目录 前言相关证明无偏估计系数的标准差 高斯-马尔可夫定理的优点同局限性 前言 最小二乘法(least squares)是我们很早就就接触过的一类方法，是广义线性回归的特殊情形——即一元线性回归。本文将假设误差遵从高斯——马尔可夫假设，证明为什么在该假设下，最小二乘法求得的系
在我们平常面试和工程中会用到BN和LN，但或许没有去了解过BN和LN到底在那个维度上进行的正则化（减均值除以标准差）。下面将会采用各种例子来为大家介绍BN层和LN层各个参数以及差别。 一、BatchNorm(批标准化)： BatchNorm一共有三个函数分别是BatchNorm1d，BatchNorm2d，BatchNo
文章目录 方差的分类torch.var 方差的分类 这两者有显然的区别，为什么会有这个区别呢？ 区别有二，这两个区别互相联系，不可分割： 数据的多少。上面这个只有一部分样本，而下面这个是有完整数据，即总体，母体。目的。你是要算这部分数据的方差，还是要估计总体的方差。如果是前者，那
注：以下均来自牛客网 小红书笔试题目~ 1.调查全公司1000名员工平均交通费用支出情况，采取不重置抽样，从其中抽取100名进行调查。根据以往调查可知总体方差s²为100，则样本均值的方差为 （100/111） 2.X服从区间（1,5）上的均匀分布，求对X进行3次独立观测中，至少有2次的观测值大
1.状态空间表达式 \(x_k是当前状态的状态值,k是当前值,x_{k-1}上一个时刻该状态的值\) \(u_k，x_k的输入\) \(w_k 过程噪声\) \(A状态转移矩阵\) \(B控制矩阵\) \(y_k观测量\) \(v_k观测噪声，和观测器的误差有关\) \(C某种关系\) 案例 火炉对水加热 \(y_k 观测器(温度计)的观测值\)
独立小样本两个总体均值只差的估计 小样本：或 条件：总体服从正态分布，随机样本是从两个总体独立选取的。 如果： 自由度= ：总体1 -方差，：总体2 -方差：样本1 -均值，：样本2 -均值：样本1 -样本数量，：样本2 -样本数量：样本1 -样本方差，：样本2 -样本方差：t分布值，若取95%置信
\[\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^m(a_i-\frac{sum}{m})^2\\=\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^ma_i^2+\frac{sum^2}{m^2}-2\times a_i\times\frac{sum}{m}\\=\frac{1}{m}\times m\times\frac{sum^2}{m^2}-\frac{2}{m}\times sum\times\frac{sum}{m}+\fr
OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现 背景 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 方差： 它是按图
1. 期望（数学期望、均值） 在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 根据大数定律，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 1.1. 期望的定义 对于
论文名称：Collaborative Filtering of Correlated Noise:Exact Transform-Domain Variance for Improved Shrinkage and Patch Matching Exact Transform-Domain Noise Variance for Collaborative Filtering of Stationary Correlated Noise 两篇论文类似。 论文链接： https://we
OLS：最小二乘法 通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数 数据特征： 正态性 对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。 独立性 Yi值之间相互独立。 线性 因变量与自变量之间为线性相关。 同方差性 因变量的方差不随自变量的水平不同而变化
文章目录 Log 一、决定下一步做什么（Deciding what to try next）1. 关注的问题2. 改进算法性能的方法 二、评估假设（Evaluating a hypothesis）1. 过拟合问题2. 数据分割3. 训练和测试的步骤①线性回归②逻辑回归 三、模型选择和训练、验证、测试集（Model selection and trainin
CNN 三大算子: CONV + BN +RELU 1、为什么 BN 指导思想： 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。 具有统一规格的数据, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律。 具体原因： 随着网络加深，数据经过激活层后趋向两侧，梯度趋
题目 Luogu P1471 维护一个包含 \(n\) 个实数的数列，并有 \(m\) 个操作 操作为以下三种之一： 1 x y k 表示将第 \(x\) 到第 \(y\) 项每项加上 \(k\) ，\(k\) 为一实数 2 x y 表示求出第 \(x\) 项到第 \(y\) 项这一子数列的平均数 3 x y 表示求出第 \(x\) 项到第 \(y\) 项这一子数列
1、什么是集成学习算法？ 2、集成学习主要有哪几种框架，并简述它们的工作过程？ 3、Boosting算法有哪两类，它们之间的区别是什么？ 4、什么是偏差和方差？ 5、为什么说Bagging可以减少弱分类器的方差，而Boosting可以减少弱分类器的偏差？ 1、什么是集成学习算法？ 通过训练多个弱分类器，并通过
Datawhale学习打卡LeeML-Task03 误差误差来源解释：类比解释数学证明 估计变量x的偏差和方差估计变量x的偏差估计变量x的方差 不同模型的偏差和方差考虑不同模型的偏差考虑不同模型的方差 过拟合和欠拟合怎么判断 偏差和方差的trade-off （平衡）——模型选择交叉验证N-折交叉验
概率论：研究如何定量描述随机现象的发生可能性及其规律 数理统计：通过样本来对总体进行估计或者检验某个假设是否成立 对于随机现象的规律总结 概率：随机事件发生的可能性 概率模型 离散型：二项分布（多次放回重复试验，成功次数的分布概率）、泊松分布、几何分布（独立重复试验，首次成功
深度学习 该内容由个人整理和归纳，如有不同见解，还望指教～ 为什么要通过梯度下降求解参数？ 梯度的方向是函数增长速度最快的方向，那么梯度的反方向就是函数下降最快的方向，通过往函数下降最快的方向走，可以走到函数的极小/最小值点。 Embedding 为什么需要 Embedding? 因为有些类别特
BN回顾 首先Batch Normalization 中的Normalization被称为标准化，通过将数据进行平和缩放拉到一个特定的分布。BN就是在batch维度上进行数据的标准化。BN的引入是用来解决 internal covariate shift 问题，即训练迭代中网络激活的分布的变化对网络训练带来的破坏。BN通过在每次训练
文章目录 一、关于归一化二、归一化方法1、最值归一化 normalization2、均值方差归一化 standardization 三、Python 代码实现归一化处理矩阵均值方差归一化 四、Sklearn 中的实现使用归一化后的数据来对 iris 进行 knn 分类其他数据集常见使用 五、封装归一化类六、测试数
数学证明 随机变量乘积的期望： 已知两个随机变量 x 1 x_1 x1和
#抛10次硬币，求恰好两次正面朝上的概率 import numpy as np from scipy import stats as sts n=10 p=0.5 k=np.arange(0,11) #总共有0-10次正面朝上的可能,arange其实是一个列表 binomial=sts.binom.pmf(k,n,p) print('概率为：',binomial) #输出的结果有11个，分别表示0-10次 prin
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大。否则，反之)举例说明：若X的取值比较集中，则方差D(X)较小,若X的取值比较分散，则方差D(X)较大。因此，D(X)是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。 有一个概率模型，随机变量X
Halcon 中的全局阈值分割算子 binary_threshold 中，Method = 'max_separability' 指的就是Otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）。Otsu 算法也叫全局最优阈值处理，使用聚类思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通
本篇，用书籍中的数据和结论，用R语言的一般线性模型和混合线性模型，做一下一年多点的联合方差分析的演示。 1. 参考书籍《农业试验设计与统计分析》 这本书是压箱底的好书，里面是用最原始的方式（公式推导和分解）介绍农业试验设计与统计分析相关的知识点，这次使用第九章 多点试验结果
