩阵的病态条件和随机梯度的方差。一个病态条件的二次目标函数看起来像一个长而窄的山谷，动量能够正确的纵向穿过峡谷。

梅八哥·2023-10-27 01:24

【考研数学】概率论与数理统计 —— 第六章 | 数理统计基本概念（3，正态总体常见的分布）

)X∼N(μ,σ2)，X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn为来自总体的简单随机样本，X‾\overline{X}X与S2S^2S2分别是该样本的样本均值与样本方差

Douglassssssss·2023-10-26 23:31

算法基础之EKF的通俗理解

/xiaoxilang/article/details/803260131.五个黄金公式2.应用场合1）找清楚模型2）对准五个公式的公式3）实现：求革新值，卡尔曼系数，进而求到修真量大小4）估计值和协方差的计算

xiaoxilang·2023-10-26 18:32

第八章集成学习

文章目录一集成学习概述1.1学习器1.2概述与优势1.3增强基学习器多样性常用方法二偏差（Bias）和方差（Variance）三Bagging(套袋法)3.1简述3.2训练过程3.3预测过程四随机森林(

小酒馆燃着灯·2023-10-26 12:33

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

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