Variance

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

误差一般来源于bias和variance。问题的来源是搞清楚bias有多大，variance有多大。variance由下图也可以看出：简单的模型得出的variance比较小，但bias会比较大。
QwQQQ_·2022-11-28 12:25

PCA主成分分析 提取主成分，过滤噪音

PCAisamethodtoprojectdatainahigherdimensionalspaceintolowerdimensionalspacebymaximizingthevarianceofeachdimension
weixin_1822045735·2022-11-28 10:43

李宏毅机器学习 误差和梯度下降

更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些Error的主要来源有两个，分别是偏差bias和方差variance。
includeSteven·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习误差和梯度下降法

过拟合模型选择梯度下降法梯度下降法的介绍梯度下降法的几个TipsTip1：调整学习率Tip2：随机梯度下降法Tip3：特征缩放梯度下降法的限制误差（Error）误差的来源ErrorErrorError的主要来源有两个，分别是biasbiasbias和variancevariancevariance
Tongsen99·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习笔记03-误差和梯度下降

更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些ErrorErrorError的主要有两个来源，分别是biasbiasbias和variancevariancevariance。
hifuture_·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习——误差

一、误差的构成Error=Bias+VarianceBias和Variance之间是此消彼长的关系，其本质是机器计算与先验之间的battle如果依赖先验，就会对model施加限制，限制其复杂度，从而Bias
thisissally·2022-11-28 07:37

李宏毅机器学习-误差和梯度下降

一、误差误差反映整个模型的准确度，误差的来源由两部分：偏差（bias）和方差（variance）。可以用下面式子表示：
DongXueL·2022-11-28 07:05

李宏毅《机器学习》误差

1.Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有什么区别和联系：Error=Bias+VarianceError反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差
learner.bear·2022-11-28 07:04

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

误差与梯度下降误差的来源VarianceBias小结交叉验证梯度下降学习率自动调整学习率随机梯度下降特征缩放（FeatureScaling）梯度下降原理误差的来源训练得到的模型f∗f^*f∗和真实的模型
Brandon1017·2022-11-28 07:04

covariance matrix r语言_时间序列分析|ARIMAX模型分步骤详解和R中实践

这是关于时间序列的第N篇文章，本文将介绍ARIMAX模型，简单来说就是在ARIMA的基础上增加一个外生变量。ARIMAX和ARIMA相比在理论上没有太多新的内容，所以本文直接介绍在R里怎么一步一步跑ARIMAX。在阅读这篇文章前，需要对ARIMA有一定了解，传送门在这里：0100：时间序列分析|AR(p),MA(q),ARIMA入门及R中实践zhuanlan.zhihu.com0100：时间序列分
weixin_39674414·2022-11-27 16:20

【烟花代码】，情人节，情侣生日礼物代码适用

x:x,y:y},{x:x,y:y},{x:x,y:y}];this.angle=rand(0,360);this.speed=rand(((self.partSpeed-self.partSpeedVariance
小虾仁芜湖·2022-11-27 12:50

误差、梯度下降、概率分类模型、logistic回归笔记

更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些Error的主要来源是偏差(bias)和方差(variance)。关于bias和variance，可以查看链接里的解答。
海风吹过的夏天·2022-11-27 08:28

m05_Extract Feature_Transformers(慎variances_)_download Adult互联网ads数据集_null value(?_csv_SVD_PCA_eigen

Thedatasetswehaveusedsofarhavebeendescribedintermsoffeatures.Inthem04_RecommendingMovieswAffinityAnalysis_Apriori_sys.stdout.flush_df.iterrows_Sortnesteddict嵌套_Linli522362242的专栏-CSDN博客,weusedatransact
LIQING LIN·2022-11-27 05:45

CNN中的Inductive bias(归纳偏置)

在CNN中的归纳偏置一般包括两类：①locality(局部性)和②translationequivariance（平移等变性）①locality:假设相同的区域会有相同的特征，靠得越近的东西相关性能也就越强
YTKQ_YTKQ·2022-11-26 21:09

【强化学习论文解读 2】 Theory and application to reward shaping

Theoryandapplicationtorewardshaping1.引言2.论文解读2.1背景2.2预备知识2.3Rewardshaping的充分必要条件2.4相关推论3.总结1.引言本文介绍一篇1999年发表在ICML的文章：Policyinvarianceunderrewardtransformations
ReEchooo·2022-11-26 02:50

机器学习之误差函数理解

机器学习之误差函数理解1.基本理解2.误差来源：bias&&variance2.1原理依据2.2不同模型下的比较2.3bias3.总结1.基本理解在机器学习中，我们期望的就是在给出的数据中训练出一个modle
王延凯的博客·2022-11-25 21:55

DeepLab V2学习笔记

消融实验实验结果遇到的相关问题以及解决方法和DeepLabV1中遇到的问题几乎没有什么太大的差别，在文章的引言部分作者提出了在语义分割中遇到的问题:分辨率被降低（主要由于下采样stride>1的层导致）目标的多尺度问题DCNNs的不变性(invariance
passer__·2022-11-25 17:38

