Variance

交叉验证相关

2.确定是否过拟合，要看variance是否比较高。3.判断variance是否比较高，要看testerror是否比traingerror明显高很多。
dinkwad·2017-11-27 18:29

【机器学习】DNN训练中的问题与方法

1、初始化权重起初采用正态分布随机化初始权重，会使得原本单位的variance逐渐变得非常大。例如下图的sigmoid函数，靠近0点的梯度近似线性很敏感，但到了
水奈樾·2017-11-27 10:00

What are the advantages of different classification algorithms?

Ifyourtrainingsetissmall,highbias/lowvarianceclassifiers(e.g.,NaiveBayes)haveanadvantageoverlowbias/highvarianceclassifiers
Ms柠檬·2017-11-27 01:16

python 正态分布随机数 numpy.random.randn 使用小技

格式：numpy.random.randn(d0,d1,...,dn)Generated0Xd1X...XdndimensionsnormalGaussiandistributionofmean0andvariance1
I天辉I·2017-11-24 10:48

回归器评估方法

回归器评估方法imageimageexplained_variance_score(...)imagemean_absolute_erroe(...)平均绝对损失imageimagemean_squared_error
cnkai·2017-11-23 12:25

【通俗理解】协方差

The“covariance”of2features,e.g.featureiandfeaturejmeasures:(Selectallthatapply)A.Howmuchthe2featuresvaryinthesamedirection.B.Theaverageratiooffeatureiandfeaturej.C.Thesumofdeviationsoffeatureiandfeatu
AI启蒙研究院·2017-11-23 00:00

机器学习bias-variance tradeoff

吴恩达的教程机器学习训练要保证模型在训练集的准确率高，即低bias（偏差）；同时也要保证验证集的准确率，不产生过拟合现象，即保证低variance(方差)。两者可能互相制约，需要做tradeoff。
冯凯onmyway·2017-11-18 22:47

Capsule Networks

（旋转的程度超出了最大池化（maxpooling）所带来的旋转不变性（invariance）的限度）因此需要数据增强。（3）CNN还很容易受到白盒对抗性攻击
PartyPartyAnimal·2017-11-16 10:14

Bagging v.s. Boosting

取样Bagging：均匀取样，随机，各轮之间独立Boosting：根据错误率预测函数权重Bagging：无Boosting：有预测函数生成顺序Bagging：并行Boosting：串行bias&varianceBagging
AiirrrrYee·2017-11-13 17:26

Python与机器学习之Numpy描述性统计

而AndrewNg不止一次的提到，有些公司花六个月去解决一开始就错的问题(Eg.Highvariancebuttrymoretrainingexamples)，最后发现该部分根本不影响整体。如何避免？
为了更好的明天·2017-11-07 16:47

如何通俗易懂地理解皮尔逊相关系数？

要理解Pearson相关系数，首先要理解协方差（Covariance）。
HF飞哥·2017-11-06 11:57

StanFord ML 笔记 第六部分&&第七部分

第六部分内容：1.偏差/方差（Bias/variance）2.经验风险最小化（EmpiricalRiskMinization，ERM）3.联合界（Unionbound）4.一致收敛（UniformConvergence
影醉阏轩窗·2017-11-03 21:00

机器学习面试基础知识 & 扩展-01

个人博客机器学习面试基础知识&扩展-01训练/开发/测试集Tips训练/开发/测试集经验比例6：3：1当数据量超过百万时，测试集只需约1w（也就是不需要严格按照比例增长）严格保证分层取样偏差（Bias）/方差（Variance
hello曹真·2017-10-18 13:46

机器学习面试基础知识 & 扩展-01

个人博客机器学习面试基础知识&扩展-01训练/开发/测试集Tips训练/开发/测试集经验比例6：3：1当数据量超过百万时，测试集只需约1w（也就是不需要严格按照比例增长）严格保证分层取样偏差（Bias）/方差（Variance
曹真·2017-10-18 11:24

方差、标准差、均方差、均方误差区别总结

参考了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
goodshot·2017-10-15 15:55

方差、协方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差对比分析

方差（Variance)方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度，方差在在统计描述和概率分布中有不同的定义和计算公式。
cqfdcw·2017-10-08 11:54

一个拓扑全搞定 - EIGRP不等价负载均衡

这个性能被称为不等成本负载平衡,使用variance命令实现，缺省时，路由器将会负载平衡四条等成本道路。variance命令让你设置更差的可选道路（以度量值为依据），还能被用来进行负载平衡。
黑眼·2017-10-02 13:25

