allan方差第8页

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

2.实验内容用高斯分布产生kkk个高斯分布的数据（不同均值和方差）（其中参数自己设定）。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

第4章一元线性回归

线性回归模型一元线性回归模型总体回归函数，截距，斜率，误差项二、线性回归模型的系数估计普通最小二乘（ordinaryleastsquares，OLS）估计量参数估计量预测值参数三、拟合优度回归（regression）可由解释的样本方差的比例被解释平方和

流焱之舞·2024-01-15 06:23

统计学-R语言-4.2

文章目录前言单变量数据的描述分析分类型数据频数表条形图饼图数值型数据数值型数据数据的集中趋势--均值数据的集中趋势--众数离散程度离散程度--极差离散程度--四分位数极差离散程度--方差离散程度--加权方差离散程度

柔雾·2024-01-15 06:17

机器学习~从入门到精通（二）线性回归算法和多元线性回归

为什么要做数据归一化一、数据归一化：1.最值归一化2.均值方差归一化importnumpyasnpX=np.random.randint(1,100,size=100)X=X.reshape(-1,2)

一夜白头催人泪·2024-01-15 01:48

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。

下一个拐角%·2024-01-14 22:02

求“二维随机变量的期望E(X)与方差D(X)”例题（一）

离散型设随机变量(X,Y)的联合分布律为X\Y0100.10.210.30.4(1)求E(X)先求x的边缘分布律，表格里x=0的概率为0.1+0.2，于是我们可得X01P0.30.7直接求E(X)即可，得到结果(2)求E(XY)直接x与y相乘就行。记得别乘多了，别的算了又算遍。(3）求E(X+Y)和上面一样，x与y相加就行。连续型已知随机变量(X,Y)的概率密度。(1)求E(X)和求一维连续型随机

White--Night·2024-01-14 14:40

数学建模.灰色关联分析

其实也可以使用回归分析，方差分析等数理统计，但是他们缺点就是数据小的话误差很大，而灰色关联分析就可以很好解决数据小的问题。2.基本思想：灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密

丰海洋·2024-01-14 12:39

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

将回归加入到决策树：image.png分类决策树中，一致性（均匀性）由熵值来度量；数值决策树，则通过统计量（如方差、标准差或平均绝对偏差等）来度量。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

最大似然估计与贝叶斯

过程：通过观察数据分布（如8，9.5，11），预估一个模型（比如正态分布，这个判断通常来自于领域内专家），然后求出在该模型下发生此数据分布概率最大的模型（求参数组合-均值与方差），这样就确定了这个高斯模型

冷水调画·2024-01-14 06:42

数据分析学习Day2---商务与统计（第五章）

1.参数统计量表示样本，而参数表示总体2.有偏估计与无偏估计但统计量都是无偏估计时，应该考虑方差即分散程度，选取最小方差的无偏估计。

ghostdogss·2024-01-14 03:10

【方差分析原理简介】

文章目录方差分析（AnalysisofVariance，简称ANOVA）1方差分析流程2借助sklean进行基于方差分析的特征筛选3总结方差分析（AnalysisofVariance，简称ANOVA）卡方检验更多的会考虑在衡量两个离散变量是否独立时使用

今天也要加油丫·2024-01-13 13:09

机器学习降维技术全面对比评析

线性技术主成分分析（PCA）线性投影：PCA执行线性投影以捕获数据中的最大方差。计算效率：高效且广泛使用，但假设线性关系。线性判别分析(LDA)有监督的降维：LDA结合了类别信息来找到最好地

冷冻工厂·2024-01-13 10:52

如何对多元线性回归模型调参？

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

Pytorch的默认初始化分布 nn.Embedding.weight初始化分布

一、nn.Embedding.weight初始化分布nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布，即均值$\mu=0$，方差$\sigma=1$的正态分布。

不当菜鸡的程序媛·2024-01-13 04:04

一元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型，旨在找到一条直线，以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系