深度学习中常用的误差方法

公式为：python代码为：importmath#平均值defget_average(records):returnsum(records)/len(records)#方差defget_variance
allein_STR·2022-11-25 10:56

Hinton's lectures( NN for ML) from lecture 5 to lecture 9

NNNNsoft-maxlossfunction5aThingsthatmakeithardtorecognizeobjects5bhowtoachieveviewpointinvariance5ccnnforhand-writtendigitrecognitionBPforCNNswhatdoesthereplicatingthefeaturedetectorsachievepoolingLeN
亦余心之所向兮·2022-11-24 22:07

python协方差

场景需要观察两个序列的波动情况是否一致协方差方差大家都很熟悉，先求出序列中的每一个元素减去其均值的乘积，然后除以序列长度n-1方差是协方差的特例，也就是协方差的一个子集，这一点我总是忘记协方差的英文是covariance
踩着七彩祥云的猴子·2022-11-24 15:21

Python——计算方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差

#-*-coding:utf-8-*-importmathdefget_average(records):"""平均值"""returnsum(records)/len(records)defget_variance
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2022-11-24 15:19

协方差矩阵（Covariance Matrix）

群体均值和协方差矩阵定义（PopulationMeanandCovarianceMatrix）1、学术定义2、常规定义协方差矩阵中每个元素的求法用中文来描述，就是：协方差(i,j)=（第i列的所有元素-
就是噢·2022-11-24 13:54

NeurIPS 22｜四分钟内就能训练目标检测器！（ AGVM）

本文提出了一种大批量训练算法AGVM(AdaptiveGradientVarianceModulator)，不仅可以适配于目标检测任务，同时也可以适配各类分割任务。
Dragon Prince·2022-11-24 11:34

PiCIE: Unsupervised Semantic Segmentation Using Invariance and Equivariance in Clustering论文翻译

摘要我们提出了一个新的基于聚类的无标注语义分割框架。现成的聚类方法仅限于精选的、单标签和以对象为中心的图像，而现实世界的数据主要是非精选的、多标签和以场景为中心的。我们将聚类从图像扩展到像素，并将每个图像中的不同实例分配了单独的聚类membership。然而，仅仅依靠像素级的特征相似性无法学习高级语义概念和适应低级视觉线索。我们提出了一种方法，将几何一致性作为一种归纳偏差，来学习光度和几何变化的不
孤LOVE枫·2022-11-24 09:35

PiCIE: Unsupervised Semantic Segmentation using Invariance and Equivariance in Clustering 论文解读和感想

PiCIE:UnsupervisedSemanticSegmentationusingInvarianceandEquivarianceinClustering论文解读和感想背景和动机本文21年上旬发表于
涑月听枫·2022-11-24 08:54

Understanding unsupervised domain adaption

理解无监督域适应方法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27903002DeepDomainConfusion:MaximizingforDomainInvariancehttp
weixin_39589871·2022-11-24 00:20

李宏毅《机器学习》笔记 DAY3 误差和梯度下降

更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些Error的主要有两个来源，分别是bias（偏差）和variance（方差）。bias（偏差）计算平均值m，如果计算很多组的m，然后求m的期望。
没咋了·2022-11-23 13:48

深度学习中的高阶特征

按照计算高阶的层，位于卷积神经网络的位置划分，可以分为：网络末端网络中部2022-05-24update(CVPR2022)DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassificationProject
Liekkas Kono·2022-11-23 08:36

线性判别分析（LDA）推导及python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DclassLDA():def__init__(self):self.w=Nonedefcalculate_covariance_matrix
程序媛JD·2022-11-23 08:34

阵列信号处理——旋转不变技术（ESPRIT）

ESPRIT是借助旋转不变技术估计信号参数(estimatingsignalparameterviarotationalinvariancetechniques)方法的英文缩写，最早由Roy等人[233
清泉_流响·2022-11-23 07:11

05机器学习

机器学习诊断法能够了解算法问题出现在哪里运用0/1错误分类度量进行评估假设模型选择选择几次方程来假设，用d表示多项式最高次幂将样本分为三类，用交叉验证集来确定模型选择判断是偏差bias问题还是方差variance
weixin_57950256·2022-11-23 03:47

回归模型的score得分为负_sklearn之计算回归模型的四大评价指标（explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error.

defcalPerformance(y_true,y_pred):'''模型效果指标评估y_true：真实的数据值y_pred：回归模型预测的数据值explained_variance_score：解释回归模型的方差得分
李一雷·2022-11-22 22:15

PCA（explained_variance_ratio_与explained_variance_）

之前有写过关于PCA的原理和代码实现，但是对于sklearn中的PCA没有做过多的描述，所以这里转载一篇文章作为补充：这里提一点：pca的方法explained_variance_ratio_计算了每个特征方差贡献率
不论如何未来很美好·2022-11-22 22:39

sklearn期望方差explained_variance_score

当期望值（预测值）与真实值相同时，explained_variance_score=1所以explained_variance_score越小，预测值越远。
frank_haha·2022-11-22 22:01

