IMU-Allan方差第9页

吴恩达机器学习笔记

使用成本函数（即方差误差，这里假设是只有房屋大小这

AADGSEGA·2024-01-04 08:23

国馆 | 南方人的青菜，北方人根本不懂！

在中国，南北方差异，看他们对青菜的态度就知道了。当一个南方人走进北方菜市场，是很容易被打的。南方人买青菜的时候，习惯了几根、一小把地买。可这样子，在北方就是来砸场子的。

国馆·2024-01-04 04:55

基于 EigenFaces 的人脸检测

将眼睛、面颊、下颌样板采集协方差矩阵的特征向量统称为特征子脸。应用函数说明通过函数cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()生成特征脸识别器实例模型应用c

会的东西有点杂·2024-01-03 18:13

深度学习｜5.2 偏差和方差

偏差和方差Bias（偏差）：偏差是指对样本点的估计值和实际值的偏离程度。偏差越大，样本点越不符合实际值。偏差衡量单个数据点的偏离程度，如下图的第二行。

晓源Galois·2024-01-03 18:10

方差对于特征选择上的作用

特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。对数据集进行特征选择主要基于以下几方面的考虑：1.冗余的特征会影响阻碍模型找寻数据潜在的规律，若冗余的特征过多，还会造成维度容灾，占用大量的时间空间，使算法运行效率大打折扣。2.去除不相关的特征会降低学习任务的难度，保留关键的特征更能直观的看出数据潜在的规律。那么，该如

叫我老村长·2024-01-03 14:24

机器学习（三） -- 特征工程（2）

……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化2.2.1、***最大最小均值归一化2.2.1、***最大绝对值归一化3、标准化四、特征降维2、特征选择2.4、低方差特征过滤

₫从心·2024-01-03 13:54

30、共空间模式CSP与白化矩阵

矩阵白化目的：对于任意一个矩阵X，对其求协方差，得到的协方差矩阵cov(X)并不一定是一个单位阵。

是馒头阿·2024-01-03 12:37

一个你可以了解的医学案例SPSS统计分析：单因素方差分析

一、问题与数据为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶（ALT）的影响，某科室将45名患者随机分为三组，每组15人，分别采取A、B、C三种治疗措施。治疗后ALT水平（U/L）如下。试问应用三种治疗措施后，患者的ALT水平是否有差异？表1.三组患者治疗后的ALT水平（U/L）图片发自App二、对数据结构的分析整个数据资料涉及3组患者，每组15人，测量指标为血常规报告的ALT水平，因此属于多组设计

我的老杨会撩人·2024-01-03 11:27

weixin_47072998·2024-01-03 11:11

概率基础2：期望、方差和正态分布

这是概率基础的第二篇，说说期望、方差，正太分布。1、期望数学含义：就是平均值。计算公式：E(x)=P1X1+P2X2+···PnXn例子：掷骰子点数的期望是多少？

小学生伊文·2024-01-03 10:33

16-假设检验之T检验

var.equal=TRUE表示两样品方差相同，var.equal=FALSE（缺省）表示两样本方差不同。1、单样本T检验例1.某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ,σ)其中μ,σ2均未知。

wonphen·2024-01-03 10:47

简易机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵

前言我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:07

第13课一维数组

一维数组的定义三、一维数组的初始化四、一维数组的使用及举例1.元素顺次前移的问题2.数组元素逆序调整问题3.统计输入的各个数据的个数五、课后练习1.从数组中查找某个元素2.求一个数组中元素的平均值和均方差

red2brick·2024-01-03 05:25

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）【2】

唠嗑！·2024-01-02 23:02

主成分分析（PCA）：探索数据的核心

2.PCA的原理2.1协方差和方差2.2核心思想2.3步骤3.PCA的应用场景4.PCA的优缺点5.示例：人脸识别5.1完整代码5.2运行结果结语前言当今社会，数据无处不在。

_用户昵称_·2024-01-02 20:04

线性回归笔记——统计学任务4打卡

参数估计：已知高考成绩服从正态分布，我想来计算2015年某省高考平均分，于是选取了一个样本，利用参数估计的原理来推断该省平均分；假设检验：已知高考成绩每年都是正态分布，去年的平均分是583(μo)方差是

