Variance 第36页

R语言可视化

交流结果(数据可视化)，挑战结果(有没有其他可能)，书写报告数值变量的特征和可视化数据集中趋势的测量：均值(mean)，中位数(median)，众数(mode)数据分散趋势的测量：值域(range)，方差(variance

Soul_wwb·2018-04-16 15:29

2018-04-13 开胃学习数学系列 - Variance Reduction 2

这个作业是使用单因子高斯Copula模型对合成CDO进行定价。合成CDO包含n个CDS，投资组合的全部损失定义为：Loss(t)=∑wĩi(t)(1-ri(t))参数定义wi是notionalweights，总和是∑iwi=1a是recoveryrateofithinportfoliõi(t)thedefaultindicatorofthei-thdefaultedbeforetimett时间

Kaiweio·2018-04-15 12:19

Chavez126·2018-04-14 09:16

深入理解 c# 第五章演示方法组转换和委托逆变性

classInferenceAndContravariance{staticvoidLogPlainEvent(objectsender,EventArgse)//sender是按钮的表示，EventArgs

eyetired·2018-04-08 10:53

【Scala之旅】类型参数

本节翻译自GenericClassesVariancesUpperTypeBoundsLowerTypeBoundsPolymorphicMethods综述：在Scala中，你可以用类型参数来实现类和函数

gcusky·2018-04-07 00:00

A Note on Kaldi's PLDA Implementation

Kaldi’sPLDAimplementationisbasedon[1],theso-calledtwo-covariancePLDAby[2].TheauthorsderiveacleanupdateformulafortheEMtrainingandgiveadetailedcommentinthesourcecode.Hereweaddsomeexplanationstomakeformu

MoussaTintin·2018-04-05 16:05

Bagging与Boosting大法好

1.Biasv.s.Variance复杂model：largeVariance，smallBias简单model：largeBias，smallVariance因为考虑做10次实验，sample不同的data

ibunny·2018-03-30 21:37

MaxPooling的作用

maxpooling主要有两大作用1.invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)2.保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似

郭耀华·2018-03-30 08:00

hiveQL 聚合函数

DISTINCTcol):计算排重后值的和avg(col):计算指定行的平均值avg(DISTINCTcol):计算排重后的指定行的平均值min(col):计算指定行的最小值max(col):计算指定行的最大值variance

刘公子lxl·2018-03-25 22:13

偏差(Bias)-方差(Variance)权衡(tradeoff)

参考文献：1.UnderstandingtheBias-VarianceTradeoff2.机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？

张先生的blog·2018-03-25 18:02

tensorflow的使用进阶

Note:Whenis_trainingisTruethemoving_meanandmoving_varianceneedtobeupdated,bydefaulttheupdate_opsareplacedintf.GraphKeys.UPDATE_OPSsotheyneedtobeaddedasadependencytothetrain_op

陈卓为·2018-03-21 11:52

吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【3】（精简总结）

竹聿Simon·2018-03-17 16:35

学习曲线(learning curve)来判断模型状态：过拟合欠拟合

learningcurve可以帮助我们判断模型现在所处的状态：过拟合（overfiting/highvariance）or欠拟合（underfitting/highbias）模型欠拟合、

码灵薯·2018-03-13 21:41

理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）

JasonCcccc·2018-03-13 01:57

吴恩达深度学习笔记二：超参数调试、正则化以及优化

验证集：用以训练过程检验模型和数据的拟合程度，可省略测试集：训练完成后评估模型所用的数据集划分：1、无验证集时，训练集：测试集=7：32、训练集：验证集：测试集=6：2：22.bias-variance

Dod_Jdi·2018-03-12 22:22

机器学习-算法工程师 -面试/笔试准备-重要知识点梳理

Cris_Lee卡卡卡·2018-03-12 17:01

为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1

为什么样本方差（samplevariance）的分母是n-1？-马同学的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/20099757/answer/312670291

mathyrs·2018-03-11 00:00

sklearn库feature selection特征选择算法及API使用

univariatefilterselectionmethods单变量过滤选择方法；recursivefeatureeliminationalgorithm递归特征移除方法Removingfeatureswithlowvariance

