Variance

SNIP-An Analysis of Scale Invariance in Object Detection

论文名称:AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection–SNIP论文作者：BharatSingh&LarryS.Davis论文链接：https://arxiv.org
春枫琰玉·2019-02-25 21:37

python实现两张图片的像素融合

importnumpyasnpimportcv2fromPILimportImage,ExifTagsdefcalcMeanAndVariance(img):row=img.shape[0]col=img.shape
JY-Justin·2019-02-23 14:08

深度学习调参

trainvaltest6/2/2bigdatatrainvaltest90/10/1099.5/0.4/0.1可以没有testhighbias欠拟合｛bignetwork;trainlonger｝highvariance
gloriazhang2013·2019-02-23 13:00

时间序列分析之相关性

目录方差(Variance)相关系数（Correlation）自相关/序列相关(AutocorrelationorSerialCorrelation)两种时间序列的相关性方差(Variance)设随机变量
敲代码的quant·2019-02-20 17:27

R语言变量降维分析

#Retainnumericdigitscovariances<-newdatacovariances<-cov(c
dltan·2019-02-13 09:25

基于R实现统计中的检验方法---方差分析

知乎：https://www.zhihu.com/people/parkson-19/posts前言方差分析（均数的显著性检验）方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异系数分析
R语言中文社区·2019-02-12 11:00

常用统计算法JAVA实现 - 方差与标准差（05）

/**** *@描述:变异性量数：方差* *@方法名:variance* *@paramin* *@return* *@返回类型double* *@创建人micheal* *@创建时间2019年1月2日下午
成都好男人·2019-01-15 19:47

Chapter 6 应用机器学习的建议 (reading notes)

2.biasandvariance2.1判断过拟合or欠拟合2.2正则化与偏差、方差2.3绘制学习曲线判断算法是否出现高偏差or高方差的情况2.4应用机器学习的建议2.4.1修正学习算法2.4.2选择神经网络的层数
Andrew*·2019-01-13 22:56

方差偏差分解及含义

偏差与方差的直观感受：方差（Variance）：度量同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。
秋名鱼酱·2019-01-11 18:22

batchnorm问题

importtensorflowastfimg=tf.Variable(tf.random_normal([128,32,32,64]))axis=list(range(len(img.get_shape())-1))axis=[0]mean,variance
_Gus_·2019-01-10 21:35

《资产定价理论：逻辑分析和经验验证》读书笔记(1)

资产定价模型分类演绎型演绎I型特点以实用性、可计算性为主不坚持经济学传统假设CasesMean-VarianceCAPMAPTBlack-Scholes演绎II型特点理性人假设与一般均衡框架为理论前提可计算性差
ningfreeman·2019-01-09 20:53

统计学习导论之读书笔记（一）统计学习（Statistical Learning）

3.1参数方法3.2非参数方法4指导学习(SupervisedLearning)与无指导学习(UnsupervisedLearning)5评价模型精度5.1拟合效果检验5.2偏差-方差权衡（bias-variancetrade-off
Liang_DJ·2019-01-07 00:26

【机器学习降维】主成分分析PCA

文章目录1.概率论基础1.1数学期望1.2方差(Variance)1.3协方差(Covariance)2.线性代数基础2.1矩阵2.2特征值与特征向量2.3对称矩阵2.4正交矩阵2.5矩阵对角化
Mankind_萌凯·2019-01-02 11:40

Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

variance:方差方差（Variance）是概率论中最基础的概念之一，它是由统计学天才罗纳德・费雪1918年最早所提出。用于衡量数据离散程度，因为它能体现变量与其数学期望（均值）之间的偏离程度。
liumiaocn·2018-12-28 11:14

关于“Deep Variational Metric Learning”

论文阅读笔记论文标题：DeepVariationalMetricLearning动机：现有的方法大多是对类内差异（variance）不加区分，使得模型在训练集上过度拟合。
Allen_David·2018-12-25 23:23

inception v3 模型的全部 tensor

mixed_8/tower/conv_1/batchnorm/moving_variancemixed_8/tower/conv_1/batchnormmixed_8/tower/conv_1/CheckNumericsmixed
Dorothy_Xue·2018-12-17 23:08

详解C#的协变和逆变

一、使用协变（Covariance）和逆变（Contravariance）能够实现数组之间、委托实例和方法之间、泛型委托实例之间、泛型接口的变量和泛型类型的对象之间、泛型接口的变量之间的隐式转换；使用协变将允许使用比原指定类型派生程度更大
Minotauros·2018-12-09 12:00

