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学习笔记2：scikit-learn中使用r2_score评价回归模型

在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score和r2_score。

Softdiamonds·2020-07-10 16:57

总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)及CV(交叉验证)

前言此片有很多别人的东西，直接搬过来了，都有注释，里面也有一些自己的理解和需要注意的地方，以此记录一下，总结如下，思想不够成熟，以后再补充，如有错误请不吝指正犀利的开头在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Lossfunction（误差函数），通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程，来提高模型的性能(performance)。然而我们学

哈士奇说喵·2020-07-10 16:55

协方差矩阵性质 covariance matrix

ref:eigenvectorhttp://www.quora.com/What-is-an-eigenvector-of-a-covariance-matrixgeometricinterpretationhttp

xyqzki·2020-07-10 13:04

Variance-Covariance Matrix

Thislessonexplainshowtousematrixmethodstogenerateavariance-covariancematrixfromamatrixofrawdata.VarianceVarianceisameasureofthevariabilityorspreadinasetofdata.Mathematically

ShenYounger·2020-07-10 12:04

窗口函数使用

窗口可以与下面这些函数结合使用：sum(),avg(),max(),min(),count(),variance()和stddev();窗口也可以和first_value()与last_value()结合使用

wanglipo·2020-07-10 05:27

机器学习（四）经验风险与结构风险

1.偏差与方差(biasandvariance)在回归问题中,我们用一个简单的线性模型来拟合样本,称为线性回归,如图1;或者用更复杂,高维的函数来拟合,比如二次函数得到图2,六次函数得到图3.我们可以看出来

JeemyJohn·2020-07-10 05:38

ukf(无迹卡尔曼滤波)算法的matlab程序.

UKFUnscentedKalmanFilterfornonlineardynamicsystems%[x,P]=ukf(f,x,P,h,z,Q,R)returnsstateestimate,xandstatecovariance

qmenglijuanq·2020-07-10 02:02

机器学习之特征选择方法

通过sel=VarianceThre

人鱼线·2020-07-09 21:17

深度学习中为什么加入正则化

因为，highvariance意味着你的训练集和验证集的效果有很大差别，很可能是因为你的训练集里面的数据并不能很好地反映验证集里面的特征，或者说验证集中有一些需要学习到的东西在你的训练集中却没有，所以模型无论如何学习你的训练集

lpflpf5678·2020-07-09 19:54

PostgreSQL 聚合函数讲解 - 3 总体|样本方差, 标准方差

摘要：PostgreSQL自带了一些常用的统计学聚合函数,非常好用.本文介绍一下方差和标准差的一些聚合函数.总体方差:populationcovariance总体标准差:populationstandarddeviation

DemonHunter211·2020-07-09 18:23

CVPR2018论文阅读-Faster MPN-COV：迭代计算矩阵平方根以快速训练全局协方差池化

论文地址：TowardsFasterTrainingofGlobalCovariancePoolingNetworksbyIterativeMatrixSquareRootNormalization工程地址

不会算命的赵半仙·2020-07-09 18:11

方差（variance）

Inprobabilitytheoryandstatistics,varianceistheexpectationofthesquareddeviationofarandomvariablefromitsmean.Informally

guojunxiu·2020-07-09 16:26

经验风险最小化

学习理论：偏差方差权衡（Bias/variancetradeoff）训练误差和一般误差（Trainingerror&generationerror）经验风险最小化（Empiriedriskminization

datongchi4098·2020-07-09 15:26

期望方差协方差协方差矩阵 (Expectation Variance Covariance)

在学习机器学习的算法时经常会碰到随机变量的数字特征，所以在这里做一个简单的总结。1、期望(Expectation)离散：其中，f(x)为随机变量x的概率函数，事实上期望就是随机变量的平均数。连续：连续情况和离散的类似，只是把求和换成了积分。求解关于自变量函数的期望的公式如下，其实自变量x的期望是r(x)=x的一个特例。离散：连续：性质：1.如果Y=aX+b,E(Y)=aE(X)+b.2.如果x1,

Danieljf24·2020-07-09 10:18

【论文阅读】《Skip-Connected Covariance Network for Remote Sensing Scene Classification》跳跃连接协方差池化的遥感图像场景识别

