Variance 第27页

java 数组协变

这种属性叫做协变（covariance）。在下面的情况下可以使用协变：数组是引用类型数组。在赋值的对象类型和数组基类型之间有隐式转换或显式转换。

weixin_30458043·2020-06-27 20:25

by analogy|类推 #每日一词#

Estimatesofcovariancebetweentraitswerederivedusingvari-anceestimatesofeachpairoftraitsandoftheirsumbyanalogywithx

董八七·2020-06-27 19:34

zz

:imuorientation:x:-0.00530699081719y:0.00178255140781z:-0.133612662554w:-0.99114048481orientation_covariance

weixin_30362801·2020-06-27 18:41

神经网络解决过拟合的方法

simplermodelstructureregularizationdataaugmentationdropoutBootstrap/BaggingensembleearlystoppingutilizeinvarianceBayesian

wchzh2015·2020-06-27 14:18

【误差】方差、标准差、均方误差和均方根误差的区别总结

文章目录来源方差方差与标准差均方差、均方误差、均方根误差均方根值来源https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/77855644方差方差(variance

vict_wang·2020-06-27 11:55

otsu结合OpenCV实现灰度图像自动阈值处理

otsu算法中这个判据就是最大类间方差(intra-classvarianceorthevariancewithintheclass)。下面就来详细说说什么是intra-classv

机器之眼·2020-06-27 09:10

SNIP 算法笔记

论文：AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection–SNIP论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.08189代码链接：http://

AI之路·2020-06-27 09:59

机器学习笔记——岭回归（Ridge Regression）

为了说明过拟合，先介绍两个概念：error=bias+variancebias:指的是模型在样本上的输出与真实值的误差。variance：指的是每个模型

痴澳超·2020-06-27 08:07

RAdam论文解读

中国博士生提出最先进AI训练优化器，收敛快精度高，网友亲测：Adam可以退休了论文解读：Radam：ONTHEVARIANCEOFTHEADAPTIVELEARNINGRATEANDBEYOND上面的了链接是对论文的解读

yealxxy·2020-06-27 08:59

关于深度网络中的Normalization：BN/RBN/WN/LN的记录

深度前馈网络中前层输入的变化往往会引起后面层的变化，后面的层需要不断地调整自己的参数去适应前层的输入变化，这被称为internalcovarianceshift。

夏天的米米阳光·2020-06-27 07:55

IMU融合

InertialMeasurementUnit)##Accelerationsshouldbeinm/s^2(noting's),androtationalvelocityshouldbeinrad/sec##Ifthecovarianceofthemeasurem

marine0131·2020-06-27 06:57

模型融合：bagging、Boosting、Blending、Stacking

它可以同时降低最终模型的Bias和Variance（证明可以参考这篇论文，我最近在研究类似的理论，可能之后会写新文章详述)，从而在提高分数的同时又降低Overfitting的风险。

·清尘··2020-06-27 05:11

RDKit | 删除方差低的描述符

尝试了scikit-learn的VarianceTheshold，一种基本的特征选择算法。什么是方差阈值可删除不满足给定方差的样本特征。默认情况下，将删除0方差，即所有样本具有相同值的要素。

qq2648008726·2020-06-27 03:45

数据预处理

details/50629115===========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

wepon_·2020-06-27 03:30

S1. 方差分析的方法

VenkateswarluK.,1997EstimationofVarianceComponentsBasedonaDiallelModelInvolvingMaternalandMaternalInteractionEffects.BiometricalJ

董八七·2020-06-27 02:02

快速梯度下降法-SAGA

SGD对于目标函数:目标函数优化步骤:1.随机旋转索引j,即函数fj(x);2.更新参数x,采用sgd公式为:SAGA(STOCHASTICVARIANCEREDUCTIONMETHODS)目标函数优化步骤

imperfect00·2020-06-27 02:24

深度学习的Xavier初始化方法

在tensorflow中，有一个初始化函数：tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer。

路虽远在路上·2020-06-26 21:36

非监督学习——PCA

——从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法一：前言1.1方差（Variance）方差是概率学和统计学中用来衡量随机变量或一组数据离散程度的度量。