Structuring Machine Learning Projects - 第二周

第二周课程目标Understandwhatmulti-tasklearningandtransferlearningareRecognizebias,varianceanddata-mismatchbylookingattheperformancesofyouralgorithmontrain
geekpy·2018-12-06 10:22

sklearn实践之——计算回归模型的四大评价指标（explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score）

回归模型是机器学习中很重要的一类模型，不同于常见的分类模型，回归模型的性能评价指标跟分类模型也相差很大，这里简单基于工作中的一点实践来记录一下基于sklearn库计算回归模型中常用的四大评价指标主要包括：explained_variance_score
Together_CZ·2018-12-04 20:22

SNIP——“自适应”型“狙击”策略 (目标检测)(two-stage)(深度学习)(CVPR 2018)

论文名称：《AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection–SNIP》论文下载：https://arxiv.org/abs/1711.08189论文代码：http
图像所浩南哥·2018-12-04 20:06

Python实现的特征提取操作示例

CreatedonMonAug2110:57:292017@author:飘的心"""#过滤式特征选择#根据方差进行选择，方差越小，代表该属性识别能力很差，可以剔除fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdx
飘的心·2018-12-03 08:27

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

偏差-方差分解（bias-variancedecomposition）“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进
郑瀚Andrew.Hann·2018-11-29 19:00

ML：图解Error = Bias^2 + Var + Irreducible Error

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
htuhxf·2018-11-28 15:09

深度学习笔记-偏差(Bias)，方差(variance)

hiddenlayer，花费更多时间训练网络，或者moreadvancedalgorithm)，反复尝试，直到bias变小，能拟合数据，这是最低标准一旦偏差值降到了一个可以接受的范围，就要开始考虑方差variance
disasters·2018-11-26 19:34

explained variance

2018/10/31这个东西在学习PCA的时候遇见的，而且一直都没在统计学中遇见过。2018/11/26应该就是在分析PCA的时候，他提到了这种名词关系，这部分变量解释了80%的方差；这种说法，对我第一次听说这个东西的我看来，是很让人惊讶的。这个指标如果达到了很高，那岂不就算是对这个事务内在的规律掌握了。
VChao·2018-11-26 08:22

第八章 VAR模型与脉冲响应

VarVariance，统计量上的方差第一节VAR模型探讨实际有效汇率（REER）与中国对美国出口的（X）的关系问题，假设两个变量
ChenQihome9·2018-11-24 07:39

Paper reading：CubeNet: Equivariance to 3D Rotation and Translation

标题：CubeNet:Equivarianceto3DRotationandTranslation作者：DanielWorrallandGabrielBrostow，ComputerScienceDepartment
Felaim·2018-11-20 20:01

为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？

作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/20099757/answer/26586088来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 上面有答案解释得很明确，即样本方差计算公式里分母为的目的是为了让方差的估计是无偏的。无偏的估计(unbiasedestimator)比有偏估计(biasedestimator)更好是符合直觉
benniaofei18·2018-11-19 00:00

方差、标准差、均方差、均方误差区别总结

http://blog.csdn.net/Leyvi_Hsing/article/details/54022612一、百度百科上方差是这样定义的：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量
coco_1998_2·2018-11-17 17:45

sklearn实现特征选择--过滤法（通过方差、f_regression、卡方）

importnumpyasnpfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold.SelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportf_regressionfromsklearn.feature_selectionimportchi2fromsklearn.feature_selectionimport
Adm1rat1on·2018-11-16 16:48

机器学习：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。
在杭州·2018-11-14 21:27

协方差(covariance)和相关系数(correlation coefficient)

相关系数和协方差实际上是相同的概念，都是用来描述两个随机变量之间的相似程度的。这篇文章将详细说明协方差和相关系数的相关知识。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。1、事物之间的关系事物之间有两种关系，有关系和没关系。1.1、有关系据专家表示，要买房的人越多（下图的城镇化率可以简单理解为进城买房的人数），房价就越高（数据来源）：从上图可以看出，房价与进城买房的人数成正比，两者
Tonywu2018·2018-11-11 15:02

Fast R-CNN论文学习

2.1RoI池化层2.2初始化Pre-trained网络2.3Fine-tuneMulti-tasklossMini-batchsampling通过RoI池化层反向传播SGD超参数2.4ScaleInvariance3
calvinpaean·2018-11-07 11:45

