Variance

FRM数量分析

1.ThePowerLaw：幂定律高峰肥尾（eg：t分布）V：thevalueofvariableP（V＞X）=K*X^（-α）（K，α＞0且为常数）X↑P↓2.CorrelationandCovariance
Agoni_1f59·2023-03-13 08:20

Scala 类型系统

协变Covariancehttps://docs.scala-lang.org/zh-cn/tour/variances.html在期望接收一个基类(父类)实例的集合的地方，能够使用一个子类实例的集合的能力叫做协变
枫叶_Jeffrey·2023-03-11 19:45

Oracle聚合(聚组)函数详解

聚合函数，也可以叫做聚组函数、组函数、集合函数，具体包括：count、sum、avg、max、min、stddev、variance。
实泽有之，无泽虚之·2023-03-11 01:55

由浅入深了解PCA和KPCA

.PCA（PrincipalComponentAnalysis）假设有这么多个零均值训练样本（如果不是zeromean就减去平均值），PCA的目标就是找到一个比较小的集合p<=d，这个集合具有最大量的variance
ZZX-研一小学僧·2023-03-09 07:01

Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boosting the Adversarial Transferability

在这项工作中，我们将迭代集成攻击视为随机梯度下降优化过程，其中不同模型上梯度的方差可能导致局部最优值不佳。为此，我们提出了一种新的攻击方法，称为随机方差降低集成（SVRE）攻击，它可以减少集成模型的梯度方差并充分利用集成攻击。标准ImageNet数据集的实证结果表明，所提出的方法可以提高对抗性可迁移性，并显着优于现有的集成攻击。文中提出的一些总结性的知识：现有的对抗攻击方法可以分为梯度优化攻击、输
你今天论文了吗·2023-02-25 07:08

face_adv 论文阅读 ——通过方差提高迁移性

face_adv论文阅读face_adv论文阅读1.EnhancingtheTransferabilityofAdversarialAttacksthroughVarianceTuning1.1摘要1.2
憨批无解·2023-02-25 07:32

Enhancing the Transferability of Adversarial Attacks through Variance Tuning论文解读

在这篇文章中，我们提出了一种新的称为variancetuning的方式来增强theclassofiterativegradientbasedattackmethods并且提高了它们的攻击可迁移性。
你回到了你的家·2023-02-25 07:30

【论文阅读】Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boostingthe Adversarial

该论文发表于CVPR2022链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Xiong_Stochastic_Variance_Reduced_Ensemble_Adversarial_Attack_for_Boosting_the_Adversarial_CVPR
Komorebi-82·2023-02-25 07:25

遥感-Deep Covariance Alignment for Domain Adaptive Remote Sensing Image Segmentation域自适应遥感图像分割中深度协方差对齐

DeepCovarianceAlignmentforDomainAdaptiveRemoteSensingImageSegmentation域自适应遥感图像分割中的深度协方差对齐0.摘要1.概述2.相关工作
HheeFish·2023-02-24 07:23

加权协方差矩阵(weighted covariance matrix)

defweighted_cov(values,weights):"""Computesaweightedcovariancematrix:paramvalues:thearrayofvalues:paramweights
萌新待开发·2023-02-22 13:53

Andrew Ng 深度学习课程——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

文章目录深度学习实用层面数据集偏差(bias)与方差(variance)参数的初始化正则化(regularization)Dropout其他正则化方法梯度消失/梯度爆炸问题梯度检查代码实现算法优化mini-batch
sinat_18131557·2023-02-07 13:58

【Coursera】深度神经网络的改进：超参数调整、正则化和优化（更新中20230206）

SettingupyourMachineLearningApplication1.1Train/Dev/Testsets训练集hold-out交叉验证集->开发集devset测试集1.2Bias/Variance
爱学习的书文·2023-02-07 13:48

学习limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data

可以有两种方式对均值-方差的关系（mean-variancerelationship）进行建模：（1）voom：精确权重（precisionweights）；（2）limma-trend：经验贝叶斯先验趋势
果蝇饲养员的生信笔记·2023-02-07 08:30

关于Python的ARCH包（八）

1.7.1常数方差classarch.univariate.ConstantVariance[source]常数波动率过程注意：模型在所有期间具有相同方差backcast(resids)[source]
liuxoxo·2023-02-06 16:51

【机器学习】均值与期望的区别

EstimatethemeanofavariablexassumethemeanofxisuassumethevarianceofxisEstimatorofmeanu有限样本N的均值m不等于总体均值u
小小草帽·2023-02-06 15:11

