coefficient

一个符号求导的小程序

以后可以考虑把每个项coefficient*x^index单独提出来，把coefficient和index单独作为未知数x的属性。该程序目前只支持多项式求导。

flowesy·2024-09-08 20:58

pearson correlation coefficient

dingtom·2024-02-19 14:33

Paper - 预测异源多聚体相互作用 Effective Virial Coefficient (有效节流系数) 算法

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/135974780论文：Predictingheteropolymerinteractions:demixingandhypermixingofdisorderedproteinsequences预测异聚物相互作用：无序蛋白

SpikeKing·2024-02-02 16:39

Alphalens因子分析(4) - Information Coefficient方法

在前面的笔记中，无论是回报分析，还是因子Alpha，它们都受到交易成本的影响。信息分析(InformationAnalysis)则是一种不受这种影响的评估方法，主要研究方法就是信息系数(InformationCoefficient)。信息系数的范围为-1到1，绝对值越大，表明因子与收益之间的相关性越强；绝对值越小，表明因子对收益的贡献越小；因此，0表示因子对收益完全不产生贡献，1表示完美的线性关系

量化风云·2024-01-16 22:20

Pearson correlation coefficient (Pearson’s r) 皮尔森相关系数

此图用的是箱状图，的纵轴是“Pearson’sr”，是实际观测值与机器学习模型预测值之间的相关性Pearson'sf得分，它是一个统计量，用来衡量两个变量之间线性相关性的强度。这个得分可能是用来衡量实际观测值与机器学习模型预测值之间的相关性。Pearson'sf得分的范围从-1到1：一个接近1的得分表示一个非常强的正相关性，意味着模型的预测值随着观测值的增加而增加。一个接近-1的得分则表示一个非常

马鹏森·2023-12-31 17:26

Gini系数（Gini Coefficient，基尼系数）

**Gini系数（GiniCoefficient，基尼系数）**是一种衡量不平等分布的统计方法，常用于评估收入、财富等在一个群体中的不平等程度。基尼系数的取值范围在0到1之间，其中0表示完全平等，1表示完全不平等。基尼系数的计算方法如下：假设有N个个体，pi表示第i个个体拥有某项财富或收入的比例（相对于总体的比例），则基尼系数G可以通过以下公式计算：在实际应用中，基尼系数的计算经常用于评估分类模型

草明·2023-12-23 12:03

4-KCA验证The Knowledge of Coefficient Test and Assumption

KCA验证TheKnowledgeofCoefficientTestandAssumption2019.12.06胡振远在多项式盲证中，Alice在未知的情况下，通过计算，确实能够验证Bob拥有，是的解。因此Alice可以向外界宣告，Bob是对的。但是如果Alice不诚实，不计算就直接向外宣告Bob是对的，或者宣告Bob是错的。那么Alice这种行为如何保证呢。我们需要用到KCA做检验。KCA检验

胡振远的想法·2023-12-06 22:57

VC-PINN Variable coefficient physics-informed neural network for forward and inverse problems

VC-PINNVariablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsVC-PINN:Variablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsofPDEswithvariablecoefficient变系数问

xuelanghanbao·2023-12-04 00:32

皮尔逊相关系数（Pearson‘s correlation coefficient）理论及python代码

文章目录0.引言计算公式1.什么是皮尔逊系数使用场景重要性和局限性2.python应用案例案例：学习时间与考试成绩的相关性分析数据构造Python代码结果解释0.引言用一个简单的例子来解释皮尔逊相关系数的计算方法。想象你和你的朋友在做一个有趣的游戏：你们分别有一堆卡片，每张卡片上都写着两件事情的信息，比如一张卡片上写着“看了1小时电视”和“得了10分”，另一张写着“看了2小时电视”和“得了20分”

赵孝正·2023-12-01 00:05

斯皮尔曼相关系（Spearman‘s rank correlation coefficient）数理论及python代码

contents1.引言2.什么是斯皮尔曼相关系数基本原理计算方法值的范围和解释应用场景3.python应用案例案例：阅读习惯与写作技能评分的相关性分析数据构造Python代码结果解释1.引言让我用一个简单的方式来解释斯皮尔曼相关系数的计算方法。想象你和你的朋友们在玩一个游戏，比如赛跑。在比赛结束后，每个人都根据跑得快慢得到一个排名，跑得最快的得第一名，其次是第二名，以此类推。现在，假设我们还知道

