Variance

方差分析的数学原理与matlab实现

Matlab实现方差分析方差分析的概念为什么要使用方差分析方差分析的数学表达交互性水平方差分析matlab代码示例方差分析的概念方差分析（AnalysisofVariance，ANOVA），又称“变异数分析
anndasu·2020-08-16 00:07

IMU噪声标定——加速度计和陀螺仪的白噪声和零偏不稳定性

参考资料AllanVariance:NoiseAnalysisforGyroscopesvectornavgyroscopeAnintroductiontoinertialnavigation安装首先，
W_Tortoise·2020-08-15 23:33

robot_pose_ekf使用遇到的问题

起码两个），用来精确机器人的位姿信息．关于robot_pose_ekf要订阅哪些话题，以及因为它的使用tf树如何调整，参见需要努力的阿蒙．在上面的配置好以后，运行该包的launch文件，发现会报错：Covariancespecifiedformeasurementontopicxxxiszero
ethan_guo·2020-08-15 22:50

模型的偏差、方

首先看一下有关模型误差相关方面的表述，下图是《统计学习方法》中关于误差的相关整理偏差和方差1.总览对于某个特定的模型来说，它的泛化误差（GenerationError）可以分为三部分：模型预测值的方差（variance
Forlogen·2020-08-15 21:14

Allan Variance：传感器随机误差实验代码（matlab）

clc;clearall;tic;%data=csvread(‘G:\桌面文件\chuanganqi.csv’,2,5,[2520005]);%X=csvread(‘G:\桌面文件\chuanganqi.csv’,2,5,[2520005]);X=csvread(‘G:\桌面文件\chuanganqi.csv’,2,5);%X=data(1:720000,1)*3600;%读取数据，以陀螺仪某一轴
勇闯天涯(QQ:24565706)·2020-08-15 21:51

惯导笔记 - 传感器误差分析

参考：Anintroductiontoinertialnavigation,OliverJ.Woodman,2007参考：惯性仪器测试与数据分析,严恭敏,李四海,秦永元编参考：NXP:AllanVariance
luoshi006·2020-08-15 21:55

IMU噪声模型

目录陀螺噪声模型白噪声（WhiteNoise）零偏（Bias）白噪声的累积，随机游走，随机游走系数各种噪声性能指标的单位换算Dirac函数的单位Allanvariance陀螺噪声模型陀螺测量模型：(1)
flyandflay·2020-08-15 20:10

17年sdnu选拔赛第2场----树状数组+方差公式

DescriptionAnarraywithlengthnisgiven.Youshouldsupport2typesofoperations.1.xychangethex-thelementtoy.2.lrprintthevarianceoftheelementswithindicesl
winycg·2020-08-15 17:52

Identity matrix 与whitening的理解

Awhiteningtransformationorspheringtransformationisalineartransformationthattransformsavectorofrandomvariableswithaknowncovariancematrixintoasetofnewvariableswhosecovarianceistheidentitymatrix
Takoony·2020-08-15 11:00

机器学习中学习曲线的 bias vs variance 以及 数据量m

关于偏差、方差以及学习曲线为代表的诊断法：在评估假设函数时，我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割：60%训练集trainingset、20%交叉验证集crossvalidationset、20%测试集testset，分别用于拟合假设函数、模型选择和预测。模型选择的方法为：1.使用训练集训练出10个模型2.用10个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差（代价函数的值）3.选取代价函数值最小的
深度瞎学汪·2020-08-15 09:40

机器学习期末考试复习

目录一、KNN分类算法与K-means聚类算法二、在正则化时不同范数之间的区别三、监督学习与非监督学习有哪些四、高偏差（Bias）与高方差（Variance）4.1诊断偏差与方差（Diagnosingbiasvs.variance
是志明呀·2020-08-15 04:22

3.偏置值和方差（bias & variance）对预测结果的影响及如何选择最优模型

1.样本数量对bias和variance的影响预测的模型与实际模型之间的差距为bias+variance样本数量越多，预测值与μ、σ²越接近。
小甜姜！·2020-08-15 03:40

关于 CNN对图像特征的 位移、尺度、形变不变性的理解

个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”（Equivariance），由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值，所以不论上一层特征图谱（featuremap）中的某一特征平移到何处，卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值
voxel_grid·2020-08-15 00:56

python . 数据分析1 数据的预处理

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
数据科学家corten·2020-08-15 00:24

关于R-FCN的理解难点之平移不变性和平移可变性

理解难点１：平移不变性和平移可变性作者在论文中提到了两个概念，平移不变性（translationinvariance）和平移可变性（translationvariance）。
Kellybook·2020-08-14 23:31

【深度学习】卷积神经网络为什么具有平移不变性？

所以上面的描述就对应着各种不变性：平移不变性：TranslationInvariance旋转/视角不变性：Ratation/ViewpointInvariance尺
LawenceRay·2020-08-14 23:59