卷积神经网络 （convolutional neural networks，CNN）

神经网络架构平移不变性（translationinvariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。
wyyoowyy·2022-11-22 21:46

降维算法PCA和SVD

n_components3.1迷你案例：高维数据的可视化3.1.1调用库和模块3.1.2提取数据集3.1.3建模3.1.4数据可视化3.1.5探索降维之后的数据（查看降维后信息量的保存程度，explained_variance
功夫大笨鲨·2022-11-22 21:57

DIP-VBTV: Color Image Restoration Model Combining Deep Image Prior and Vector Bundle Total Variation

Introduction.1.1.Newperspectiveonimagerestoration/图像恢复的新视角1.2.Relatedwork.1.2.1.VBTVpriorstoexpressperceptualinvariance
Claire_Shang·2022-11-22 21:25

Datawhale 李宏毅机器学习 Task3

更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些Error的主要有两个来源，分别是bias（偏差）和variance（方差）。
社区小萌新·2022-11-22 17:35

Policy invariance under reward transformations- Theory and application to reward shaping基于势能的塑形奖励函数

这个是摘要哦本文研究了对马尔可夫决策过程的奖励函数进行修改以保持最优策略的条件。结果表明，除了效用理论（utilityutilityutilitytheorytheorytheory）中常见的正线性变换外，还可以为状态之间的转换添加奖励，该奖励可以表示为应用于这些状态的任意势能函数的值的差。此外，这被证明是不变性的必要条件，因为任何其他转换都可能产生次优策略，除非对基础MDP做出进一步假设。这些结
难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

【11月组队学习】误差与梯度下降

误差模型的误差主要包含两种，偏差（bias）和方差（variance）。偏差（Bias）在训练过程中可以发现。偏差太大，会导致underfitting。
一颗_南北·2022-11-22 08:30

回归误差（Error）从何而来

回顾1.偏置与方差以射击为例子，f^为估计值即靶的中心，误差来源一是由于瞄准时候带来的(bias)，二是由于子弹在飞行过程中收到的其他因素的影响所带来的的(variance)。
honglili_ya·2022-11-22 02:55

李宏毅机器学习学习打卡Task03-误差与梯度下降篇

一、误差1.误差的来源Error的主要有两个来源，分别是bias和variance。2.误差的判断如果模型没有很好的训练训练集，就是偏差过大，也就是欠拟合。
SASIOVERLXRD·2022-11-20 23:34

【机器学习】课程笔记09_应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning)

EvaluatingaHypothesis）模型选择和训练、验证、测试集（ModelSelectionandTraining/Validation/TestSets）诊断偏差与方差（DiagnosingBiasvs.Variance
雀栎·2022-11-20 23:08

集成学习-Bagging 与 boosting

目录偏差（bias）和方差（variance）：Bagging减少variance：Boosting减少bias：参考文章：机器学习中的集成学习有两个重要的策略，即Bagging与Boosting。
会占卜的AI工程师·2022-11-20 13:25

python特征提取代码_Python进行特征提取的示例代码

#过滤式特征选择#根据方差进行选择，方差越小，代表该属性识别能力很差，可以剔除fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdx=[[100,1,2,3
司梦化虚·2022-11-20 12:28

FDD MASSIVE MIMO CHANNEL SPATIAL COVARIANCE CONVERSION USING PROJECTION METHODS 信道角度功率谱估计

FDDMASSIVEMIMOCHANNELSPATIALCOVARIANCECONVERSIONUSINGPROJECTIONMETHODS信道角度功率谱估计系统模型APS估计算法最小范数选取EAPM算法
浩瀚穹宇 楠林当空·2022-11-20 11:25

DeepLab V1学习笔记

DeepLabV1摘要相关的工作遇到的问题和解决的方法信号下采样空间不变性(spatialinsensitivity/invariance)论文的优点(贡献)网络的模型空洞卷积CRF多尺度预测模型总结实验结果
passer__·2022-11-20 08:26

吴恩达ML WEEK7 机器学习

吴恩达机器学习第七周0总结1应用机器学习的建议1.1决定下一步做什么1.2评估一个假设1.3模型选择和交叉验证集1.4诊断偏差（bais）和方差（variance）1.5正则化和偏差/方差1.6学习曲线
没有bug的一天·2022-11-20 06:48

python加权最小二乘_【量化工具系列】Barra加权最小二乘的python实现

BARRAUSE4page13中写道，FactorreturnsinUSE4areestimatedusingweightedleast-squaresregression,assumingthatthevarianceofspecificreturnsisinverselyproportionaltothesquarerootofthetotalmarket
weixin_39667652·2022-11-20 03:26

吴恩达深度学习笔记——结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）

orthogonalization）评价指标数字评估指标的单一性满足指标与优化指标数据集划分数据集区分数据集划分比例什么时候改变指标/开发集/测试集人类表现贝叶斯水平-人类水平-机器学习水平biasandvariance
亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 23:32
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