降维（三）

我们也可以用“99%ofvarianceisretained”来描述上式。我们实现上述方法
SmallRookie·2017-09-29 15:55

统计学第三章 总体均数的估计与假设检验

）配对样本t检验（paired/matchedt-test）两样本t检验（two-sample/groupt-test）正态性检验（normalitytest）方差齐性检验（homogeneityofvariancetest
x2yline·2017-09-28 22:40

bn层中训练和测试改写

DetailedDescriptionaboutBatchNormLayer“Normalizestheinputtohave0-meanand/orunit(1)varianceacrossthebatch.ThislayercomputesBatchNormalizationasdescribedin
lien0906·2017-09-21 20:02

Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)

Introduction论文作者希望网络学习由discriminativeness（分歧，应该是sourcedomain和targetdomain的区别吧）和domain-invariance组合起来的隐藏特征
MataFela·2017-09-06 20:57

Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)

Introduction论文作者希望网络学习由discriminativeness（分歧，应该是sourcedomain和targetdomain的区别吧）和domain-invariance组合起来的隐藏特征
MataFela·2017-09-06 20:57

MATLAB中将图像转换为二值图像im2bw

level一般使用graythresh函数来计算，至于graythresh函数中运用到的Otsu'smethod，whichchoosesthethresholdtominimizetheintraclassvarianceoft
hhhhhyyyyy8·2017-09-06 14:51

偏差—方差分解(bias-variance decomposition)

一段可以解释学习算法泛化性能的推导过程，要想提升自己模型的预测能力，得先了解这种能力受什么影响偏差-方差分解可以对学习算法的期望泛化错误率进行拆解，得到清晰明确的错误构成对于测试样本x，令yD为x在数据集中的标记，y为x的真实标记，f(x;D)为训练集D上学得模型f在x上的预测输出。以回归任务为例学习算法的期望预测为：F(x)=ED[f(x;D)]使用样本数相同的不同训练集产生的方差为：var(x
Liangjun_Feng·2017-08-29 20:58

tensorflow-BatchNormalization（tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization）

tensorflow相应APImean,variance=tf
eclipSYcn·2017-08-26 10:40

tensorflow-BatchNormalization（tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization）

tensorflow相应APImean,variance=tf
eclipSYcn·2017-08-26 10:40

为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1

作者：魏天闻链接：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)更好是符合直觉的，
子衿_青青·2017-08-17 15:21

EIGRP非等价负载均衡

2、非等价负载均衡只有eigrp可以做非等价负载均衡，意思是，到达同一目的地有多条路径，而它们的度量值不一样时，可以做非等价负载均衡，可以通过设置variance值来进行不等价负载均衡，即两数相
Grodd·2017-08-16 10:07

正态性检验

一般情况下，在进行独立样本t检验的时候，已经进行levene方差齐性检验了，左边的上面一栏就是假设方差齐（equalvarianceassumed）的结果，p=0.537＞0.05，不拒绝H0，即尚不能够认为
见龙在田007er2770·2017-08-14 11:01

机器学习笔记(8)——集成学习之Bootstrap aggregating(Bagging)装袋算法

为了提高模型的方差(variance,差异性)，bagging在训练待组合的
口袋的天空Zard·2017-08-06 22:07

偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）

机器学习中讨论某模型时，提到偏差-方差权衡。如上图，用直线拟合后，相比原来的点其偏差最大，最后一个图则可完全拟合数据点，其偏差最小。但是拿第一个直线模型去预测未知数据，可能会相比最后一个模型更准确，因为最后一个模型过拟合，即第一个模型的方差比最后一个模型小。一般而言，高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。两者之间有如下关系：随着模型复杂度增加，模型对于训练集的偏差越小，其方差越大；在训练上表现非
鸟恋旧林XD·2017-08-02 16:37

python计算机视觉-聚类学习

=randn(100,2)+array([5,5])features=vstack((class1,class2))#把类1、2合在一起scipy.cluster.vq包进行聚类：centroids,variance
Arla2752·2017-07-28 17:21

Variance

DiagnosingBiasvs.Variance讲完模型选择，我们接下来讲讲如何去诊断我们算法出现的问题到底是一个highbias（underfitting）的问题还是一个highvariance（overfitting
mike112223·2017-07-26 15:19

lihungyi的ensemble learning intro课

Ensemble有很多中不同的方法Ensemble的Bagging方法(Bagging:=Bootstrapaggregation)用于多个复杂模型/容易overfitting模型/lowbiashighvariance
__Jingyu__·2017-07-16 22:47

