Variance

量化金融——各种投资组合理论的python实现

投资组合理论Markowitz模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.linalgaslinalgimportffnclassMeanVariance
Yoo_6young·2022-12-30 08:49

Ceres Solver Document学习笔记

2.1CostFunction2.2AutoDiffCostFunction2.3NumericDiffCostFuntion2.4LossFunction2.5LocalParameterization2.6Problem2.7Solver2.8CovarianceCeresSol
Leo-Peng·2022-12-30 07:45

机器学习基础算法（数据集和特征工程）

tfidf方式提取文本特征TfidfVectorizer语法流程数据的特征预处理归一化公式语法步骤总结标准化公式语法步骤总结缺失值处理缺失值处理方法语法步骤关于np.nan数据的降维sklearn特征选择：VarianceThreshold
Bro_Jun·2022-12-29 19:58

从Pearson相关系数到模板匹配的NCC方法

**协方差covariance**3.
1037号森林里一段干木头·2022-12-29 13:14

imu 返回的数据

992359716frame_id:imuorientation:x:0.00269711320288y:0.00671157427132z:0.952834486961w:-0.303804695606orientation_covariance
1361976860·2022-12-29 00:23

【深度学习】归一化总结

SwitchableNorm)1.BatchNormBN在batch的维度上norm，归一化维度为[N，H，W]，对batch中对应的channel归一化：即是将同一个batch中的所有样本的同一层特征图抽出来一起求mean和variance
一只雨儿出墙来·2022-12-28 19:11

3D点云（3D point cloud）及PointNet、PointNet++

点云二、基于3D点云的一些任务三、如何提取3D点云数据的特征：PointNet（1）在PointNet之前也有工作在做点云上的深度学习（2）PointNet（1）置换不变性（PermutationInvariance
verse_armour·2022-12-28 10:39

偏差，残差，方差在机器学习中的区别

方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况
深海的幽灵·2022-12-28 01:04

CNNs Transformer的position位置编码、位置嵌入

CNNS:inductivebiasesinherent（suchas，translationequivariance，locality，two-dimensionalneighborhoodstructure
MengYa_DreamZ·2022-12-27 06:49

机器学习算法基础（二）

主要方法（三大武器）：Filter(过滤式):VarianceThresholdEmbedded(嵌入式)：正则化、决策树Wrapper(包裹式)主要讲Filt
咸鱼2K·2022-12-26 23:12

2021-08-19

李宏毅机器学习P5-P8P5误差误差的来源BiasVarianceHowtodowitherror?
z7mysun·2022-12-26 15:45

深度学习调试指南

深度学习调试指南深度学习故障诊断难点神经网络调试策略从简单模型开始选择一个简单的架构使用合适的默认值输入标准化简化问题运行和调试让模型跑起来过拟合一批数据与已知结果比较评估偏差-方差分解（Bias-VarianceDecomposition
zrx1024·2022-12-26 08:28

目标检测中的尺度--An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP

AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection–SNIPCodewillbemadeavailableathttp://bit.ly/2yXVg4c小伙伴们，知道
O天涯海阁O·2022-12-25 19:00

FID与LPIPS等图像质量与多样性指标

defcal_fid(f1,f2):#calculatemeanandcovariancestatisticsmu1,sigma1=f1
Andy Dennis·2022-12-25 10:40

机器学习工作流程

使用的评价指标是什么二、有关数据的挑战1.实验性数据分析（exploratorydataanalysis）：2.机器学习算法对domainshift敏感3.交叉验证：评估模型泛化能力的一系列方法4.过拟合5.bias-variance
倔强一撮毛·2022-12-25 03:56

[Datawhale组队学习|李宏毅机器学习]学习笔记03

）学习率的选择（1）手动调整（2)自适应学习率（3）Adagrad算法（4）随机梯度下降法（5）特征缩放（二）梯度下降法的数学基础（三）梯度下降的限制：局部最优一、误差的来源error来自于bias和variance
喜欢皂粉·2022-12-24 14:16

一些对于模型的评判标准（R方与AUC）

我们在做逻辑回归或是其他线性模型的时候，经常会遇到一个模型衡量指标叫做，网上很多一个普遍的解释是：表达了2个变量间关系的解释程度百分比程度/你的你和曲线对于模型variance的减少百分比。
rexyang97·2022-12-24 14:14

【2021.07】datawhale组队学习李宏毅task03

文章目录误差的来源估测bias和variance估测估测x的偏差和方差评估x的偏差估测x的方差多个f不同模型的方差不同模型的偏差偏差v.s.方差误差来自方差还是偏差？
Mounvo·2022-12-24 14:10

斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解 第八周 编程题 k-means and PCA

[U,S]=pca(X)%PCARunprincipalcomponentanalysisonthedatasetX%[U,S,X]=pca(X)computeseigenvectorsofthecovariancematrixofX
王发北·2022-12-24 13:00

论文那些事—NESTEROV ACCELERATED GRADIENT AND SCALEINVARIANCE FOR ADVERSARIAL ATTACKS

NESTEROVACCELERATEDGRADIENTANDSCALEINVARIANCEFORADVERSARIALATTACKS（ICRL2020,NI-FGSM,SIM）1、摘要在本文中，我们从将对抗性例子的生成作为一个优化过程的角度出发
凉茶i·2022-12-23 21:54

ISLR学习笔记

1.1.2估计\(f\)的方法：parametric或non-parametric1.2评估模型准确性1.2.1回归的评估1.2.2Bias-Variance的平衡1.2.3分类的情况C2Linea
weixin_30786617·2022-12-23 19:09

Python解决简单的一元线性回归问题

1.3众数（mode）：一组数据中出现次数最多的数据2.离散程度的衡量2.1方差（variance）2.2标准差（standarddeviation）3.回归和分类之间
janestan·2022-12-22 20:09

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题1+多选题25+简答题16】

PCA相关，知识点可以参考博主的这篇文章：【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-PCA主成分分析多选题25A：必须在使用PCA前规范化数据，这是对的，对应上文中说到的零均值化B：Variance
vector<>·2022-12-22 17:20

置信区间 confidence interval

chancethatthetrueμ(=P=μx¯)samplingdistributionofthesamplemeanμ:meanofthe”samplingdistributionofthesamplemean”σx¯:varianceofthe
normol·2022-12-22 16:24

【领域泛化】论文介绍《Learning to balance specificity and invariance for in and out of domain generalization》

【领域泛化】论文介绍《Learningtobalancespecificityandinvarianceforinandoutofdomaingeneralization》论文地址摘要核心思想动机DMG
TopologyXL·2022-12-22 10:17

风格迁移篇--CCPL：Contrastive Coherence Preserving Loss for Versatile Style Transfer多功能风格转换的对比连贯保持损失

文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks3Methods3.1ContrastiveCoherencePreservingLoss3.2SimpleCovarianceTransformation3.3LossFunction4Experiments4.1Experimentalsettings4.2ComparisonwithFormerMethods4.3A
啊菜来了·2022-12-22 06:57

BN

Weknowthatnormalizinginputfeaturescanspeeduplearning,oneintuitionisthatdoingsamethingforhiddenlayersshouldalsowork.(2)solvetheproblemofcovarianceshiftSupposeyouhavetra
highoooo·2022-12-21 08:38

DOA算法2：ESPRIT算法

算法简述ESPRIT算法全称为：EstimationofSignalParametersusingRotationalInvariance
fo-in·2022-12-21 01:35

多重共线性——VIF

方差膨胀系数(varianceinflationfactor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复(多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。
奥瑞给给~~·2022-12-20 17:09

CMAES

CMAES文章：TheCMAEvolutionStrategy:ATutorialWiki：CMA-ESGitHubdocPythoncode什么是CMA(CovarianceMatrixAdaptation
臻甄·2022-12-20 15:10

样本方差的期望_期望和方差（expected value and variance）

我们最为熟知的方差计算公式如下：，其中，为的均值(期望)进一步打开括号（）里平方差,整理得到：至此我们得到了方差计算的另一个公式，这个公式需要注意的是：它提供了与的关系。当我们计算两个独立随机变量X，Y的乘积XY的方差时，通过上面的公式得：这样通过原有两个变量的期望和方差，就可以得到乘积的方差。可以证明链接中给的推到公式。https://adventuresinmachinelearning.co
weixin_39639550·2022-12-20 10:33

机器学习——数据的共线性问题（岭回归、LASSO回归、逐步回归、主成分回归）

方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）：VIF是容忍度的倒数，值越大则共线性问题越明显，通常以10作为判断边界。当VIF0.8时就
xia ge tou lia·2022-12-20 09:54

Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？

用一份数据跑回归，惯例先做了一下多重共线性的检验参考网上的各种教程，大部分都是直接把自变量丢进去就可以出来结果我的代码：但这个结果和我拿spss跑回归得出来的VIF值完全不一样python，只有自变量的VIF结果（左）；spss，因变量+自变量跑回归中的VIF同样的自变量，为什么会有这么大的差异？然后我继续搜索多重共线性的文章，终于发现这篇里提到需要在df里加入一组常数项利用Python进行VIF
山海漫漫·2022-12-19 12:51