协方差、协方差矩阵的数学概念及算法计算

方差，协方差和协方差矩阵1、概念方差（Variance）是度量一组数据的分散程度。
Aventador_SV·2018-11-06 09:15

一个月刷完机器学习笔试题300题（8）

A7B30C35DCan’tSay正确答案是：B主成分选择使variance越大越好，在这个前提下，主成分越少越好。
小哥哥th·2018-11-03 20:16

实验的方差分析（R语言）

实验设计与数据处理（大数据分析B中也用到F分布，故总结一下，加深印象）第3课小结——实验的方差分析（one-wayanalysisofvariance）概述实验结果\(S\)受多个因素\(A_i\)影响
EndlessCoding·2018-10-29 23:00

Spark Python API函数：pyspark API(3)

文章目录•1histogram•2mean•3variance•4stdev•5sampleStdev•6sampleVariance•7countByValue•8top•9takeOrdered•10take
风中一叶(Liko)·2018-10-27 09:45

Practical aspects of Deep Learning

testsetsdistributionProbloemMismatchedtrain/testdistributionSolutionMakesuredevandtestcomefromsamedistribution2.Bias/Varianceima
Simple_isBeauty·2018-10-13 21:12

Bias and Variance

过拟合的时候，有几种方法导致过拟合的原因有哪些结构讨论bias与variance的时候，模型的复杂度是变化的讨论正则项的时候，模型一定要足够复杂（达到过拟合的程度），这时候lambda是变化的。
CY_TEC·2018-10-12 11:53

11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariateanalysisofvariance，MANOVA）、主成分分析（Principalcomponentanalysis）
Seehidre·2018-10-09 09:06

李宏毅机器学习笔记

小一点Wi小的比较好（因为输入值有很大变化，对输出的影响相对没有那么大）λ越大，函数越平滑但是λ太大了，就太平滑，不能正确拟合函数了正则项不考虑b,因为b对函数的平滑程度没有影响10月11日biasVSvariancebias
This_is_alva·2018-10-09 09:06

偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择

模型性能的度量在监督学习中，已知样本，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（训练时未见过的数据）上检测其预测值与实际值之间的误差。可以采用平方误差函数（meansquarederror
城市中迷途小书童·2018-10-04 19:47

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十二）集成学习（Ensemble）

集成学习（Ensemble）1.Bagging我们考虑当结果的方差variance很大，如何降低variance。
人工智能插班生·2018-10-02 22:51

Coursera-吴恩达-机器学习-第六周-编程作业: Regularized Linear Regression and Bias/Variance

0Introduction在这个练习中，应用regularizedlinearregression，并观察其bias-varianceproperties性质。
帅金毛·2018-10-01 20:39

总体方差的无偏估计

样本平均值average：样本方差variance：总体均值（期望）mean：总体方差variance：样本方差中心极限定理，足够样本量情况下，样本的均值趋于总体的期望总体方差的无偏估计
DeepMine·2018-09-28 14:32

McGan-《McGan:Mean and Covariance Feature Matching GAN》的公式理解

对文章McGan中的公式进行一些解释发现网上没有什么中文的解读，这里稍微写一下论文中的公式推导。能力有限，不喜勿喷。摘要（Abastract）1.引言（Introduction）2.整体概论度量（IntegralProbabilityMetrics）2.1IPM定义2.2带有IPM的生成模型学习3.均值特征对齐GAN3.1均值对齐IPM3.2均值特征对齐GAN3.3相关工作4.协方差特征对齐GAN
1003714185yyy·2018-09-23 20:43

2. 简单线性回归

Thesimplelinearregressionmodelconsistsofthemeanfunctionandthevariancefunction.简单线性回归是由均值函数和方差函数组成的。
爱跑步的coder·2018-09-21 17:57

{机器学习}【学习笔记2018.09】

复现Kitsune:AnEnsembleofAutoencodersforOnlineNetworkIntrusionDetection随机数学基础：mean均值（期望）residual残差计算方法为variance
Vito_dq·2018-09-20 15:58

机器学习常见问题整理

overfitting是由highvariance导致，highvariance是由特征太多，特征值过度敏感导致，regularizer能够减少特征数量和降低特征值敏感度，所以说是个好方法。
婉妃·2018-09-19 01:21

偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择

模型性能的度量在监督学习中，已知样本，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（训练时未见过的数据）上检测其预测值与实际值之间的误差。可以采用平方误差函数（meansquarederror
X猪·2018-09-18 23:11
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