1. 点估计与优良性 点估计 总体 X 的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计。 点估计问题就是要构建一个适当的统计量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的观察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)来估计未知参数 θ。
期望和方差的定义与性质 分布函数是对随机变量的概率性质最完整的刻画，而随机变量的数字特征则是对某些由随机变量的分布所决定的常数，它刻画了随机变量（或者说，刻画了其分布）的某一方面的性质。我们在了解某一行业工人的经济状况时，首先关心的恐怕会是其平均收入(即期望)，这给了我
6 模型融合 6.1 偏差和方差 分布图 公式推导： 假设从 y = f (
BAQ压缩概述[1] BAQ：分块自适应量化 SAR原始回波数据在距离向和方位向符合缓变方差零均值的高斯分布，BAQ算法将回波数据分成若干小块，利用小块内数据的动态范围远远小于整块数动态范围的性质，实现整块数据的自适应量化。从全局来看，BAQ可以获得较大动态范围数据压缩。基本原理如下图
为什么要有批量归一化： 归一化数学公式： 核心思想就是把一整个批次的均值和方差固定在一定的范围内，满足一个均匀分布，和标准化不同的是它并不是把均值和方差映射在[0,1]的区间内。这个α（偏移）和β（缩放）是可以学习的参数，在每一轮迭代中都会更新，这也使得α和β能更好的拟合这个模型
clear all clc X=[15.60 13.41 17.20 14.42 16.61]; DX=var(X,1) sigma=std(X,1) DX1=var(X) sigma1=std(X) DX = 1.9306 sigma = 1.3895 DX1 = 2.4133 sigma1 = 1.5535
线性回归 是一种常用的统计方法，我们可以用它来理解两个变量 x 和 y 之间的关系。但是，在进行线性回归之前，首先要确保满足四个假设： 1.线性关系：自变量x和因变量y之间存在线性关系。 2. 独立性： 残差是独立的。特别是，时间序列数据中的连续残差之间没有相关性。 3. 同方差性： 残差在
若随机变量 \(X\) 的分布用分布列 \(p(x_i)\) 或用密度函数 \(p(x)\) 表示,则 \(X\) 的某一函数 \(g(X)\) 的数学期望为 \[\tag{1}E[g(X)]=\begin{cases} \displaystyle \sum\limits_{i} g\left(x_{i}\right) p\left(x_{i}\right), & \text {在离散场合} \\ \displaystyle \int_{-
教育 教育 试卷代号： 1091 2021年春季学期期末统一考试 应用概率统计 试题 2021年7月 判断题（回答对或错，每小题3分，共15分） 1.设。( ) 2.设随机变量和的方差存在且不为零，若成立，则和一定不相关。( ) 3.当随机事件同时发生时，事件必发生，则。( ) 4.设随机变量的方差，相关系数，贝0方差
''' Author: huajia Date: 2021-11-22 14:57:01 LastEditors: huajia LastEditTime: 2021-11-23 14:18:13 Description: 略略略 ''' import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * x = np.arange(0.01, 1
各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有： （1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现 那我们开始吧。 一个数据集中可能会有以下问题： （1）冗余：部分特征的相关度高，由于A与B之间有某种计算公式使它们相关联，A特征的变化会导致B特征的变化，容易消耗计算性
@(概率论) 文章目录 前言数学期望定义离散型的定义连续型的定义 例题定理推广例题性质例题 方差定义离散型的方差公式连续型的方差公式 公式及其证明定理标准化变量例题标准化变量（0-1）分布泊松分布均匀分布指数分布二项分布正态分布(高斯分布) 切比雪夫不等式性质 协方差及
p5 Error的来源 从上节课测试集数据来看，Average\ ErrorAverage Error 随着模型复杂增加呈指数上升趋势。更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些 ErrorError 的主要有两个来源，分别是 biasbias 和 variancevariance 。 然而 biasbias 和 variancevariance 是什么？可
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24211 原文出处：拓端数据部落公众号 描述 使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。 garch 模型的关键参数包括： GARCH 多项式，由滞后条件方差组成。阶数用P表示 。 ARCH多项式，由滞后平方组成。阶数用Q表示 。 P 和 Q
方差 标准差 均方差 均方误差的区别差异 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83410946 有了方差为什么需要标准差？ https://www.zhihu.com/question/20534502/answer/202286999
μ = E [ x ] = ∫
什么是标准差？ 标准差（Standard Deviation，又常称均方差）是一个数字，描述值的离散程度。 低标准偏差表示大多数数字接近均值（平均值）。 高标准偏差表示这些值分布在更宽的范围内。 例如：这次我们已经登记了 7 辆车的速度： speed = [86,87,88,86,87,85,86] 标准差是： 0.9 意味着大多数值在平
文章目录 简单估计量及其性质分层随机抽样符号 对总体均值的估计总体均值的方差对总体总量的估计总体总量的方差总体比例的估计总体比例的方差 比率估计量及其性质分别比估计总体均值的分别比估计总体均值的分别比估计的方差总体总值的分别比估计 联合比估计总体均值的联合
先说明一下情况 1、如果是自己的数据集，mean 和 std 肯定要在normalize之前自己先算好再传进去的 2、有两种情况： a)数据集在加载的时候就已经转换成了[0, 1]. b)应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是 （ Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range
Lisa 运用一点初中知识可以知道 维护一下区间平方和和区间和就可以处理了 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; int n,m; int f; int x,y; double k; struct p{ double sum; double sqr; }po[400005]; double laz
论文链接：https://www.aminer.cn/pub/617b928b6750f842fb7c54a5?f=cs 文章的两个方法分别对应两个目标： 扩增训练数据分布。传统的 normalization 都是为了使得训练更加稳定和快速，那么作者是否能用 normalization 的方法进行数据的增强呢？答案是肯定的。一般来说，作者认为 RGB 图
Task01开始啦： 决策树(上)，截止时间：10月21日03:00 ------- 【资料链接】https://datawhalechina.github.io/machine-learning-toy-code/01_tree_ensemble/02_ensemble.html#part-b 主要学习知识点： 【练习1】左式第四个等号为何成立？ 当
Description 洛谷传送门 Solution 一道非常经典的线段树问题，下面我们来分析一下。 题目要求我们支持区间加，求区间平均值，求区间方差。 区间加和区间平均值都很简单，唯独这个区间方差要如何维护呢？ 我们先来看一下方差的式子： \[len = r - l + 1 \]\[S^2 = \frac{1}{len}\sum\limits_{i
切比雪夫不等式（可证伯努利大数定律） 伯努利大数定律（可证频率的稳定性） 概率（频率的稳定值） 期望存在方差不一定存在，方差存在期望一定存在 D(X)=E(X^ 2)-E^ 2(X) ，E(X)存在，E(X^2)不一定存在，于是D(X)不一定存在 方差反映随机变量与E(X)的偏离程度 Var(X)=积分符 (x-E(X))^2p(x) dx