赵孝正·2023-12-01 00:05

如何利用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来判断模糊c均值聚类FCM的聚类簇数量

文章目录前言一、轮廓系数的计算方法二、具体流程前言轮廓系数（SilhouetteCoefficient）是一种评价聚类效果的指标，它可以用于判断模糊C均值聚类的聚类簇数量。一、轮廓系数的计算方法对于每个数据点i，计算它属于每个聚类j的模糊成员度ui,j。然后，计算数据点i在聚类j内的平均距离（称为簇内距离）和在聚类j外的平均距离（称为簇间距离）。最后，计算轮廓系数s(i)，公式如下：s(i)=(b

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:38

go读书笔记

1、判断浮点数是否为整数funcIsInt(bitsuint32,biasint){expoent:=int(bits>>23)-bias-23coefficient:=(bits&((1gorunmain.go

IT_ziliang·2023-11-26 04:24

2018-08-02-临时替换R包函数相关片段

https://stackoverflow.com/questions/12925213/prevent-cex-from-scaling-with-the-correlation-coefficient-in-chart-correlationlibrary

zouxiaoyu·2023-11-20 08:11

MATLAB中Filter Designer的使用以及XILINX Coefficient(.coe)File的导出

文章目录FilterDesigner的打开滤波器参数设置生成matlab代码生成XILINXCoefficient(.COE)File实际浮点数的导出官方使用教程FilterDesigner的打开打开FilterDesigner：方法一：命令行中输入FilterDesigner，再回车打开。方法二：APP中调用FilterDesigner打开。滤波器参数设置界面的多种滤波器设置选项：根据设计需求设

YprgDay·2023-11-17 10:54

python自定义损失函数_在keras中创建自定义损失函数

嗨，我一直在尝试为dice_error_coefficient在keras中创建自定义损失函数。

weixin_39715290·2023-10-13 00:44

逻辑回归与评分卡

线性回归的方程写作：θ被统称为模型的参数，其中θ0被称为截距(intercept)，θ1~θn被称为系数(coefficient)，这个表

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

皮尔逊相关系数-Pearson（Pearson correlation coefficient）

BiGmowang·2023-10-03 04:25

流体理论中平板湍流边界层表面摩擦系数（skin friction coefficient）近似估计公式总结

流体理论中的平板湍流边界层表面摩擦系数（skinfrictioncoefficient）近似估计公式总结流体中的表面摩擦系数（skinfrictioncoefficient,CfC_fCf）可以定义为：Cf≡τw12 ρ U∞2C_f\equiv\frac{\tau_w}{\frac{1}{2}\,\rho\,U_\infty^2}Cf≡21ρU∞2τw其中，τw\tau_wτw表示局部壁剪切应力

qq_18937049·2023-07-17 23:10

R2决定系数（Coefficient of Determination）

R2决定系数（CoefficientofDetermination）是一种用于评估回归模型拟合优度的指标。它表示模型能够解释数据方差的比例，通常用于比较不同模型的表现。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义总方差（TotalSumofSquares，TSS）为真实值y的方差，即：TSS=Σ(yᵢ-ȳ)²/n，(i=1,2,…,n)

丰。。·2023-06-09 17:24

回归分析中15个统计量解释｜Eviews回归结果的理解

目录参数解释1.回归系数(coefficient)2.回归系数的标准差(Std.Error)3.T检验(T-Statistic)4.P值(Prob)5.可决系数(R-squared)6.调整后的可决系数

suzybai的学习笔记·2023-06-08 12:28

bin(二进制)文件转coe(Coefficient)文件---bin2coe

硬件组做仿真或者上板测程序一般都会用到coe文件，但有时编译生成的权重文件可能为bin文件，这时就需要将bin(二进制)文件转coe(Coefficient)文件，可以用现成的python工具包bin2coe

Bulc·2023-04-18 18:45

拉丁立方抽样算法

upper_limit,number_of_sample):section_variable=np.array([lower_limit,upper_limit]).reshape(-1,1)#变量区间上下限列向量coefficient_f

优化大师傅·2023-03-30 18:05

图像分割类损失函数记录以及对比

1.DiceLoss与DiceCoefficientdiceloss源自于dicecoefficient分割效果评价标准,dicecoefficient具体内容如下:defdice_coefficient

qq_43138519·2023-03-14 11:19

皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)

最近在看脑机接口的网络，看到有使用通道的皮尔森相关系数作为特征的方法，这里记录一下皮尔森相关系数的学习内容，方便以后查阅。皮尔森相关系数(Pearsoncorrelationcoefficient）相关系数简单相关系数复相关系数典型相关系数参考资料相关系数相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式