线性回归的总结

喵喵]Xisnotrandom,orXisuncorrelatedwiththeErrorterm（x和y的协方差为0）[喵喵]theexpectedvalueoftheErrortermis0,thevarianceisconstant
Jsjwoemhd·2023-02-06 13:58

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。
Smile_未来可期·2023-02-05 01:50

（五）tensorflow 1.x中关于BN层的坑

解决方案1、设置依赖slim.batch_norm源码Note:whentraining,themoving_meanandmoving_varianceneedtobeupdated.Bydefaultthe
神经网络爱好者·2023-02-04 21:22

机器学习实战教程（四）：从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

1.协方差概念方差和标准差的原理和实例演示，请参考方差方差（Variance）是度量一组数据的分散程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值：标准差标准差是数值分散的测量。
liaomin416100569·2023-02-04 15:03

深入浅出学习结构方程模型【1理论篇】

结构方程模型早期被称为线性结构方程(LinearStructuralRelationships，LISREL)或共变量结构分析(CovarianceStructureAnalysis)。
爱听雨声的北方汉·2023-02-04 13:14

Batch Normalization在联邦学习中的应用

式中µ和σ2σ^2σ2为BN统计量，是通过每个channel的空间和批次维度计算而得的runningmean和runningvariances。γ和β为实现"变换重构"的超参数。ε用于预防分母为零。
联邦学习小白·2023-02-04 11:51

基于JavaScript实现在线网页烟花效果

目录实现效果关键步骤源码实现效果关键步骤随机颜色varhue=Math.random()*360;varhueVariance=30;functionsetupColors(p){p.hue=Math.floor
·2023-02-04 07:58

模型误差基本概念

模型误差=偏差（Bias）+方差（Variance）+数据本身的误差偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了算法本身的拟合能力；方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能变化
云晓-·2023-02-02 17:02

5、回归、分类知识点

回归知识点3、分类知识点1、书籍：《概率论与数理统计》、《统计学习方法》2、回归知识点1、损失函数多元求导与最小二乘2、凸函数与梯度下降3、正则化与范数（过拟合）4、模型误差=偏差（Bias）+方差（Variance
爱补鱼的猫·2023-02-02 17:27

catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题

importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor,CatBoostClassifierfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThr
赴前尘·2023-02-02 09:29

《动手深度学习》6.1从全连接到卷积

平移不变性（translationinvariance）：不管检测对象出现在图像中
Mavis00·2023-02-02 08:49

机器学习与深度学习自用笔记

方差：Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。
xukobe97·2023-02-01 14:03

pandas 相关系数与协方差

相关系数与协方差1、协方差（Covariance）反映两个样本/变量之间的相互关系以及之间的相关程度。
诗雨时·2023-02-01 09:37

Financial Markets

topicsVAR:Itmeansvariance&valueatrisk.1%one-yearvalueatriskof10million,itmeansthatthereisa1%chancethattheportfoliowilllose10millioninoneyear.stresstest
木小易Ying·2023-01-31 21:28

Deterministic Policy Gradient Algorithms 笔记

作者证明，deterministicpolicy是随机policy的极限，当policyvariance趋于0的时候
Junr_0926·2023-01-30 02:50

机器学习第六课_其他几个重要概念

我们可以将错误分为偏差（Bias）和方差（Variance）两类。下面就来看看偏差和方差的定义、产生原因以及二者之间如何权衡。偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。
素心似锦·2023-01-29 22:24

论文中常见的脑电信号特征

论文中常见的脑电信号特征kurtosisvarianceShannon’sentropyrangeofamplitudePeak-to-peakamplitudestandarddeviationSkewnessrootmeansquare
youzi12345678·2023-01-28 17:34

吴恩达机器学习课后作业5——怎么通过观察偏差和方差（bias vs variance）来调参

1.问题和数据在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。 之前的题目中我们只用到了训练集，用训练集来训练模型，又用训练集来验证模型，这样的泛化能力就比较差。正常做法一般是先用训练集进行模型训练，训练好几个模型
学吧 学无止境·2023-01-28 16:45

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(18)Python实现正则化的线性回归和偏差/方差(Programming Exercise 5)

ProgrammingExercise5:RegularizedLinearRegressionandBiasv.s.VariancePython版本3.6编译环境：anacondaJupyterNotebook
geekxiaoz·2023-01-28 10:17

论文理解《Stacked Pooling: Improving Crowd Counting by Boosting Scale Invariance》

代码主页：https://github.com/siyuhuang/crowdcount-stackpool解决问题：在池化层上下功夫，解决了图像处理中的多尺度问题；发现：1.在人群计数的图片数据集上，如果将不同区域的图片resize到一定的尺寸，这两个区域会表现出极大的视觉相似性（包括人物大小、人群密度、层叠关系）；见下图。2.alargerpoolingrangeenablesaninvari
Selieyo·2023-01-28 09:39

