Variance

Regression-房价预测-(3/4)-模型测试

介绍outline里的：Datapreparation-Train/TestsplitDefineperformancemetricAnalyzemodelperformance-Bias&Variance3
_藏九_·2017-05-07 18:55

平均值(Mean)、方差(Variance)、标准差(Standard Deviation)

本文目录本文目录开篇明志平均值方差标准差为什么使用标准差贝赛尔修正公式的选择平均值与标准差的适用范围及误用开篇明志对于一维数据的分析，最常见的就是计算平均值(Mean)、方差(Variance)和标准差
zxca368·2017-05-07 17:16

SKlearn库EM算法混合高斯模型参数说明及代码实现

一、SKlearn混合高斯模型参数说明GaussianMixture(n_components=1,covariance_type=’full’,tol=0.001,reg_covar=1e-06,max_iter
QuantumChaos·2017-04-26 22:45

【机器学习（李宏毅）】 三、Bias and Variance

Review：更复杂的模型不一定在测试集上有更好的表现误差由偏差“bias”导致误差由方差“variance”导致Estimator：f^是计算pokemon真正的函数，只有Niantic公司知道从训练集上
zlm丶·2017-04-20 15:42

论文笔记：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Network

Weproposeposition-sensitivescoremapstoaddressadilemmabetweentranslation-invarianceinimageclassificationandtranslati
这题我会啊·2017-03-21 16:03

Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)，和K-fold Cross Validation的关系（机器学习核心）

转至：https://www.zhihu.com/question/27068705Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)的关系一图胜千言。
letflyFYF·2017-03-17 14:02

Python/scikit-learn机器学习库(特征选取)

VarianceThreshold，算法输入只要求特征(X),不需要输入结果(Y)。
anneqiqi·2017-03-16 13:32

池化层作用

可以实现不变性:平移不变性,旋转不变性,尺度不变性对于最后一点,可以参考下面这个链接链接：https://www.zhihu.com/question/36686900个人觉得主要是两个作用：1.invariance
跬步达千里·2017-03-13 16:59

covariance matrix

协方差的定义对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定则X表示x轴可能出现的数，Y表示y轴可能出现的。注意这里是关键，给定了4个样本，每个样本都是二维的，所以只可能有X和Y两种维
chezhai·2017-02-24 15:21

xgboost原理

一般的目标函数：Obj(Θ)=L(Θ)+Ω(Θ)(1.1.1)L(Θ):损失函数，代表我们的模型有多拟合数据，Ω(Θ)：正则化项，表示模型的复杂程度这样目标函数的设计来自于统计学习里面的一个重要概念叫做Bias-variancetradeoff44
howardact·2017-02-16 13:11

论文笔记：A Global Covariance Descriptor for Nuclear Atypia Scoring in Breast Histopathology Images

我们称我们的描述器为geodesicmeanofregioncovariancedescriptor,它能够处理协方差描述器中出现的吸引人的特征，同时能够使用有效的核数进行K最近邻分类。实验结果表明
Emma__8·2017-02-15 16:16

Ensemble methods

Cross-ValidationBootstrap有放回抽样，减少不确定性Cross-ValidationK等分，留一份做测试集其余为训练集；为了模型评估结果的稳定性，常用于特征选择，模型选择，Bias-VarianceTrade-OffK
新星_点灯·2017-01-13 11:40

Ensemble methods

Cross-ValidationBootstrap有放回抽样，减少不确定性Cross-ValidationK等分，留一份做测试集其余为训练集；为了模型评估结果的稳定性，常用于特征选择，模型选择，Bias-VarianceTrade-OffK
新星_点灯·2017-01-13 11:40

CMA-ES 算法

CMA-ES算法一、算法介绍CMA-ES是CovarianceMatrixAdaptationEvolutionaryStrategies的缩写，中文名称是协方差矩阵自适应进化策略，主要用于解决连续优化问题
Tsingke·2017-01-07 11:00

Weng2008 遗传方差剖分 上位

Weng,Y.H.,Park,Y.S.,Krasowski,M.J.,Tosh,K.J.,&Adams,G.(2008).PartitioningofgeneticvarianceandselectionefficiencyforalternativevegetativedeploymentstrategiesforwhitespruceinEasternCanada.TreeGeneticsan
董八七·2017-01-05 10:11

方差、标准差、均方差、均方误差区别总结

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。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。
Leyvi_Hsing·2017-01-04 18:28

linear_model:线性模型使用

线性回归模型步骤模型和数据导入特征选择特征归一化处理模型策略（经验风险最小化，结构风险最小化，损失函数，正则化）模型训练(交叉验证法）模型预测模块导入特征选择特征选择：提取主要特征，减少数据冗长重复，有模块直接使用策略：1.低方差阈值（VarianceThreshold
alone52Hz·2017-01-01 11:13

