https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79633207 总体方差（variance）：总体中变量离其平均值距离的平均。一组数据 样本方差（variance）：样本中变量离其平均值距离的平均。一组数据 总结一下： 分母是m-1的情况下，估计值是总体
问题描述: 在学习yolov5过程中，我们可以通过如下代码进行模型导入，为什么要使用fuse() 和 eval() ? def get_model(weights): # fuse conv_bn and repvgg # only fuse conv_bn model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float().fuse() return m
给定数列，维护区间平均数和区间方差，并支持区间修改。\(n\leq10^5,m\leq10^5\)。 线段树维护平均数比较简单，重点在于如何维护方差。 具体公式参考了这篇题解，就不详细展开，推出来以后就变成简单的线段树维护问题。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node{ doub
Institute：University of Illinois at Urbana-Champaign Author：Jiahui Yu, Linjie Yang, Ning Xu, Jianchao Yang, Thomas Huang GitHub：https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networks Introduction (1)Different devices have drastically different runtimes for th
目录 遗传增益：年度遗传进展，即每年能够获得的遗传进展或产量改进。 公式：R =_i r σA/t _ 提高遗传增益的方法： 提高选择强度_i _（降低入选率，即增大供选群体，减少入选个体数）； 创造或增加遗传变异_σA_（增加有利等位基因频率，通过遗传修饰增加基因重组，通过基因编辑和诱变育种等创造新的变
参考内容：B站的DR_CAN的卡尔曼滤波器视频 本节内容： 1、数据融合 2、协方差矩阵 3、状态空间方程 4、观测器 1、数据融合 假设两个秤对同一个物体进行测量，一个测量的结果为z1=30g,标准差σ1=2g，另一个测量的结果为z2=32g,σ2=4g，二者都服从正太分布。那么估计
N-Particle Arts 题意 有n个粒子，第i个粒子有\(a_i\)的能量。粒子之间不停的碰撞，当两个分别具有能量a，b的两个粒子相撞之后这两个粒子会消失，同时产生两个能量分别为a&b,a|b,的粒子。当这些粒子的状态稳定之后求它的能量的方差是多少。（稳定是指方差不再改变） 数据范围 \(1 <= n <= 1
传送门QAQ Preface 现在看来当时的我还是太菜了啊QAQ（虽然现在也很菜 Analysis 显然，原序列中每个数都减去同一个数后，方差也不会有任何改变。 为了方便，这里我们先让原式中每个 \(a_i\) 减去 \(a_1\)。 考虑将题中要求的这个式子化简（很简单，过程省去）： \[n\times \sum_{i=1}^n a_i^2-(\s
本讲内容 1. Bias/Variance trade-off （偏差-方差权衡） 2. Empirical risk minimization(ERM) （经验风险最小化） 3. Union Bound/ Hoeffding inequality （联合界/霍夫丁不等式） 4. Uniform convergence （一致收敛） 1. 偏差方差权衡 对于上图左的情况，我们称之为欠拟合(under-fitting
假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合”（underfitting）。 相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数
问题：现有两名运动员甲、乙射击10次的成绩。如果你是教练，你会如何评价？ 甲 7 8 7 9 5 4 9 10 7 4 乙 9 5 7 8 7 6 8 6 7 7 可以算得平均数¯x甲=7，x乙=7。 那么现在该如何评价呢？既然是选择参赛，自然成绩越稳定越好。 样本数据到x（平均值）的‘平均距离’为
期望： 方差： 协方差 协方差矩阵：
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题 基础知识 1、什么是数据科学?列出监督学习和非监督学习的区别。 数据科学是各种工具、算法和机器学习方法的混合，其目标是从原始数据中发现隐藏的模式。这与统计
论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理 来源：晓飞
import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = np.std(a,ddof=1) print("平均值为：%f" % a_mean) print("方差为：%f" % a_var) print("标准差为:%f" % a_std) 其中，可以添加参数axis 如下： #参数0代表对每一列求
模型的介绍 1952年Markowitz给出了现代投资组合理论的基本框架，并于1990年获得诺贝尔经济学奖. 其基本思想是用收益率的期望来度量投资股票的收益率，用收益率的方差来衡量投资的风险，方差越大风险越大，方差越小风险越小. 模型的建立 假设有三种股票 \(A,B,C\)，它们的年收益率分别为 \(R
每个随机变量都有一个分布（分布列、概率密度函数或者分布函数），不同的随机变量可能拥有不同的分布，也可能拥有相同的分布。分布全面地描述了随机变量取值的统计规律性，由分布可以算出随机变量事件的概率，也可以求出随机变量的均值、方差、分位数等特征数。这些特征数从某个侧面描述
同比：今年某月比上去年该月 环比：今年某月比上今年该月 统计学中的一些概念： 平均数 中位数 方差：总体方差、样本方差 几种分布：T分布、卡方分布、正态分布 几种图形：直方图、点图
一、资产配置的类型 纵向配置：across time, 择时，不同的时间配置不同的资产。例如：先储蓄，再买房 横向配置：across assets，同一个时间上配置多样资产。 二、三步法 资产配置 分一下4种情况讨论；越往后越靠近真实世界。 情景一 : 1 risky, 1 risk-free Step 1: 求出portf
1.期望 定义 \[E(x)=\sum\limits_{k=1}^{\infty}x_kp_k-离散型 \]\[E(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx-连续型 \]性质 \(E(C)=C,C是常数\) \(E(CX)=CE(X),C是常数\) \(E(X+Y)=E(X)+E(Y)\) \(若X,Y相互独立，有E(XY)=E(X)E(Y)\) 2.方差 定义 \[D(X)=\sum\limits_{k=1}^{\infty}
简介 数据降维， 是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组不相关主变量的过程 作用： 实现数据可视化 减少模型分析数据量，提升处理效率，降低计算难度 如何实现？ 使投影后数据的方差最大，因为方差越大数据也越分散 计算过程： 原始数据预处理（标准化 \(\mu = 0, \sigma = 1\)） 计算协方
若随机变量\(X\)服从二项分布,即\(X\sim B(n,p)\)， 则有\(P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}\)，其均值和方差分别是 \(E(X)=np\) \(D(X)=np(1-p)\) 之前学二项分布的时候看到它的期望和方差觉得形式很简单，就没怎么细看推导过程。但是自己去推导的时候发现也没那么简单。。。本文做个总结
前言 \(\texttt{p}\color{red}{\texttt{igstd}}\) 场切的题，我到现在才来补。 导致我爆炸的题。 大意 给你一个非降的序列 \(a\)，每次可以将 \(a_i\) 变成 \(a_{i-1}+a_{i+1}-a_i\)，求若干次操作之后方差最小是多少，输出最小值乘 \(n^2\)。 Sol 首先是大家都知道的，这一次操作相当于交
目录引言经验误差、测试误差、泛化误差定义泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差图解偏差-方差tradeoff模型复杂度bagging和boosting解决偏差-方差问题针对偏差：避免欠拟合针对方差：避免过拟合 引言 在构建机器学习模型时，通常需要先采集数据，然后将数据分为训练集、验证集、测试集。训
随机变量的数字特征的作用： 虽然随机变量的密度函数或累积分布函数能够完整地描述随机变量，但是我们常常希望用少数几个常数来刻画其主要特征，这些特征就是随机变量的数字特征。包括平均位置（均值期望）、波动幅度（方差）、与其他变量是否存在“协同”相关性（协方差）、相关系数、原点矩