Nie同学·2024-01-12 23:50

亲子日记第78篇

连续两天的大雨马路上的积水浅的地方到了脚脖处，深的地方差不多到了小腿肚上一点点。东营网友的朋友圈都在转发路面积水问题，甚至调侃在东营生活必须要备条船了。

高兴些·2024-01-12 21:39

互联网加竞赛基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-12 18:19

权重调整、评估与控制（二）

权重调整评估与控制（二）1权重评估2权重控制子总体占总体方差的比重等于相应的权重平方之比，权重的客观截取有效的控制了较大权重，避免较大权重出现的情况。

SMILE_9025·2024-01-12 16:53

主成分分析（PCA）

PCA算法的主要步骤是：（1）对向量X进行去中心化（2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或1（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量（4）选取最大的k个特征值及其特征向量（5）用X与特征向量相乘python

fallinmix·2024-01-12 11:17

6.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】鲁邦核函数的含义和应用

目录1.给ICP和NDT配准添加柯西核函数1.1代码实现2.将第1部分的robustloss引入IncNDTLO和LooselyLIO，给出实现和运行效果3.从概率层面解释NDT残差和协方差矩阵的关系，

宛如新生·2024-01-12 06:31

8. 《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》基于保存的自定义NDT地图文件进行自动驾驶车辆的激光定位

3.将建图结果导出为NDTmap，即将NDT体素内的均值和协方差都存储成文件。4.实现基于NDTmap的激光定位。根据车辆实时位姿，加载所需的NDT体素并完成定位。

宛如新生·2024-01-12 06:57

《实验设计与建模》方开泰.版学习笔记-思维导图-第2章

第二章因子试验设计2.1单因素试验2.1单因素试验.png2.1.1线性可加模型2.1.1线性可加模型.png2.1.2方差分析2.1.2方差分析.png2.1.3多重比较2.1.3多重比较.png2.1.4

子王大可·2024-01-12 05:06

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

PCA主成分分析算法

比如通过对原有10个特征的线性组合,我们找出3个主成分，就足以解释绝大多数的方差，该算法在高维数据集中被广泛应用。

沉住气CD·2024-01-12 05:47

概率论与数理统计-第6章参数估计

、点估计的概念二、评价估计量的标准无偏性定义1：设^θ(X1,…,Xn)是未知参数θ的估计量，若E(^θ)=θ,则称^θ为θ的无偏估计量定理1：设X1,…,Xn,为取自总体X的样本，总体X的均值为μ，方差为

Ciian·2024-01-12 05:16

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三

慕溪同学·2024-01-12 03:45

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第一阶段)外星语词典全过程文档及程序

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于方差分布的方法对未知语言文本中重复片段的自动搜索问题的研究B题外星语词典原题再现：我们发现了一种未知的语言，现只知道其文字是以20个字母构成的。

数模竞赛Paid answer·2024-01-11 20:06

【教学随笔】运用平方差公式进行因式分解

这节课学习的主要内容是运用平方差公式进行因式分解，学习时如果直接就给同学们讲把前面在整式的乘法中学习到的平方差公式反过来运用就形成了因式分解的平方差公式，然后就是反复的运用、反复的操练的话，学生学起来就会觉得没有味道

40dcae6a8986·2024-01-11 13:48

矩阵求逆引理，SMW恒等式

utm_id=0https://blog.csdn.net/qq_37372155/article/details/120014057如模糊度协方差阵计算举例：模糊度参数的求解

apple-mapping·2024-01-11 11:05

Multilevel Modeling Using R 第二章

其中τ^2代表类间的方差；σ^2代表类内的方差从表达式来看，其实就是看类内方差在类内方差和类间方差的比例那么对于一组数据，我们要计算类内相关性，首先就要计算σ^2计算方式我们假设有160所学校，10903

小潤澤·2024-01-11 09:22

方差分析（python代码实现，超全）

定义方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

python机器学习建模·2024-01-11 04:55

定投读书《行为金融学通识》1-1

回答：标准金融学的5大基石分别是：1、人们是理性的；2、人们如均值—方差资产组合理论所描述的那样，构建资产组合及人们的资产组合要求的只是高期望收益与低风险；3、人们如标准生命周期理论所描述的那样储蓄与支出

文倩定投人生·2024-01-11 03:56

如何在考试中使用计算器

笑:)在大学的考试中一般都可以使用计算器但是到现在才发现自己并不会使用计算器.www(例如:1.在概率论考试中计算方差或均值的技巧.