完美解决共线性数据的问题

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.stats.outliers_influencefromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factorOls
可乐怪C·2022-12-19 12:51

python计算方差膨胀因子_Python中的方差膨胀因子

正如其他人和Josefperktell在thispost中所提到的，函数的作者variance_inflation_factor期望解释变量矩阵中存在常量。
weixin_39527292·2022-12-19 12:21

【Python计量】多重共线性的检验和解决

文章目录一、多重共线性的产生原因二、多重共线性的检验1、简单相关系数法2、方差膨胀因子法(varianceinflationfactor，VIF)三、多重共线性的解决我们以伍德里奇《计量经济学导论：现代方法
Python for Finance·2022-12-19 12:20

27.从全连接到卷积

1.分类猫和狗的图片2.回顾：单隐藏层MLP3.两个原则平移不变性（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
chnyi6_ya·2022-12-19 11:06

第二门课第一周：深度学习的实践层面

文章目录一、训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）二、偏差，方差（Bias/Variance）三、机器学习基础四、正则化五、为什么正则化有利于预防过拟合六、dropout正则化七、理解
老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

Python实现灰狼优化算法（GWO）+SVR的组合预测模型

importcsvimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportexplained_variance_scoref
kabit·2022-12-17 21:09

深度学习 —— 偏差与方差

方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情
c8241998·2022-12-17 13:47

深度学习之 训练开发测试数据集，偏差与方差，正则化

Bias/Variance2.Basicrecipefordeeplearing三、正则化Regularzation1、正则化形式1、L1，L2正则化2、为什么正则化能防止过拟合四、dropoutregularization1
爱吃肉c·2022-12-17 13:43

python数据预处理的方法_python中常用的九种数据预处理方法

中常用的九种预处理方法分享本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling
weixin_39922642·2022-12-16 13:46

方差分析anova

方差分析参考：http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE%E5%88%86%E6%9E%90方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA
weixin_34149796·2022-12-14 15:43

方差分析基本介绍以及MATLAB实现

人们总是希望通过各种试验来观察各种因素对试验结果的影响.例如，不同的生产厂家，不同的原材料、不同的操作规程以及不同的技术指标对产品的质量、性能都会有影响.然而，不同因素的影响大小不等方差分析(analysisofvariance
Logistic..·2022-12-14 15:11

Variance

本文基于吴恩达老师第六周的练习，在这次的练习中，你将会实现正则化的线性回归并且用它去实现不同的偏差和方差的性质。作业大纲1正则化线性回归1.1数据可视化1.2正则化线性回归代价函数1.3正则化线性回归梯度linearRegCostFunction.m1.4线性回归拟合2偏差-方差2.1学习曲线learningCurve.m3多项式回归polyFeatures.m3.1学习多项式回归3.3使用交叉验
Zhanghp947·2022-12-14 15:04

Xinlei cheng报告学习

上面是下面是momutenencoder关键词variance方差asymmetric不对称momentumencoder动量dimension维度convergence收敛symmetrizationsy
计算机视觉-Archer·2022-12-14 01:29

ArcGIS 栅格图层相关性分析

添加图层，勾选Computecovarianceandcorrelationmatrices以输出相关第分析结果，结果保存成txt。
一声沧海笑·2022-12-14 01:11

[论文笔记]UNDERSTANDING AND ENHANCING THE TRANSFERABILITY OF ADVERSARIAL EXAMPLES

主要贡献本文从两个角度分析了影响对抗样本可迁移性的因素：模型本身性质和构造对抗样本时的loss函数的局部光滑性本文提出了一种提升黑盒攻击成功率的方法，variance-reducedattack。
study0098·2022-12-13 02:05

复现一篇高分(IF = 11.274)孟德尔随机化分析文章-day3

直接上代码library(TwoSampleMR)library(data.table)#step1.readexposuredataexposure_dat0.05,thenchooseInversevarianceweighted
rapunzel0103·2022-12-12 21:28

CVPR 2018 论文分享会

DeepLearningTowardsFasterTrainingofGlobalCovariancePoolingNetworksbyIterativeMatrixSquareRootNormalizationAbstractGlobalcovariancepoolinginconvolutionalneuralnetworkshasachievedimpressiveimprovementov
__Sunshine__·2022-12-12 17:48
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