泛化误差及交叉检验

IrreducibleError，即不可避免误差部分，刻画了当前任务任何算法所能达到的期望泛化误差的下限，即刻画了问题本身的难度；Bias，即偏差部分，刻画了算法的拟合能力，Bias偏高表示预测函数与真实结果相差很大；Variance
leon_kbl·2020-08-14 18:06

方差分析｜概率统计学习笔记

方差分析1概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著的。
PenguinAsHeathen·2020-08-14 18:27

CVPR2018_Seeing Small Faces from Robust Anchor’s Perspective

的人脸检测文章，基于frcnn、ssd的anchor机制，作者认为小人脸检测不到的主要原因是因为anchorbbox与小人脸的iou过低，现有的anchorbaseddetector处理scaleinvariance
胡豆豆爱学习·2020-08-14 17:19

吴恩达深度学习笔记(29)-神经网络训练的方差和偏差分析

这一节我们学习在神经网络学习训练时出现的结果进行分析，偏差和方差的表现和优化，仔细看好咯~偏差，方差（Bias/Variance）几乎所有机器学习从业人员都期望深刻理解偏差和方差，这两个概念易学难精，即使你自己认为已经理解了偏差和方差的基本概念
极客Array·2020-08-14 16:12

B站吴恩达深度学习视频笔记（32）——神经网络训练的方差和偏差分析

这一节我们学习在神经网络学习训练时出现的结果进行分析，偏差和方差的表现和优化，仔细看好咯~偏差，方差（Bias/Variance）几乎所有机器学习从业人员都期望深刻理解偏差和方差，这两个概念易学难精，即使你自己认为已经理解了偏差和方差的基本概念
nine_mink·2020-08-14 15:27

Kruskal-Wallis单因子方差分析

Source:http://www.r-bloggers.com/kruskal-wallis-one-way-analysis-of-variance/如果你在进行多个群组之间比较时，因为群组不满足正态分布而不能使用
timothyzh·2020-08-14 07:30

SQL函数汇总

聚集函数：avg,求平均值count,统计记录的条数max,求最大值min,求最小值range,计算所选行的最大值与最小值的差stdev,计算所选行的标准偏差sum,求和函数variance，函数返回值样本的方差做为所有选择行的方差的无偏估计
wangfred1·2020-08-14 05:26

c# 画正态分布图

样本数据///publicListXs{get;privateset;}publicStandardDistribution(ListXs){this.Xs=Xs;Average=Xs.Average();Variance
weixin_30664615·2020-08-14 03:29

卷积神经网络池化层和卷积层作用

链接：https://www.zhihu.com/question/36686900/answer/130890492个人觉得主要是两个作用：1.invariance(不变性)，这种不变性包括translation
yuehanliushuang·2020-08-13 23:48

syncbn在TensorFlow中的实现

在syncbn之前我们先简单介绍一下BN层以及多卡机制BN层介绍BN层中有两个可训练参数（beta,gamma），以及两个统计参数（movingmean,movingvariance）。
yjl9122·2020-08-13 23:20

sklearn模型评估

常用的回归评估指标包括：r2_score,explained_variance_score等等。
润森·2020-08-13 22:21

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

ExplainedVariance累计贡献率又名累计方差贡献率不要简单理解为解释方差，它是PCA降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA降维的参考维度。
Ellating123·2020-08-13 19:06

CCIPCA：直观协方差无关增量式主成分分析算法

CCIPCA是由密西根州立大学翁巨扬教授于2003年，在TPAMI上发表的论文，与传统的主成分分析（PCA）不同，CCIPCA在一个样本集的主成分过程中，不需要对样本的协方差矩阵进行评估，因此，存在Covariance-free
MirrorYuChen·2020-08-13 18:13

batch_normalization

1.tf.nn.batch_normalization(x,mean,variance,offset,scale,variance_epsilon,name=None)x:inputmean:样本均值variance
轻描没淡写·2020-08-13 18:00

【小白学AI】随机森林 全解 （从bagging到variance）

文章目录1随机森林2bagging3神秘的63.2%4随机森林vsbagging5投票策略6随机森林的特点6.1优点6.2bias与variance6.3随机森林降低偏差证明为什么现在还要学习随机森林？
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-13 17:25

python笔记：sklearn r2_score和explained_variance_score的本质区别是什么？

但是explained_variance_score和它有什么区别？A：从公式的差别角度看：当残差的均值为0时，它俩是一样的。至于用哪个，就看你有没有假设残差均值为0。
htuhxf·2020-08-13 14:14

sklearn KMeans 分类

importitertoolsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansnp.random.seed(1)#Setthenumberofsamples,themeansand#variancesofeachofthethreesimulatedclusterssamples
瓦力冫·2020-08-13 14:09