梁小憨憨·2023-02-06 17:06

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（MelFrequencyCepstrumCoefficient）原理梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点预加重：在语音信号中，高频部分的能量一般比较低，信号不利于处理，提高高频部分的能量能更好的处理分帧：在比较短的时间内，语音信号不会发生突变，利于处理加窗：帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况，较好地得到频谱补零：FFT的要求输入数

weixin_30244681·2023-02-03 10:01

马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）更适合类别不平衡问题的模型结果评价

一般常见指标是F1-score、precision、recall、roc、auc、accuracy，但他们存在的最大问题是，没有考虑TN上面这个例子中对应的精确率和召回率如下：Precision=TP/(TP+FP)=18/(18+3)=0.86Recall=TP/(TP+FN)=18/(18+2)=0.90F1=2*(Precision*Recall/Precision+Recall)=0.88

zh515858237·2023-01-31 11:07

聚类评价指标(轮廓系数 Silhouette coefficient)

聚类评价指标最近在做聚类的项目，聚类得到结果后我们需要知道聚类的好坏，用哪个算法效果比较好。肯定要选择那个最好评价的算法。今天我们就不谈算法只谈算法结果的评价。我也从网上看了很多的别人写的东西，总之是五花八门的。那下面我们言归正传。聚类算法是机器学习算法中的一种无监督算法。那么在生活中我们大多数做项目的话其实数据集都是为标定的。我看到许多人有写到通过有label的样本，计算它的混淆矩阵。这不乏是一

@小二黑·2023-01-27 11:50

机器学习笔记part1，系数优化(SGD/随机梯度下降)及代码实现

要先理解梯度下降:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1138716481,epochs(时代/学习周期)→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient

丰。。·2023-01-21 19:03

python计算互信息_Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现

MICMIC即：MaximalInformationCoefficient最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于MutualInformation(MI)互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。CSDN原文链接互信息？互信息(Mutu

sherlockhj·2023-01-14 23:20

语义分割常用指标(mIOU,Dice coefficient)

语义分割mIOU定义如下：其中p_ij表示真实值为i，被预测为j的像素数量，等价于其中TP(t)表示以为阈值的情况下预测为正样本，实际上也为正样本的数量。Dicecoefficient定义如下：其中X为预测像素，Y为groudtruth，实际上，这和mIOU的定义差不多，仔细分析即可知道这个Dice等价于TP/(TP+FP+FN+TN)参考https://www.aiuai.cn/aifarm11

小伟db·2023-01-09 19:28

L1正则化、L2正则化以及dropout正则化的keras实现

正则化fromkerasimportregularizersmodel=models.Sequential()#l2(0.001)是指该层权重矩阵每个系数都会使网络总损失增加0.001*weight_coefficient_value

轻羽羽·2023-01-09 10:30

聚类效果评估——轮廓系数（Silhouette Coefficient）附Python代码

轮廓系数前言是什么？为什么？由此可得：怎么用？不适用示例前言在机器学习中，无监督学习算法中聚类算法算作相对重要的一部分算法。也常在低资源和无标注的情况下使用。其中KMeans作为聚类算法中的一种，充当着重要的角色。由于其思想较为简单，易于理解和方便实现。所以经常被用来做数据的处理，在NLP领域常被用于文本聚类以及文本类别挖掘等方向。但是KMeans算法有一个致命的缺点就是，如何选择K值。K值的选择

技术宅zch·2023-01-08 16:34

直观理解：图算法之Triangle Count和Clustering Coefficient

定义 TriangleCount（三角形计数）用来确定图中每个节点的跟其1-hop的点直接能够形成三角的个数。三角形是由三个节点组成的集合，三个节点中的每个节点与其他两个节点都有直接相连的关系。可以通过全局运行三角形计数算法，评估整个数据集的整体聚合情况。具有大量三角形的图网络更有可能表现出小世界性（small-world）。关于图的聚集系数，Networkx提供了比较完备的算法实现，有需要的可

老羊_肖恩·2023-01-06 23:56

变异系数（Coefficient of Variation,COV）和协方差（Covariance, Cov）

变异系数（COV）在概率论和统计学中，变异系数（coefficientofvariation），又称“离散系数”，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比变异系数的优点：（1）消除单位的影响（2）消除均值大小不同的影响MATLAB协方差[cov]和相关系数[corrcoef]说明协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。

ddd...e_bug·2023-01-03 18:42

权重计算方法三：变异系数法（Coefficient of Variation）

目录1.原理简介2.步骤详解2.1原始数据收集2.2指标数据正向化2.3数据标准化（消除量纲）2.4计算变异系数2.5计算权重及得分3.案例分析3.1获取原始数据3.2指标正向化3.3数据标准化3.4计算变异系数3.5计算权重4.完整代码（Java）4.1方法类CoV.java4.2主类CoVmain.java1.原理简介变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是直接利用各项指