StevenJane·2020-06-26 21:50

机器学习算法总结（二）调参技巧

偏差和方差在统计学习框架下，Error=Bias+Variance。

thormas1996·2020-06-26 19:08

Pandas

Foreachofthefourdatasets...ComputethemeanandvarianceofbothxandyComputethecorrelationcoefficientbetweenxandyComputethelinearregressionline

sysu_Alex·2020-06-26 17:07

Tensorflow——BatchNormalization（tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization）

tensorflow相应APImean,variance=tf.nn.mo

SpareNoEfforts·2020-06-26 16:03

偏差-方差全面解释

偏差（Bias）与方差（Variance）目录：为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？

stay_foolish12·2020-06-26 14:46

【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配

需要通过VIF(varianceinflationfactor）也就是方差膨胀因子进行检验。变量分为连续变量和分类变量。

scxyz_·2020-06-26 14:34

以java为例理解协变性

以java为例理解协变性这篇文章以java为例,解释下语言的类型系统中的几个重要概念,协变性（covariance）、逆变性(contravariance)和无关性（invariant）在面向对象语言中由于继承的存在

srzyhead·2020-06-26 14:57

理解机器学习中的偏差与方差

学习算法的预测误差,或者说泛化误差(generalizationerror)可以分解为三个部分:偏差(bias),方差(variance)和噪声(noise).在估计学习算法性能的过程中,我们主要关注偏差与方差

liuchengxu_·2020-06-26 10:39

Random Forest和Gradient Boosting调参小结

好多鱼哦·2020-06-26 10:41

bagging与boosting两种集成模型的偏差bias以及方差variance 的理解

1.模型的偏差以及方差：模型的偏差：是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。模型的方差：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1,X2,...,Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数（其本身仍然是随机变量）：F(X1,X2,...,Xn)。抽样的随机性带来了模型的随机性。我们认为方差越大的模型越容易过拟合：假设有两个训练集A和B，经过A训练的模

Michael_Shentu·2020-06-26 09:30

数学建模算法总结（二）

用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析（AnalysisOfVariance），记作ANOVA。

MyAnqi·2020-06-26 07:52

python中常用的九种预处理方法

htm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

大大kc·2020-06-26 06:54

The CMA（Covariance matrix Adaptation） Evolution Strategy

TheCMAEvolutionStrategy最近，学习一些优化算法，看到一种自适应协方差矩阵进化算法，抽点时间研究一下。CMA是一种随机的，不需要计算梯度的数值优化算法。主要用来解决非线性、非凸的优化问题，属于进化算法的一类，具有随机性。本文主要翻译的：TheCMAEvolutionStrategy:ATutorial，代码参见CMA-ES主页，个人理解，欢迎批评指针。主要内容如下：前言知识CM

超级替补·2020-06-26 06:57

Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（2）-- 优化算法

包括Train/Dev/Testsets的比例选择，Bias和Variance的概念和区别：Bias对应欠拟合，Variance对应过拟合。

红色石头Will·2020-06-26 05:29

学习曲线判断模型状态：欠拟合 or 过拟合

文章目录模型的方差与偏差ValidationCurveLearningCurve模型的方差与偏差每种模型都有优点和缺点，一个模型的泛化误差可以分解为偏差（bias）、方差（variance）和噪音（noise

林子要加油·2020-06-26 05:36

【文章翻译】Point GNN：使用图神经网络的3d目标检测方法

在PointGNN里，我们提出了一个自动配准的机制来保证平移不变性（reducetranslationvariance），并设计一个框合并和打分操作，以精确结合多个顶点的检测结果。我们在

键盘敲坏了·2020-06-25 23:23

机器学习知识点笔记（一）

机器学习三板斧学习路线奥卡姆剃刀(Occam'srazor)原理bias偏差、variance方差监督学习L1范数和L2范数的区别和作用?为什么L1范数会使权值稀疏？为什么要稀疏？

邦戈栗子·2020-06-25 23:28

sklearn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。

#HereWeGo·2020-06-25 22:29

《python深度学习》学习笔记与代码实现（第八章：8.4，8.5，生成模型）

是一样的VAE的工作原理如下1.一个编码器模块将输入样本转换为表示潜在空间中的两个参数,均值和方差2.假设潜在正态分布能够生成输入图像,并从这个分布中随机采样一个点,z=z_mean+exp(z_log_variance