FRM数量分析-草稿

正态分布ui：回报率Si：期末股价Si-1：期初股价连续复利：ui=ln(Si/Si-1)离散复利：ui=（Si-Si-1）/Si-1方差/回报率：1年=12*1月平方根法则：1年=根号下12*1月方差variance
Agoni_1f59·2023-01-27 12:39

python实习自变量选择（复决定系数、AIC、BIC、Cp统计量)

fromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factorfromsklearnimportmodel_selectionimportstatsmodels.apiassmimportmathk
上善、若水·2023-01-27 08:47

Friedman检验

Friedman公式：Friedman检验自由度证明：论文题目：Theuseofrankstoavoidtheassumptionofnormalityimplicitintheanalysisofvariance
qfgaegaegraga·2023-01-26 14:54

模型评估与选择(Model Assessment and Selection)

Variance方差能表征模型的稳定程度，可以理解多次射箭时各准心的分散程度。ModelComplexity一般来说，越简单的模型具有偏差高方差低的特点，而复杂模
d518a9b6ae51·2023-01-25 23:21

偏差（bias）与方差(variance)

偏差与方差偏差:描述模型输出结果的期望与样本真实结果的偏离程度。方差:描述模型对于给定值的输出稳定性。度量同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画数据扰动所产生的影响m为样本均值，u为总体均值，xix_ixi为样本值，f‾\overline{f}f表示学习算法的期望输出，f(x,D)为样本上的期望输出，y为样本真实标记值。f‾=ED(f(x,D))\overline{f}=E_D(f(x
如风过境YD·2023-01-25 07:22

FastSppech2论文阅读

论文链接：FastSpeech2:FastandHigh-QualityEnd-to-EndTexttoSpeech文章目录摘要简介FastSpeech2、2s动机模型概述VARIANCEADAPTOR
zzfive·2023-01-25 07:21

FastSpeech2代码理解之模型实现（一）

文章目录参考FastSpeech21.FastSpeech2实现2.模型结构FastSpeech2各模块实现1.Encoder2.Decoder3.VarianceAdaptor参考参考项目：FastSpeech2
象牙塔♛·2023-01-25 07:10

GAMES202 笔记 - Real-time Shadows

目录一、Shadowmapping的回顾二、PCF-百分比渐进滤波三、软阴影-PCSS四、VSSM-VarianceSoftShadowMapping五、MSM-Momentshadowmapping六
奇迹小缘·2023-01-21 07:02

NTHU competition4(stackGAN)

.*[2,2,2]ans=[2,4,6]stackGAN架构φt指的是textembedding（使用pre-trainmodel）μ(φt)：mean，指平均值Σ(φt)：diagonalcovariancematrixI0
Gravitychen·2023-01-20 02:17

double-talk检测算法分类

3varianceimpulseresponse算法，见[3]，检测滤波器系数peak的变化。4echoreturnlossenhancement，见[4]，也是基于能量的检测算法。
sunfoot001·2023-01-18 20:27

（sklearn学习笔记）降维算法PCA与SVD的原理及用法

n_componentscopywhitensvd_solver不同值的适用条件PCA中的SVDtoliterated_powerrandom_statePCA属性components_应用PCA与特征选择的区别：explained_variance_expl
不想当程序员（☆∀☆）·2023-01-18 15:38

李宏毅机器学习day2

有些图片不确定能否成功粘贴过来，我把印象笔记的链接放到这里：印象笔记day2正文：要自己尽量判断到底是哪些因素导致了error，然后来降低errorbias偏差variance方差estimator估计函数
世由心生·2023-01-18 14:12

归一化输入、梯度消失/爆炸、

①零均值化:=-②归一化方差(normalizethevariances)/=，第二个图是零均值化后的图，此时，特征x1的方差要比X2大。第三个图是归一化方差后的图。归一化能加快训练神经网络，为什么？
劳埃德·福杰·2023-01-16 10:55

商务统计分析（第3章 数据描述）

极差2.方差、标准差3.变异系数4.Z值5.分布形状1.3总体数据的数值型描述度量1.经验法则(适用于数据对称)2.切比雪夫法则(适用于不对称的数据)1.4描述两个变量之间的关系的度量1.协方差(covariance
语译分西·2023-01-13 23:47

pytorch- normal_用法

torch.zeros((2,3))x.normal_(0,1)tensor([[-0.8139,0.6736,0.3647],[0.3843,-0.2469,-0.9998]])normal(mean,variance
JasonDecode·2023-01-13 16:14
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