Young_win·2018-03-02 18:59

李宏毅机器学习笔记（五）-----Where does the error come from

p=5functionset===modelerror来源：（1）baise（2）variance问题一：怎么估算Biase和Variance-------数理统计中的点估计点估计步骤：（1）抽取样本（

橘子甜不甜·2018-03-02 12:58

机器学习中的偏差（Bias）与方差（Variance）

Error=Bias2+Variance+NoiseError=Bias2+Variance+NoiseBias是“用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值”与“真实模型”的输出值之间的差异

team79·2018-02-27 17:25

机器学习李宏毅 L38-Ensemble

Ensemble之bagging对于较复杂的模型，其模型可能会造成较大的variance，因此可以通过多个模型进行平均或者投票，得到variance较小的总体模型，如下图所示。

OKgagaga·2018-02-25 22:16

写python脚本订阅/amcl_pose坐标

/usr/bin/envpython#coding=utf-8importrospyfromgeometry_msgs.msgimportPoseWithCovarianceStamped,PoseStampeddefPoseCallBack

海城沐雨·2018-02-06 17:56

简单的特征工程：特征选择

fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdvarianceThreshold=VarianceThreshold(threshold=1)#

flizhn·2018-02-04 19:19

机器学习笔记01

4.方差英文variance，概率统和统计中用来表征随机变量或者数据样

过眼云烟_69ba·2018-02-04 19:34

xgboost公式推导

优化算法模型模型指给定输入x如何去预测输出y参数参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数w目标函数目标函数：损失+正则，教我们如何去寻找一个比较好的参数一般的目标函数包含下面两项:Bias-variancetradeoff

珠穆拉玛峰·2018-02-02 00:00

[机器学习笔记] 什么是欠拟合？什么是过拟合？

其中，Bias是预测偏差，variance是模型复杂度惩罚项，totalerror总体误差。图片来源：http://www.sohu.com/a/202269297_99

勇敢的仙人掌·2018-01-31 18:37

Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 解析

legend_hua·2018-01-26 22:16

特征选择：常见方法总结

（fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold）a.特征值需为离散型变量，若是连续型，需要连续变量离散化。b.最简单。实用性差。

AuGuSt_81·2018-01-26 15:53

方差、标准差、均方误差的总结

方差百度百科中关于方差的解释为：（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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

TiRan_Yang·2018-01-24 22:06

Over-fitting、under-fitting 与 regularization

泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，不必说在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致；若模型在训练集表现非常好，却在测试集上差强人意，则这便是过拟合导致的，过拟合与欠拟合也可以用Bias与Variance

cs24k1993·2018-01-21 14:09

为什么正则化能减少模型过拟合程度

HighBias（高偏差）就是欠拟合，HighVariance（高方差）就是过拟合。为了将过拟合的模型变为正好（JustRight），从图中直观上来看，只需要减小高次项的权重。

ybdesire·2018-01-15 20:02

偏差-方差权衡的理解

Variance：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其真实值的距离。用来从总体上衡量预测值与实际值之间的差异。

fjssharpsword·2018-01-15 09:14

概率论笔记

1Visualtechniques11Dot-plot点图12Stem-and-Leaf茎叶图13Histogram直方图14Boxplots箱线图2MeasuresofLocationmean均值trimmedmeans截断均值median中位数variance

Gongzq5·2018-01-10 22:47

机器学习-8：DeepLN之BN

我想说：又到了每天写东西的时间了，这时候最兴奋，这种兴奋可以延续到后半夜，两点甚至三点；以前写博客都是杂乱无章的，现在写公众号决定按照一个框架，按照一个系列来写；1.前言：先看一个概念：Covarianceshift

MachineLP·2018-01-10 09:35

机器学习-8：DeepLN之BN

小鹏的博客目录我想说：又到了每天写东西的时间了，这时候最兴奋，这种兴奋可以延续到后半夜，两点甚至三点；以前写博客都是杂乱无章的，现在写公众号决定按照一个框架，按照一个系列来写；1.前言：先看一个概念：Covarianceshift