利賀田·2024-01-10 22:43

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

单因素方差分析--R

任务说明三个剂量水平的药物处理受试者，每个剂量水平十个受试者，现在收集到数据后，问：药物剂量水平显著影响受试者的response？或者不同剂量药物处理受试者有显著效果的差异吗？数据library(tidyverse)library(reshape2)#install.packages("gplots")library(gplots)dfF)#variable259352529676245.62.2

All_Will_Be_Fine噻·2024-01-10 10:40

C2-3.2.1 诊断Bias（偏差） and variance(方差)——误差的两大来源+解决方案

C2-3.2.1诊断Bias（偏差）andvariance(方差)——误差的两大来源1、Whatisbias?

帅翰GG·2024-01-10 06:43

他成功的希望渺茫，因双方差距太大！

在上午的11点整，四川队将向首钢队发起正式挑战，目前四川队在最近赛事中的表现非常不理想，并惨遭8连败，在这种情况下，他就急需一场大的胜利来鼓舞士气，虽然他此次挑战的是首钢队，但这场比赛他还能够获胜并终结首钢的8连胜吗？下面随我们一起来看看吧！首先，我们来看看擂主首钢队的情况，自从复赛以来首钢队就是表现出了非常强势一面，并与复赛之前相比进步非常明显，如今的他更是取得了8连胜，在这里他甚至看到了总冠军

垣坤篮球·2024-01-10 05:03

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差

涂山容容·2024-01-10 01:26

软件测试|Python科学计算神器numpy教程（十二）

这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。

程序员潇潇·2024-01-09 22:55

numpy库学习实验报告

库中函数完成对股价统计分析的实现，内容包括但不限于：（1）构造CSV数据（2）读取数据（3）计算成交量加权平均价格（4）计算股票最高价（所有最高价中的最大值）、最低价（所有最高价中的最小值）、极差（5）计算收盘价中位数、方差

赵丫丫·2024-01-09 21:19

【sklearn练习】preprocessing的使用

以下是一些常见的preprocessing模块中的功能和用法示例：标准化特征（FeatureScaling）：使用StandardScaler类可以对特征进行标准化，使其具有零均值和单位方差。这对于许

我感觉。·2024-01-09 18:51

模型评估之偏差-方差分解

偏差-方差分解（Bias-VarianceDecomposition）为我们提供一个很好的分析和指导工具。偏差-方差分解试图对学习

老羊_肖恩·2024-01-09 15:53

概率论与数理统计（期末复习）

第四章数学期望与方差1.期望的性质：E(C)=C;E(X+C)=E(X)+C;E(CX)=CE(X);E(kX+C)=kE(X)+C;E(X+Y)=E(X)+E(Y);E(X-Y)=E(X-Y);;X与

蓝桉802·2024-01-09 12:47

深度学习知识点总结

关于bn层mean,std第i个元素就是第i个通道上全部batch张输出特征图所有元素的平均值和方差,所shape就是特征图shape可学习参数weight和bias分别对应γ，β.有bn时cov可以不用

zwhdldz·2024-01-09 11:45

3D点云平面拟合算法

纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎首先，如果在网上寻找答案，你将得到的答案包括对协方差矩阵进行

新缸中之脑·2024-01-09 08:45

python pca/svd原理及应用

PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

资料加载中·2024-01-08 20:43

概率论与数理统计知识点+课后习题

文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率

兑生·2024-01-08 16:09

Numpy生成正态分布的数组

u是均值，a是方差，所以正态分布也记作N(u,a)。在整体分布的折线图中，u决定的是图形的位置，a决定的是图形的高矮和胖瘦。a越大图形越瘦高，a越小图形越矮胖。u越小图形越靠前，u越大图形越靠后。

Python私教·2024-01-08 13:35

数据分析求职系列_简历篇

IT农民工1·2024-01-08 13:20

使用PyTorch实现去噪扩散模型

在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计与输出的图像相似。这个过程包括使用KLDivergence来计算损失。

deephub·2024-01-08 12:44

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