离陌lm·2023-01-03 18:40

机器学习中的数学——距离定义（十三）：杰卡德距离（Jaccard Distance）和杰卡德相似系数（Jaccard Similarity Coefficient）

von Neumann·2022-12-31 17:22

pytorch实现求协方差、皮尔森相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient）

这个人很懒，还没有设置昵称...·2022-12-31 09:51

【统计学】三大相关系数之肯德尔相关系数（kendall correlation coefficient）

小猪课堂·2022-12-31 09:19

Yolact

protonet的最后一组卷积核个数通过一组coefficients(掩码系数)预测每个instancemask(输出mask)掩码系数由head层输出，shape为（cls,nm）prototypemask@coefficient

highoooo·2022-12-21 08:09

LLL算法代码

以下为LLL算法的实现过程：（matlab代码）本人在课程设计中完成以下工作LLL_exchange()函数function[Y,square_length_Y_Y,Y_Y_coefficient]=LLL_exchange

worm _catch_rice·2022-12-21 01:09

轮廓系数silhouette_score手动实现及使用总结

vitalflux.com/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-example/https://towardsdatascience.com/silhouette-coefficient-validating-clustering-techniques-e976bb81d10chttps

qq_45759229·2022-11-30 21:54

图论中的聚类系数(Clustering coefficient)简单介绍

目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clusteringcoefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例”，本文对其做一个简单的介绍。本文参考了Wiki百科-Clusteringcoefficient。更：关于GraphSage论文详解，请参见博文《GraphSage-《InductiveRe

November丶Chopin·2022-11-28 09:11

机器学习之K-Means聚类（python手写实现+使用Silhouette Coefficient来选取最优k值）

文章目录K-MeansSilhouetteCoefficient（轮廓系数）代码实现参考K-MeansK-Means聚类又叫K均值聚类，是一种线性时间复杂度的聚类方法，也是比较成熟的一种聚类算法。具体计算步骤如上。SilhouetteCoefficient（轮廓系数）在"无监督学习"(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数

Icy Hunter·2022-11-22 10:59

opencv 鱼眼矫正

*jpg){Matsrc=imread(jpg);Matdistortion=src.clone();Matcamera_matrix=Mat(3,3,CV_32FC1);Matdistortion_coefficient

qianbo_insist·2022-11-22 05:43

R2 的Python实现总结

https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination这里记录一下几种Python实现：1.从sklearn.metric中调用fromsklearn.metricsimportr2

好好学习_天天向上de·2022-11-21 17:06

为什么选择DCT而不是DFT

https://www.quora.com/Why-DCT-has-less-high-frequency-coefficient-than-DFT-I-have-been-reading-about-that-DCT-has-even-symmetry-and-DFT-does-not-but-I-dont-get-itfft-WhywouldyouuseDCTasopposetoDFTford

思考实践·2022-11-21 17:27

机器学习基础（五）——线性回归/岭回归/lasso回归

岭回归3.4Lasso回归线性回归和岭回归、Lasso回归一、基础概念线性回归的本质就是：y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b求解:wTw^TwT(wT,b)(w^T,b)(wT,b)是系数（coefficient

Bayesian小孙·2022-11-20 13:29

Python--如何计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

浮豹·2022-09-30 13:13

ucinet计算聚类系数大于1怎么办_Clustering coefficient(集聚系数)

Clusteringcoefficient(集聚系数)[email protected]声明：英语以及专业水平不是一般地有限，写得不好随便喷，仅供个人参考。在图论中，集聚系数是图中的点倾向于集聚在一起的程度的一种度量。证据显示：在多数实际网络以及特殊的社会网络中，结点有形成团的强烈倾向，这一倾向的特征是有一个相对紧密的连接(HollandandLeinhardt,1971[

范楚杰·2022-08-12 07:19

集聚系数global / local Clustering coefficient

Clusteringcoefficient的定义有两种：全局的和局部的。triplet是一个三元组=三个节点，其中三个节点有2条边=opentriplet三个节点加3条边=closed全局集聚系数=closed/（open+closed）全局的算法基于triplet。triplet分为开放的triplet(opentriplet)和封闭的triplet(closedtriplet)两种（Atrip

wtq的小学生·2022-08-12 07:49

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