Tersai·2020-06-25 21:48

吴恩达deep learning笔记第二课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

1.深度学习实用层面在训练集和验证集来自相同分布的前提下，观察训练集的错误率和验证集的错误率来判断过拟合（highvariance高方差）还是欠拟合（highbias高偏差）.比如训练集错误率1%，验证集

加油记笔记的小码农·2020-06-25 21:38

CUMCM→MCM/ICM→NPMCM：关于国赛(全国大学生、研究生、博士研究生数学建模竞赛)和美赛中的数学的专业词汇详细攻略—美国数学建模竞赛

绝对值accept接受acceptableregion接受域additivity可加性adjusted调整的alternativehypothesis对立假设analysis分析analysisofcovariance

一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:46

机器学习（二）梯度下降、归一化、交叉验证、模型评判

目录偏差和方差误差是偏差和方差而产生的，推导数学公式过拟合，欠拟合，分别对应bias和variance什么情况鞍点解决办法梯度下降Batch与Mini-Batch，SGD梯度下降的区别根据样本大小选择哪个梯度下降

兢飞·2020-06-25 18:43

特征选择之python实战（一）

ieUvaq特征选择主要有两个功能：1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合2.增强对特征和特征值之间的理解特征选择方法总览1去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance

水果翻炒数据·2020-06-25 14:38

Tensorflow的tf.nn.moments函数

形如[batchsize,height,width,kernels]axes表示在哪个维度上求解，是个list，例如[0,1,2]这个函数的输出有两个:TwoTensorobjects:meanandvariance

qq_38250162·2020-06-25 14:41

绘制学习曲线——plot_learning_curve

我们可以比较直观的了解到我们的模型处于一个什么样的状态，如：过拟合（overfitting）或欠拟合（underfitting）先来看看如何解析学习曲线图：要看深刻了解上面的图形意义，你需要了解偏差（bias）、方差（variance

不论如何未来很美好·2020-06-25 11:07

batchnorm BN无法更新保存参数 moving_mean/variance

在复现resnetv2的时候遇到了BN保存的问题，直接导致的结果就是训练集收敛很快，测试集准确率上升缓慢甚至上不去。查解决方案的时候看到网上也同样有不少同道中人，如果你试了很多方法还不管用，建议你试试本文所述的。1.官方提示你可以点进batchnorm查看，它说让添加如下代码来保存BN参数：update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)w

文草汇的三色堇·2020-06-25 09:03

C++实现rviz 2D Pose Estimate 功能设置机器人初始坐标

2DPoseEstimate进行初始位姿矫正，查看/initialpose消息格式：sun@sun-pc:~$rostopicinfo/initialposeType:geometry_msgs/PoseWithCovarianceStampe

龙性的腾飞·2020-06-25 05:54

图卷积网络介绍及进展学习笔记

IntroductionDefinitionMethodsApplicationsProblemsandprogressIntroduction数学上的卷积定义：CNN上的卷积：CNN卷积的特点TraslationinvarianceWeightsharing

- birdguan -·2020-06-25 04:52

可汗学院统计学笔记（一）

2.均值(mean)令总体数为N,样本数为n，每一个样本的取值用表示，则总体均值：样本均值：3.方差(Variance)与标准差（Standarddeviation）方差和

ruoyinfly·2020-06-25 04:42

测试【Machine Learning week6】Advice for Applying Machine Learning

分析：从learningcurve可以看出，随着TrainingsetSize的增加，Jtest明显下降，证明算法存在的问题是highvariance。

纸上飞114·2020-06-25 03:19

神经网络的优化策略

神经网络的优化策略实用策略bias/variance如果训练得到的参数模型对于train集合的拟合效果不好，则为高bias如果训练得到的参数模型对于test集合的拟合效果不好，则为高variance我们需要将网络优化到同时具有

qsyysq·2020-06-25 02:02

集成学习（扩展）

大部分情况下，经过bagging得到的结果，方差（variance）更小。具体过程：1.从原始样本集中抽取

Xu_Wave·2020-06-25 01:59

MO-CMA-ES

今天要介绍的文献是《CovarianceMatrixAdaptationforMulti-objectiveOptimization》。

小丑戏·2020-06-25 01:37

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