机器学习--偏差（Bias）、方差（Variance）和误差（error）

对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还通过“偏差-方差分解”来解释学习算法的泛化性能。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率（模型输出值与真实值之差的均值（期望））进行分解。假设有一数据集，对测试样本x，y为真实的标签，由于可能出现的噪声在数据集上的便签为yD，f(x;D)为在训练集上训练得到的模型f在x上的输出。偏差、方差和误差的含义：偏差（Bias）度量了学习算法根据样本拟合的模型的输
ifruoxi·2016-12-26 11:18

协方差矩阵的几何解释

Ageometricinterpretationofthecovariancematrixhttp://www.visiondummy.com/2014/04/geometric-interpretation-covariance-matrix
pan_jinquan·2016-12-25 16:35

关于Machine Learning中Bias与Variance的整理与总结

1.Bias与Variance的定义对于这两个概念相信学过概率论的人应该不陌生，其实在机器学习算法中，这两个概念也是同样适用的。
纸上飞114·2016-12-22 21:02

机器学习中的偏差(bias)和方差(variance)

内容参见stanford课程《机器学习》对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理的诊断方法。偏差和方差评价数据拟合程度好坏，通常用代价函数J（平方差函数）。如果只关注Jtrain(训练集误差)的话，通常会导致过拟合，因此还需要关注Jcv(交叉验证集误差)。高偏差：Jtrain和Jcv都很大，并且Jtrain≈Jcv。对应欠拟合。高方差：
Timmy_Y·2016-12-21 18:39

bias-variance trade-off

最近在看Standford吴恩达的上课教学视频，感觉这是最好的教程了，可以一步一步的教你怎么推导算法，通过了解算法的推导过程，能有效的掌握算法，在使用的过程中可以更好的使用它。特别是刚开始入门，能跟着一个视频学习，那是极好的。能快速入门，并掌握实际运用过程中的注意的事项，以及相应的应用和直观感受。这是只看书所得不到的好处。课程中总是提到“偏差-方差”，每一次总是跟着他有直观的感受，但是我不了解它的
dahaiyidi·2016-12-18 09:19

模型评估-偏差bias和方差variance

1.1偏差Bias与方差Variance，他们的基本定义如下：偏差bias：描述预测模型的期望与理论模型之间的差距，偏差越大偏离理论值越大。Bias[f^(x)]=E[f^(
_飞奔的蜗牛_·2016-12-12 10:05

EIGRP协议

(依靠后备路由器/FS)3、配置简单,能够支持中型到大型网络，灵活的网络设计4、增量/触发更新5、EIGRP可以支持等价/不等价的负载均衡,默认是支持等价负载均衡最多支持6条,通过调整Variance,
周小玉·2016-12-05 20:45

Waldmann 2016 加性显性 贝叶斯

SillanpääMJ.EfficientMarkovchainMonteCarloimplementationofBayesiananalysisofadditiveanddominancegeneticvariancesinnoninbredpedigrees.Genetics
董八七·2016-11-28 14:26

CMA-ES算法解决连续优化问题

一、算法介绍CMA-ES是CovarianceMatrixAdaptationEvolutionaryStrategies的缩写，中文名称是协方差矩阵自适应进化策略，主要用于解决连续优化问题，尤其在病态条件下的连续优化问题
fengkuang·2016-11-18 06:14

学习笔记：Deep Learning（三）卷积神经网络

卷积神经网络CNN（ConvlutionalNetwork）平移不变形*translateinvariance，位置不同内容不变。
蜡笔大龙猫·2016-11-16 15:40

协方差矩阵的几何解释

Ageometricinterpretationofthecovariancematrixhttp://www.visiondummy.com/2014/04/geometric-interpretation-covariance-matrix
Bryan Zhang·2016-11-14 23:11

总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)及CV(交叉验证)

前言此片有很多别人的东西，直接搬过来了，都有注释，里面也有一些自己的理解和需要注意的地方，以此记录一下，总结如下，思想不够成熟，以后再补充，如有错误请不吝指正犀利的开头在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Lossfunction（误差函数），通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程，来提高模型的性能(performance)。然而我们学
MrLevo520·2016-11-11 18:00

预处理 （补充） ---特征选择（sklearn实现）

偏差var[x]=p(1-p)所以我们赋值threshold为0.8*（1-0.8）>>>fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold>>>X
daxiaofan·2016-11-10 17:21

C#学习笔记-协变与逆变

outFoo=FooIoo=Ioo3，关键字：逆变，inFoo=FooIoo=Ioo返回值协变和参数逆变//泛型委托delegateTNormalEventHandler(Tt);//delegateTCovarianceEventHandlerError
FairyTailQ·2016-11-10 14:27