【机器学习】：降维_主成分分析(PCA)原理详解及Python实现

self.n_components=n_componentsdeffit_transform(self,X):self.n_features_=X.shape[1]#求协方差矩阵X=X-X.mean(axis=0)self.covariance
BQW_·2020-08-13 13:09

【机器学习】sklearn数据预处理（降维）

在机器学习的特征预处理过程中，由于存在一些冗余的特征，我们需要对特征进行降维处理以简化机器学习的难度，常用的数据降维的方式有：Filter（过滤式）：VarianceThreshold、Embedded
颜丑文良777·2020-08-13 13:48

Iris数据集用主成分分析MATLAB

==0,:);a=a(:,2:5);b=data(data(:,1)==1,:);b=b(:,2:5);c=data(data(:,1)==2,:);c=c(:,2:5);[coefs,scores,variances
芒果和小猫·2020-08-13 11:21

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

ExplainedVariance累计贡献率又名累计方差贡献率不要简单理解为解释方差，它是PCA降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA降维的参考维度。
稚枭天卓·2020-08-13 10:39

麦克风阵列处理之超指向波束与散射噪声场

SDB使用MVDR（MinimumVarianceDistortionlessResponse）准则，且采用理论推导的噪声场，如散射噪声场。
bellshape·2020-08-12 15:29

面试中值得关注的问题

机器学习理论类：写出全概率公式&贝叶斯公式模型训练为什么要引入偏差(bias)和方差(variance)？证CRF/朴素贝叶斯/EM/最大熵模型/马尔科夫随机场/混合高斯模型如何解决过拟合问题？
wonengguwozai·2020-08-12 14:54

深度之眼_吴恩达深度学习_打卡学习_调试

偏差/方差，偏差vias，方差variance，看实际的情况，可能既有偏差，又有方差。正则化：L2正则化，有lambda，增大lamb
weixin_38426803·2020-08-12 13:13

sobol敏感性分析 matlab代码

csdn:https://blog.csdn.net/xiaosebi1111/article/details/46517409%wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Variance-based_sensitivity_analysis
allein_STR·2020-08-11 21:58

ECCV2020(Oral) 特征描述符# #特征匹配# #图像匹配#表现SOTA！性能优于SIFT、R2D2和D2-Net等描述符，代码已经开源！

ECCV2020(Oral)《OnlineInvarianceSelectionforLocalFeatureDescriptors》局部特征描述符的在线不变性选择自适应特征描述符，表现SOTA！
阿光砸瓮·2020-08-11 20:24

第四讲：学习理论（Learning Theory）

1偏差/方差的权衡（Bias/variancetradeoff）在讲线性回归的时候，我们讨论过这样的问题：拟合数据的时候，选择线性的“y=θ0+θ1xy=\theta_0+\theta_1xy=θ0+θ1x
xyk_hust·2020-08-11 20:37

高偏差和高方差

方差：（variance）描述的是一个模型在不同训练集上的差异，描述的是一个模型在不同训练集之间的差
冲鸭，屎壳郎·2020-08-11 05:41

理解高偏差和高方差，欠拟合 过拟合

最早接触高偏差（highbias）和高方差（highvariance）的概念，是在学习machinelearning的欠拟合（underfitting）和过拟合（over-fitting）时遇到的。
shishi_m037192554·2020-08-11 05:25

机器学习十二 误差原因与模型复杂度

在模型预测中，模型可能出现的误差来自两个主要来源，即：因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差（bias），或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差（variance）。
爱吃莴苣笋·2020-08-11 05:52

高偏差、高方差、低精确率与低召回率、混淆矩阵

本文是个人理解1.高偏差(highbias)与方差(highvariance)偏差,可以理解为样本与模型预测结果的差距，可以使用平方差计算方差是样本y值与模型期望的差的平方和。
一个人的场域·2020-08-11 03:02

因子暴露相关（MV模型，SRM模型）

均值方差模型（MarkowitzMean-VarianceModel）1952年，马柯维茨发表了《证券组合选择》，建立起现代投资组合理论的框架。
黄浚哲forever·2020-08-11 02:28

机器学习面试整理

文章目录机器学习面试总结基础困惑度:AUC是什么：sigmod函数GELUs交叉熵损失函数先验、后验、似然Bias和Variance区别梯度爆炸和梯度消失问题线性回归模型梯度下降算法梯度下降算法对比L-BFGS
相知无悔·2020-08-11 02:17

泛型二 泛型和数组

数组和泛型容器有什么区别要区分数组和泛型容器的功能，这里先要理解三个概念：协变性（covariance）、逆变性（contravariance）和无关性（invariant）。
dongqinging·2020-08-10 22:10
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