小小尧·2024-01-02 17:23

均方差损失推导

（有的地方称之为代价函数，但是个人感觉损失函数这个名称更贴近实际用途）理解：（以均方差损失函数为例）对于一个线性回归模型f(x)=wx+b,其损失函数为.其中，表示预测值与真实值之间的差（即线上的点与真实点之间的距离

Visual code AlCv·2024-01-02 15:20

【PTA-C语言】编程练习5 - 函数与指针

如果代码存在问题，麻烦大家指正~~有帮助麻烦点个赞~~编程练习5-函数与指针6-1求实数和的函数（分数10）6-2求解一元二次方程实根的函数（分数10）6-3求集合数据的均方差（分数10）6-4计算Fibonacci

谛凌·2024-01-02 12:57

机器学习——主成分分析（PCA）

维度约减的应用常规维度约减方法主成分分析主成分分析(PCA)基本思路主成分的代数定义和代数推导主成分的代数定义主成分的代数推导PCA算法两种实现方法1、基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法2、基于SVD

TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

[蓝桥杯练题]十四届A组原题

平方差高精度A、B可达正负10^100，用任何数据类型都接不下它，可数据类型可看下。

Waldeinsamkeit41·2024-01-02 01:33

西电期末1002.异常点检测

一.题目二.分析与思路根据题目按部就班即可，不难发现西电的题目大多都是以一个简单的背景稍作嵌套命题的，主要考察基础知识点的嵌套，本题先计算平均值，再根据给出的公式计算方差，最后遍历所有数据进行判断。

pboaths·2024-01-01 19:57

HALCON学习之旅(七)

学习之旅(七)文章目录HALCON学习之旅(七)1、MFC与Halcon混合编程2、C#与Halcon混合编程3、Halcon测量助手使用4、Halcon实例进阶一(拟合区域椭圆，并计算主半径的均值和方差

扑腾的菜鸟·2024-01-01 17:37

线性回归梳理

过拟合：高方差，低偏差解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。

大鹅向东游·2024-01-01 13:47

信号检测与估计——知识总结

1、卡方分布的均值和方差最近在学习信号检测与估计，在求解高斯随机变量平方的期望时，需要用到卡方分布。

风声holy·2024-01-01 09:18

无监督学习(下)

高斯模型的均值代表集群的中心，方差代表方向这个模型假定一个数据集是从K个高斯分布的集合中产生，但是每个集合都有一个权重，代表产生一个实例到数据集的可能性或者贡献(我暂

歌者文明·2024-01-01 07:15

Python中对numpy库的学习（五）常用函数1-分段函数和统计函数

目录一、分段函数概念二、分段函数(where，select，piecewise)1、where函数2、select函数3、piecewise函数三、统计函数1、均值、方差、标准差

学编程的菜恐龙·2024-01-01 06:00

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

python统计分析——单变量描述统计

2、平均数numpy.mean()3、计数len()4、方差np.var()；注意ddof的参数设置。ddof即DeltaDegreesofFreedom，表示自由度与样本容量年的差值。

maizeman126·2024-01-01 05:50

python统计分析——协方差和pearson相关系数

18.5,18.7,19.1,19.7,21.5,21.7,21.8,22.0,23.4,23.8],"y":[34,39,41,38,45,41,52,44,44,49]}cov_data=pd.DataFrame(dic)变量x、y的协方差

maizeman126·2024-01-01 05:49

随机过程的均值函数、自相关函数、协方差函数

随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数协方差函数CX(t1,t2)=E((Xt1−E(Xt1

FakeOccupational·2024-01-01 02:33

线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差

线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差，误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差，方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根，标准差)

追风箭0211·2024-01-01 02:30

矩估计定义及例题

目录一、总体、样本、统计量二、矩估计1.矩估计原理2.原点矩与中心距(1)k阶样本原点矩(2)k阶样本中心矩3.离散型随机变量的期望4.连续型随机变量的期望5.随机变量的方差6.六大分布三、例题参考书目一