MachineLP·2018-01-10 09:01

图像纹理复杂度计算

C++实现如下：cv::Matimg=cv::imread("test.bmp");intheight=img.rows;intwidth=img.cols;doublemean=0.0;doublevariance

code_caq·2018-01-07 20:40

理解 Bias 与 Variance 之间的权衡

有监督学习中，预测误差的来源主要有两部分，分别为bias与variance，模型的性能取决于bias与variance的tradeoff，理解bias与variance有助于我们诊断模型的错误，避免

aturbofly·2017-12-31 09:00

metric learn ( python)

pipinstallmetric-learn的方法来安装，或者根据前面github上的网址下载源码之后pythonsetup.pyinstall.安装好之后就可以使用包中带的一些度量学习的方法了，以下的例子均摘自此处Covariancemetric

binqiang2wang·2017-12-27 14:33

(sklearn)线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis

classsklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver=’svd’,shrinkage=None,priors=None,n_components=None,store_covariance

MVincent·2017-12-22 21:00

XGBOOST调参

bias-variancetrade-offxgboost一共有几十个参数：http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html中文版解释：http

csdn__DRAGON·2017-12-20 10:32

XGBOOST调参

bias-variancetrade-offxgboost一共有几十个参数：http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html中文版解释：http

csdn__DRAGON·2017-12-20 10:32

Deeplab V1 和 V2讲解

DeeplabV1Background：CNN的一个特性是invariance（不变性），这个特性使得它在high-level的计算机视觉任务比如classification中，取得很好的效果。

ming0808sun·2017-12-19 15:57

data-sklearn数据预处理 Preprocessing

1.Standardization,ormeanremovalandvariancescalingStandardization即标准化，尽量将数据转化为均值为零，方差为一的数据。

redis_v·2017-12-13 10:23

泛化误差估计与模型调参

作者：JSong，时间：2017.10.21广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。

JSong1122·2017-12-11 02:53

UC Berkeley Machine Learning 189/289A -- Study notes

----Sept.2:-InverseCovarianceMatrixInverseCovarianceMatrix:----Sept.3:-RidgeRegressionRidgeRegressionandPCARegressionrelationship

腾腾4ever·2017-12-10 05:26

【学习笔记】斯坦福大学公开课：cs229 Part 6 Learning Theory【上】

今天进入到cs229的学习理论部分，这一部分说简单也简单，毕竟在Coursera上学过一遍Ng的课，关于bias/variancetradeoff的相关内容有了一些了解，可是cs229里一上来证明，还是值得好好琢磨琢磨的

cjf1699·2017-12-08 12:03

我的Kotlin 学习之路（七）Kotlin之泛型、泛型约束、协变(Variance)

一、泛型及泛型约束kotlin中的泛型，和java中思维大体是相同的，但又有些区别classData(valt:T)//泛型类funplay(i:Int){//泛型方法println(i)}interfaceonclick{//泛型接口funclick(t:T)}valdata=Data("hello")//类实现valp=play(1)//方法实现classData(valt:T):onclic

活着工作室·2017-12-08 09:46

什么是幂律?

各个点的度)/n或者AverageDegree=2*Edges/Nodes例如，10nodes,9edges,averagedegree=1.82.无标度（scalefree）和标度恒定（scaleinvariance

古洞洞·2017-12-06 03:40

甘比精读-Day15-18-自我尊重-Yoli

pullortearthecoveringorouterlayerfromsomethingdelusion:anideaorbeliefthatisnottruemarvel:toshoworfeelsurpriseoradmirationontheouts:onunfriendlyterms:atvariancePhiBetaKappa

Samantha_L·2017-12-06 03:00

机器学习方差和偏差权衡（Understanding the Bias-Variance Tradeoff）

1.BiasandVariance理解不同的误差来源如何导致偏差和方差有助于我们改进数据拟合过程，从而产生更准确的模型。我们用三种方式来定义偏差和方差：概念上，图形上和数

yunfanDL·2017-12-01 17:37

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