误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合 目录
集成学习 目录集成学习思维图方法种类集成方法原理误差和方差原理可选取的基分类器集成学习例子Boosting算法代表GBDT：梯度提升决策树Adaboost：基于错误率的提升方法Bagging算法代表随机森林XGBoost库参考 思维图 什么是集成学习？集成学习：通过某种策略来组合多个弱学习器来学习任务
对正态总体的方差 σ 2 ≤ σ 0 2
标准差（又称标准偏差、均方差，英语：Standard Deviation，缩写SD），数学符号σ（sigma），在概率统计中最常使用作为测量一组数值的离散程度之用。 标准差定义：为方差开算术平方根，反映组内个体间的离散程度；标准差与期望值之比为标准离差率。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质： 为非负数值（
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一、期望 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。它反映随机变量平均取值的大小。 线性运算： 推广形式： 函数期望：设f(x)为x的函数，则f(x)的期望为 离散函数： 连续函数： 注意： 函数的期望不等于期望的
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。前面转了一篇关于PCA原理的文章，其中有些部分写的不是很清晰，因此做一个补充。 方差和协方差 下图是一个正态分布，均值和方差提供了对数据在特征空间的分布进行衡量的手段。如图所示，大部分的数据都分布在
一、三大基础随机分布 均匀、指数、正态 1、均匀分布 表示在相同长度间隔的分布概率是等可能的 其概率密度、均值、方差 2、指数分布 事件以恒定平均速度连续且独立地发生的过程(泊松过程中的事件之间的时间的概率分布) 其概率密度、均值、方差 3、正态分布 常见的连续
一、基本原理 均值回复，市场价格将回复到它的长期的均值水平。买进表现相对较差的金融产品，同时卖出表现较好的，当未来两者价格的背离得到纠正，那么进行相反的平仓操作，获利结算。 数学定义 S.Hogan (2003) 对统计套利进行了精确的数学定义，他们强调统计套利是具有零初始成本，自融资的交
在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。 可视化 我们还可以在R中轻松地可视化前面的概念。我们首先从具有非常大的样本大小的线性模型中模拟数据：n < - 10000
均值 均值是表示一组数据集中趋势的数量，指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。是反映数据集中趋势的一项指标。 在统计工作中，均值和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的度量值。 均值包括：算术平均值、几何平均值、调和平均值、加权平均值、平方平
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6283 在Stata的实现中，可以使用鲁棒选项，当残差方差不恒定时，可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值，但使用三明治方差估计器计算标准误差（SE）。在这篇文章中，我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理，并强调如果残差方差不是常数，与常
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3889 此示例显示如何估计条件均值和方差模型。 加载数据并指定模型 加载NASDAQ数据 。为了使数值平稳，将数据转换为收益率。建立AR（1）和GARCH（1,1）模型。 load Data_EquityIdx nasdaq = DataTable.NASDAQ; r = 100*price2ret(nasdaq); T = length
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2841 此示例显示MATLAB如何从条件均值和方差模型预测。 步骤1加载数据并拟合模型 加载工具箱附带的纳斯达克数据。将条件均值和方差模型拟合到数据中。 nasdaq = DataTable.NASDAQ; r = price2ret(nasdaq); N = length(r); fit = estimate(mode
MATLAB图像处理之人脸识别五官定位 目录 MATLAB图像处理之人脸识别五官定位 最大类间方差法人脸定位 最大类间方差法 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分
1.偏差 简单可以理解为真实数据和预测数据相差太大，真实的点构成的图形和拟合的图形相差很大 原来是这样的 我们使用线性模型以及多项式模型去拟合，就会发现，线性模型和预测的值和真实值相差很大，也就是偏差大，而多项式偏差小 2.方差 就是数据波动太大。 数据
前文再续，书接上一回。上文说到，在做研究中，定义合适的空间尺度是一个很关键的指标参数，因为地理学第二定律（存疑？）的空间异质性告诉我们，在不同观察尺度上，往往会得到不同的观测结果：横看成岭侧成峰，远近高低各不同。不识庐山真面目，只缘身在此山中。——苏轼《题西林壁》所以在空间分析中，对空
Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。 1. Numpy 计算均值、方差、标准差 一般的均值可以用 numpy 中的 mean 方法求得： >>> import numpy as np >>> a = [5, 6, 16, 9] >>> np.mean(a) 9.0 numpy 中的 average 方法不仅能求得简单平
基于方差阈值的特征选择介绍 今天，数据集拥有成百上千个特征是很常见的。从表面上看，这似乎是件好事——每个样本的特征越多，信息就越多。但通常情况下，有些特征并没有提供太多价值，而且引入了不必要的复杂性。 机器学习最大的挑战是通过使用尽可能少的特征来创建具有强大预测能力
下面介绍的是用G-Q检验法检验异方差是否存在，以及如何在Eviews中操作，借ESDN这个平台记录自己的学习心得，同时希望各路大佬批评指正。 ##残差 在回归分析中，除了回归模型设立的解释变量（自变量）之外，还有许多影响被解释变量（因变量）的其他因素，同时在测量过程中也有可能产生误差。我们
“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。 为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽
文本图像在图像处理中也是占用了一个比较大的空间，市面上也有着不少这方面的专业软件，其中有一个比较重要的过程就是对文本图像背景的纯化，因为背景复杂了后，对于后续的识别，包括二值化都会带来不利的影响。 本文介绍三种不同的背景纯化方式。 第一种方式： 借用Ph
来吧鸢尾花～ 选择度量模型性能的指标 真阳性TP:预测值和真实值都为正例;真阴性TN:预测值与真实值都为正例;假阳性FP:预测值为正，实际值为负;假阴性FN:预测值为负，实际值为正; 分类模型的指标 准确率 分类正确的样本数占总样本的比例 A
这里写目录标题 集成学习-打卡task3优化基础模型优化什么（目的）怎么优化（过程） 集成学习-打卡task3 优化基础模型 优化什么（目的） 在回归模型中我们常用MSE均方误差来对模型进行评价。 其中 f̂ (xi) 是样本 xi 用建立的模型 f̂ 预测的结果。而当我们训练好模型后，我们会遇
前言 多元线性回归模型统计推断结果的可靠性，建立在一些统计假设的基础上，只有在假设条件满足时，模型输出结果才成立，本文将展开讨论多元线性回归有哪些基本假设、如何检验假设是否成立、以及当基本假设不满足时的处理方案。同时需要说明的是，轻微违背假设并不会对主要的分析结果产