摘要本文提出了一种用于遥感场景分类的新型端到端学习模型——跳跃链接协方差(SCCov)网络。本工作的创新之处在于将两个新的模块嵌入到传统的卷积神经网络(CNN)模型中，即，跳跃连接和协方差池化。SCCov具有双重优势。首先，通过跳跃接将CNN生成的多分辨率地物图结合起来，这对于解决遥感场景分类数据集中存在的大规模变化问题具有重要的好处。其次，利用协方差池化，可以充分利用多分辨率特征图中包含的二阶信

ccly1996·2020-07-09 09:06

经验风险与结构风险

偏差与方差(biasandvariance)在回归问题中,我们用一个简单的线性模型来拟合样本,称为线性回归,如图1;或者用更复杂,高维的函数来拟合,比如二次函数得到图2,六次函数得到图3.我们可以看出来

ice110956·2020-07-09 08:42

实验笔记之——covariance matrix pooling

具体理论请参考博客《学习笔记之——covariancepooling》实验pythontrain.py-optoptions/train/train_sr.json先激活虚拟环境sourceactivatepytorchtensorboard

gwpscut·2020-07-09 08:40

【论文阅读】《Remote Sensing Scene Classification Using Multilayer Stacked Covariance Pooling》MSCP遥感图像场景分类

目前计算机视觉领域日趋火热，针对图像分类的各种深度学习框架也逐渐被提出，这些框架表现出了良好的性能和准确率，但是针对遥感图像场景的分类问题的解决一直存在挑战，因为遥感图像中包含着大量的空间信息，这些空间信息中又包含着很强的类内变化以及很弱的类间变化，因此本文提出了一种MSCP的特征堆叠与协方差池化的方法来解决此类问题。摘要本文提出了一种新的遥感图像场景分类方法——MSCP。该方法的创新之处在于，它

ccly1996·2020-07-09 07:36

Gaussian process的样本生成与其mean和kernel的联系

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/31427491给定mean和covariance，如何生成一个GP。

wenli_smile·2020-07-08 23:08

对于ssd对小目标检测效果的思考

conv4_3_norm_mbox_priorbox为例：prior_box_param{min_size:30.0max_size:60.0aspect_ratio:2flip:trueclip:falsevariance

mazinkaiser1991·2020-07-08 10:20

深度学习复习

分类性能度量精确率和召回率向量范数,矩阵范数范数欠拟合、过拟合与模型的variance,bias的关系抑制过拟合使用归纳性更好的模型使用数据扩增技术降低模型的复杂度增加更多的数据Dropout在深度学习网络的训练过程中

WEI_69·2020-07-08 02:47

自适应滤波器：维纳滤波器2——LCMV及MVDR实现

这次看到有约束的部分，简单整理一下思路：1）拉格朗日乘子法；2）线性约束最小方差滤波器（Linearlyconstrainedminimum-variance，LCMV）;3）谱估计之MVD

bakalaka·2020-07-08 01:29

Task1：随机事件与随机变量

全概率公式4、贝叶斯公式——Baye′sFormulaBaye'sFormulaBaye′sFormula三、随机变量及其分布特征0、随机变量分类1、期望ExpectedValue（μ/E(X)）2、方差Variance

诡途·2020-07-07 22:42

对二分类问题，4维特征数据的bagging（logstics的bagging）

其实从重采样就能感受到bagging实际上是在为减少variance做努力。首先每一次采样的子模型都不可能是完全互相独立的，也不可能是完全相同的。因此可以

forest小拳拳·2020-07-07 21:30

Duncan多重比较结果解释

One-WayANOVAAnalysisofVarianceProcedureDuncan'sMultipleRangeTestforvariable:YIELDNOTE:ThistestcontrolsthetypeIcomparisonwiseerrorrate

Jick_Yang·2020-07-07 17:32

scikit-learn中拟合结果的评价指标

在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score和r2_score。

lipe12·2020-07-07 13:39

[Python嗯~机器学习]---设计一个简单的机器学习系统和准确率、召回率

之后，我们通过画出学习曲线来观察训练集误差和交叉验证集误差，确定是否有高bias问题，或者高variance问题，或者什么别的问题。

暴走的鹏鹏哥哥·2020-07-07 12:53

Piepho 2008 NNA

PiephoHP,RichterC,WilliamsE.Nearestneighbouradjustmentandlinearvariancemodelsinplantbreedingtrials.BiometricalJ

董八七·2020-07-07 08:09

课程 5： Problem Set 2

课程5：ProblemSet21.练习：MeasurementUpdate2.练习：NewVariance回顾了在测量时，比如由于测量设备存在误差，而且已知测量设备的方差时，通过测量手段预测下一个新的值

我还听说过石壁岭的小河湾·2020-07-07 04:47

mysql 聚合函数比较函数字符串函数...大全

文章目录聚合函数AVG()SUM()STDEV()，STDDEV_POP()VARIANCE()，VAR_POP()，VARP_SAM()比较函数coalesce字符串函数concatconcat_wsgroup_concat

