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2、求均值：mean函数3、求方差：var函数4、求均方差：std函数5、求协方差：cov函数1.2其它基础技巧确保输入向量为行向量：X=X(:)';确保输入向量为列向量：X=X(:);矩阵循环移动：

SCI冲COX多因素模型需要满足的条件：1.各观测值间相互独立，即残差之间不存在自相关；2.因变量和自变量之间存在线性关系；3.残差的方差齐；4.不存在多重共线性；5.没有显著异常值；等级资料要除了设置为因子

测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集，那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差

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2.摩西在什么地方差遣使者去见以东王?去的目的是什么?得到什么样的答案?1

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torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差

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Fisher线性判别分析主要包括两个目标：最大化类间方差（MaximizeBetween-ClassVariance）：通过找到一个

4，方差5标准差这几个都是表示一组数的离散程度的！先把我们要统计的数据放出来【98,83,65,72,7

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降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

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包括均值、方差、最大值、最小值、中值、偏度、峰度等。2,形状特征（Shape-basedfeatures）：这些特征描述了ROI的几何形状和大小属性。例如，体积、表面积、紧凑性、

关键：找到投影方向补充知识：主成分分析（PCA）目标函数1:最小化重建误差主成分分析（PCA）目标函数2:最大投影后的方差

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。

总体方差和样本方差是统计学中两个重要概念，它们在定义和计算上有所不同，主要区别体现在数据集的性质和计算公式的分母上：1.总体方差（PopulationVariance）：定义：总体方差是指将一个完整数据集

方差和协方差都是用来衡量随机变量之间关系的统计量，但它们的计算方式和含义有所不同。方差（Variance）：方差是描述数据集合离散程度的统计量，它衡量了数据点与均值之间的平均距离。

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所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波（附全网最详细公式推导）-知乎其它博客

x_2,...,x_n]Xn=[x1,x2,...,xn]，其均值为Xn‾=1n∑i=1nxi\overline{X_n}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_iXn=n1i=1∑nxi方差

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