图像的统计特征（一）

方差度娘上是这样解释的：**方差（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。
爱睡觉的元气菇凉·2017-07-15 19:24

机器学习：特征选择

2）核心函数sklearn.feature_selection.VarianceThreshold3）主要参数：threshold：
lc19861217·2017-07-06 14:00

c++ 一维数组 求最大值，平均值，中值，方差

includeusingnamespacestd;doublemax(doublea[],int);//最大值doubleave(doublea[],int);//平均doublemin(doublea[],int);//中值doublevariance
窑中变瓷·2017-07-04 13:25

方差、标准差、均方差、均方误差、均方根误差、标准误差

方差（variance）在统计描述和概率分布中有不同的定义。1统计描述中的方差在统计描述中，方差代表每个变量与总体均值的差异，也就是离散程度。
Antsypc·2017-06-29 15:35

模型误差的来源

误差有两个方面：bias和variance。简单的模型（如线性模型），variance比较小，且不容易受样品数据影响，不易过拟合。与此相反，复杂的模型的bias比较小。
编码视界·2017-06-24 20:01

用bias/variance角度解释GDBT与RF的区别

首先，GBDT和RF都是集成方法中的经典模型，我们需要弄清楚下面几个问题：1、GBDT是采用boosing方法，RF采用的是baggging方法2、bias和variance是解释模型泛化性能的，其实还有噪声然后
追梦不止,静心致远·2017-06-20 16:03

Deviation, Varience, SD, SE

Absolutedeviation绝对偏差Averageabsolutedeviation平均绝对偏差Squareddeviation平方偏差Averagesquareddeviation平均平方偏差=varianceStandarddeviation
大力_8a84·2017-06-19 22:23

协方差（Covariance）

1期望、方差、标准差概率论与数理统计中，最基本概念就是均值、方差、标准差，n个样本xi的集合X。具体公式描述为：均值样本集合X的中间点标准差样本集合的各个样本点到均值的距离平方之和，描述了集合的离散程度，也即样本整体的离散幅度。方差标准差的平方2协方差两个特征之间的相关关系。均值、方差、标准差几个统计量只描述了一维数据，现实中数据通常都不是简单的一个特征能够描述，都是多个特征描述，而且不同特征之间
懿鸣惊鸿·2017-06-07 11:40

【深度学习】反卷积（transposed convolution）介绍

卷积，输入图片，输出图片的特征，理论依据是统计不变性中的平移不变性（translationinvariance），起到降维的作用。如下动图：反卷积，输入图片的特征，输出图片，起到还原的作用。
原来zz·2017-06-05 20:40

python中常用的九种预处理方法分享

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
刀客123·2017-06-02 15:45

机器学习的一些概念

泛化误差就机器学习算法来说，其泛化误差可以分解为两部分：偏差(bias)和方差(variance)。偏差指的是算法的期望预测值与真实预测值之
承羿·2017-06-02 11:43

R语言进行单因素方差分析

说明方差分析（analysisofvariance,ANOVA），能够找到类别独立变量和连续非独立变量之间的关系，主要用于检测不同的数据集的均值是否相同。
Jack_丁明·2017-06-01 15:21

数学期望 Expectation

数学期望Expectation序言机器学习中涉及到的很多概念都和Expectation相关联，例如：任何分布，我们都关心其均值mean、方差variance、峰度kurtosis、偏度skewness；
爱学习的段哥哥·2017-05-28 18:33

计算样本数据的方差, 标准方差与协方差

二：代码实现Java代码实现计算数据的方差，标准方差、协方差packagecom.gloomyfish.image.gmm; publicclassCalculateVariance{ publicdoublemean
jia20003·2017-05-26 12:00

数学(1) 均值，方差，标准差，协方差

Thecovariancebetweentwojointlydistributedreal-valuedrandomvariablesXandYwithfinitesecondmomentsisdefinedastheexpectedproductoftheirdeviationsfromtheirindividualexpectedvalues
GZHermit·2017-05-24 11:37

Estimating Surface Normals in a Point loud

.````1.每个点Pi以及其最近的k邻域点，构造covariancematrixC:convariancematrix求解该协方差矩阵的eigenvectors以及eigenvalues，i.e.PCA-PrincipleComp
Qinginging·2017-05-19 16:57
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