TigerrrRose·2020-07-07 00:25

数据库中分组函数汇总

1.分组函数的类型avg平均值count统计值max最大值min最小值sum合计stddev标准差variance方差后两个了解语法count（）和count（expr）的区别前者返回满足select语句条件列表行数

Noblelxl·2020-07-06 23:55

高斯分布

高斯分布高斯分布概念协方差矩阵的传播（covariancepropagation）多元高斯概率密度函数的拆分与组合高斯分布边缘化(Marginalization)高斯分布的独立性与不相关性高斯分布概念高斯分布

Hecttttttttt·2020-07-06 22:34

机器学习经典算法优缺点对比及选择建议

1.偏差&方差在统计学中，一个模型好坏，是根据偏差和方差来衡量的，所以我们先来普及一下偏差(bias)和方差(variance)：1.偏差：描述的是预测值（估计值）的期望E’与真实值Y之间的差距。

金陵笑笑生·2020-07-06 21:23

【语义分割】- DeeplabV1&V2

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFS.下载地址：http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdfBackground：CNN的一个特性是invariance

灬Alex灬·2020-07-06 20:05

阿里nlp算法实习记录

当时太紧张没答出来.应该是用二分查找他:variance和bias是什么,如果这两个东西高了分别代表什么?我:variance是方差,bias是误差.variance高了代表过拟合,bias

吴允泰·2020-07-06 15:40

【算法分析】多个对比算法的统计检验方法

（1）方差分析（AnalysisOfVariance，ANOVA）——推荐1用于多组样本比较，方差齐，正态性。（在两组和多组比较中，方差齐性的意思是比较各组的

CS青雀·2020-07-06 14:02

机器学习——模型误差分析

而在模型选择、训练和优化过程中，我们常常用偏差/方差（Bias/Variance），或者欠拟合和过拟合（Underfitting/overfitting）作为优化模型的依据。

竹林刀声dogwaves·2020-07-06 04:32

机器学习学习笔记（十三）—— 异常检测(Anomaly detection)

高斯/正太分布(Gaussian/Normaldistribution):Say.ifxisadistributedgaussianwithmean,variance.,x服从高斯分布.如下图，决定了轴线位置

lancetop-stardrms·2020-07-06 03:30

压缩算法--PCA主成分分析

PCA原理1、协方差原理样本X和样本Y的协方差(Covariance)：协方差

峰1234135·2020-07-06 02:00

基于深度学习目标检测中多尺度问题的研究成果

目录(1)FeaturePyramidNetworksforObjectionDetection(2)AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection–SNIP(

于小勇·2020-07-06 01:01

机器学习中的Bias、Variance

Error(误差)=Bias(偏差)+Variance(方差)Bias偏差指的是样本输出与真实值之间的差距，即模型本身的拟合程度。

weixin_34292959·2020-07-06 01:47

C# 4.0 新特性之支持 Contra-variance (转)

我们已经知道数组的Variance、接口和委托的Covariance的概念和基本用法。本文介绍在Variance上的另外一种情况，即Contra-variance。

weixin_30549175·2020-07-05 21:34

多重共线性检验-方差膨胀系数（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。

weixin_30518397·2020-07-05 21:11

sklearn回归方法汇总demo

特征：两个数值型数据gamma和max_lambda预测目标：一个数值型数据beta评测指标遍历了所以sklearn的评测指标：explained_variance_score #解释方差，越接近1越好

7im0thyZhang·2020-07-05 14:53

关于采样信号应该是相关性的3点原因

本文观点摘自---Spectrum-SensingAlgorithmsforCognitiveRadioBasedonStatisticalCovariancessectionIIB段1信号是过采样的信号满足奈奎斯特采样定理

szcsun5·2020-07-05 14:06

sklearn数据集预处理操作

☺��·2020-07-05 13:11

误差理论、贝叶斯、最大似然与最小二乘估计

误差理论一、偏倚（bias）和方差(variance)在讨论线性回归时，我们用一次线性函数对训练样本进行拟合（如图1所示）；然而，我们可以通过二次多项式函数对训练样本进行拟合（如图2所示），函数对样本的拟合程序看上去更

sdulibh·2020-07-05 11:57

C++学习之计算均值和方差

Vector计算均值(mean)和方差(variance)vector中，作用有两个，一个是累加求和，另一个是自定义类型数据的处理1.累加求和[cpp]viewplaincopyintsum=accumulate

qq_26460507·2020-07-05 03:15

SSD网络解析之PriorBox层

SSD网络中的PriorBox层用于部署特征图中每个位置（像素点）处的默认框（即计算每个默认框相对于网络输入层输入图像的归一化左上角和右下角坐标以及设置的坐标variance值）默认框的具体设置，我们需要先看一下原论文中的

走的那么干脆·2020-07-05 03:29

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