用matlab的var函数求方差

方差(variance)和标准差(standardvariance)方差：表示一组离散数据偏离平均值的程度。公式：方差公式方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
horu·2016-10-30 21:31

常用的数据预处理方法

以下是基于Python_sklearn来实现的：No1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling）变换后各维特征有0均值，单位方差。
Jeramy_zsm·2016-10-20 20:40

ROS库-----grid_map介绍

librarywithROSinterfacetomanagetwo-dimensionalgridmapswithmultipledatalayers.Itisdesignedformobileroboticmappingtostoredatasuchaselevation,variance
x_r_su·2016-10-03 07:00

理解 C# 泛型接口中的协变与逆变（抗变）

先从字面上理解协变(Covariance)、逆变(Contravariance)。co-是英文中表示“协同”、“合作”的前缀。协变的字面意思就是“与变化的方向相同”。
新しい世界·2016-09-26 00:00

Scala之类型参数化：Type Parameterization

Scala之类型参数化TypeParameterization型变Variance不变Invariant协变Covariant逆变Contravariant类型
bluishglc·2016-09-19 11:00

机器学习——误差

误差原因在模型预测中，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）。
witnessai1·2016-09-16 20:52

《徐徐道来话Java》（2）：泛型和数组，以及Java是如何实现泛型的

 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）。
蔡羽·2016-09-08 10:00

Bias-Variance Tradeoff（权衡偏差与方差）

“偏差－方差分解”（bias-variancedecomposition）是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。
Feng某人·2016-09-01 17:33

【机器学习】bias and variance

http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.htmlbias-variancetradeoff.Highbiasmeansthatthemodelistoosimpletocapturetherelationshipofthefeaturesandtarget.Ahighbiasmodelusuallyhaslessmodelcomplexity
Emily Du·2016-08-18 20:45

点云的基本几何计算

ESTIMATENORMALGivenapointcloudandquerypoint,estimatethesurface%normalbyperforminganeigendecompositionofthecovariancematrix
太一吾鱼水·2016-08-13 10:00

scala进阶8-型变：协变、逆变

的子类//形变的子类也是可形变的classC[+T](valargs:T)//这里的-表示逆变,和协变相反traitFriend[-T]{defmakeFriend(somebody:T)}objectVariance
dingyuanpu·2016-08-12 00:50

[Paper Reading] DeepLab v1 & v2

DeepLabV1：SEMANTICIMAGESEGMENTATIONWITHDEEPCONVOLUTIONALNETSANDFULLYCONNECTEDCRFSBackground：CNN的一个特性是invariance
C_row·2016-08-09 11:31

Covariance and Contravariance in Java

extendsThewildcarddeclarationofListfoo3meansthatanyofthesearelegalassignments:Listfoo3=newArrayList();//Number"extends"Number(inthiscontext)Listfoo3=newArrayList();//IntegerextendsNumberListfoo3=newAr
yxc135·2016-06-02 23:37

Kernel PCA 原理和演示

每一个主成分都是数据在某一个方向上的投影，在不同的方向上这些数据方差Variance的大小由其特征值（eigenvalue）决定。
JackieFrederickHYZ·2016-05-28 11:00

误差模型：过拟合，交叉验证,偏差-方差权衡

IntroductionInthispostyouwillgettogripswithwhatisperhapsthemostessentialconceptinmachinelearning:thebias-variancetrade-off
SunnyMarkLiu·2016-05-23 19:26

robot_pose_ekf 使用说明

Arkapravo/turtlebot/blob/master/turtlebot_node/src/turtlebot_node/gyro.pyself.imu_data.orientation_covariance
EAIBOT·2016-05-14 12:26

Matlab学习 之 Multivariance Linear Regression

本文主要是来练习多变量线性回归问题（3个变量）。那个时候用梯度下降法求解时，给出的学习率是固定的0.7。而本次实验中学习率需要自己来选择，因此我们应该从小到大（比如从0.001到10）来选择，通过观察损失值与迭代次数之间的函数曲线来决定使用哪个学习速率。当有了学习速率α后，则本问问题求解方法和上面的没差别。本文要解决的问题是给出了47个训练样本，训练样本的y值为房子的价格，x属性有2个，一个是房子
u013007900·2016-05-10 17:00

学习笔记——Bias-variance

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音、bias和variance。
qjc937044867·2016-05-09 10:00

PRML 02 Introduction：贝叶斯概率

引言概率密度期望和协方差Expectationsandcovariances1加权平均值2多变量权重3条件期望4函数方差5协方差BayesianProbability5高斯分布重回多项式拟合1理解误差函数
bea_tree·2016-05-04 22:00
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