脑子不好真君·2023-12-31 19:42

概率论基础复习题

答案：A答案：C样本均值是总体均值的无偏估计；样本方差是总体方差的无偏估计。答案：B。统计值是一个数值，统计量是一个随机变量。答案：A答案：A。

脑子不好真君·2023-12-31 19:12

演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架

评论家算法演员-评论家算法：策略梯度算法+DQN算法演员-评论家的协作流程演员：策略梯度算法计算智能体策略预期奖励的梯度公式分解时间流程拆解通过采样方法近似估计梯度公式拆解时间流程拆解改进策略设置基线：适用于减小方差

Debroon·2023-12-31 17:40

计算transforms.Normalize()的均值和方差

1.代码在参考博客的基础上做了简单修改，实现对多种文件结构的数据进行读取importnumpyasnpimportcv2importosfromglobimportglob#fromIPythonimportembedfromtqdmimporttqdm#img_h,img_w=32,32img_h,img_w=100,120#根据自己数据集适当调整，影响不大means,stdevs=[],[]i

wang-jin·2023-12-31 14:23

（计算每个班的平均成绩和方差）

班级分数1班89958859642班89799058publicstaticvoidmain(String[]args){inta[]={89,95,88,59,64};intb[]={89,79,90,58};if(average(a)>average(b)){System.out.println("一班的平均分比二班平均分高");}else{System.out.println("一班的平均分

m0_70386713·2023-12-31 12:44

卡尔曼滤波学习笔记

1.2协方差矩阵协方差矩阵：按照长

高原低谷·2023-12-31 04:15

3D 主成分分析教程(PCA) | 图形绘制

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA)，一种线性降维的方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大

小杜的生信筆記·2023-12-30 22:14

大脑睡眠是否因智力的不同而不同？

采用方差分析和线性回归模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。

茗创科技·2023-12-30 16:52

机器学习 --- 模型评估、选择与验证

第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵importnumpyasnpdefconfusion_matrix

*Crystal·2023-12-30 10:15

【数据挖掘】模型融合

模型融合可以提高模型的鲁棒性，减小模型的方差，提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。

Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:28

数据的离散程度：极差、方差和标准差

数据的离散程度如下两组数据：A：1，2，5，8，9B：3，4，5，6，7两组数据的均值都是5，但是B组的数据更接近5。很多时候有描述集中趋势的统计量是不够的，还要有描述数据的离散程度的统计量。极差极差=最大值-最小值，简单地描述数据的范围大小。如：A：9-1=8B：7-3=4可以看出A的极差比B的极差大，所以A组数据比B组数据要分散。但是只用极差来衡量数据离散程度也会存在不足，容易受到异常值的影响

Leon.ENV·2023-12-30 07:03

matlab通用特殊矩阵

矩阵同样大小的零矩阵2、ones函数：产生全1矩阵3、eye函数：产生对角线为1的矩阵，当矩阵为方阵时，得到一个单位矩阵4、rand函数：产生（0-1）区间均匀分布的随机矩阵5、randn函数：产生均值为0，方差为

的得德嘚嘚·2023-12-30 06:33

欠拟合、过拟合判断方法

(模型过于复杂)（高方差）欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，

kevin小新·2023-12-30 06:51

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）案例解析附代码

PCA的目标是找到数据中最重要的方向，即方差最大的方向，这些方向被称为主成分。这些主成分是原始特征的线性组合。通过保留主要的主成分并舍弃次要的成分，可以实现数据的降维。PCA的基本步骤如下

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:27

Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作

量化交易曾小健(金融号)·2023-12-30 03:07

C++如何迭代循环计算均方差

要迭代循环计算均方差，你需要先计算出数据的平均值，然后再计算每个数据与平均值的差的平方，并求取平方差的平均值。

SunkingYang·2023-12-30 00:03

全网最全—差异性分析方法汇总与pk

一、参数检验1、参数检验的选择一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差分析和t检验，对于方差分析是一个大类，t检验也是，对于这些参数检验的大体选择：一般常见的分为方差分析和t检验，如果按照数据类型和数据格式

spssau·2023-12-29 23:32

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

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