自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 偏差方差分解 拟合能力强的模型复杂度比较高，但是容易导致过拟合，泛化能力差。如果降低模型的复杂度，降低拟合能力，又会导致欠拟合。所以需要在过拟合和欠
概念 偏差： 描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。 （Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕） 方差： 描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。 基于偏差的误
中心矩 数学的概率领域中有一类数字特征叫矩。在实际问题中，要确定某一随机变量的分布往往不是容易的事。在概率论中，矩是用来描述随机变量的某些特征的数字，即求平均值，用大写字母E表示。 期望 随机变量（或统计量，下同）的期望定义为其1阶原点矩： 在方差等定义中，期望也称为随机变量的“中
http://www.ai-start.com/ml2014/html/week6.html 应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 决定下一步做什么 1、获得更多的训练样本——通常是有效的，但代价较大，下面的方法也可能有效，可考虑先采用下面的几种方法。 2、尝试减少特征的数量 3、尝试获得更多的
目录 0x00 什么是多项式回归 0x01 scikit-learn中的多项式回归 0x02 过拟合和欠拟合 0x03 为什么要有训练数据集 与测试数据集 0x04 学习曲线 0x05 验证数据集与交叉验证 0x06 k-folds 交叉验证 0x07 偏差方差权衡 0x08 模型泛化与岭回归 0x09 LASSO Regularization 0x0A L1 ，L2
本文是课程《数据科学与金融计算》第6章的学习笔记，主要介绍GARCH类、SV类模型和高频波动模型，用于知识点总结和代码练习，Q&A为问题及解决方案。 往期回顾： 博文内容【R】【课程笔记】01 R软件基础知识数据类型、数据结构、运算、绘图等【R】【课程笔记】02+03 基于R软件的计算聚
最大值： 最小值： 平均分： 均方差： 柱状图： 饼图：
我们把方差公式展开 所以只需要维护一个区间平方和和区间和 当我们更新一个区间加时 #include <cstdio> #include <iostream> #define lson rt<<1,l,mid #define rson rt<<1|1,mid+1,r #define Maxn 300010 using namespace std; double tree1[Maxn],tree2[Maxn],a[Maxn],l
一、主成分分析简称 PCA（Principal Component Analysis） 非监督 目的：原来的数据集是d维，转换成k维的数据，k<d，新的k维数据尽可能多的包含原来d维数据的信息 1.1 用处： 1.Clustering 把复杂的多维数据点，简化成少量数据点，易于分簇 2.降维(特征工程：数据过于稀疏/数据过少) 降低高维数据，简化
定义 两点分布的期望和方差 期望 \[EX = p \]方差 \[DX = p(1 - p) \]注: 证明见二项分布.
概率论 - 样本方差的期望 问题 设 \(X_{1},X_{2}...X_{n}\) 是来自总体 \(X\) 的样本，则称 样本方差 \(S^{2}=\frac{1}{n-1}\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(X_{i}-\overline{X})^2\) 理解 从样本方差和总体方差的期望来看。 记 \(X\) 的期望为 \(\mu\) ，方差为 \(\sigma^2\) ，则 \(E\{S
机器学习常用损失函数 转载自：机器学习常用损失函数小结 - 王桂波的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/776861188 1.Loss Function、Cost Function 和 Objective Function 的区别和联系 损失函数 Loss Function 通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出 和一个真实
BN： 1.在神经网络中，防止梯度爆炸梯度消失，使用了batch normalization 2. 该方法是对一个batch的vectors的每一维度，比如100个输入向量的第1维，进行方差，均值的计算，然后 x = x-均值/方差 的操作 LN： 1. 在Tranformer中，对每一次的multi-head的输出向量，对每个向量计算其方差，均
模型降维(Dimensionality Reduction For Dummies)——直觉 人类是视觉生物。为了相信我们需要去亲自目睹。当你有一个超过三维的数据集时，你就不可能用眼睛去看这堆数据到底表达了什么。但是那些额外的维度真的是必须的吗？是否有一个方法可以将它降到一维，二维或者人类的三维？确实有这
一、损失函数和代价函数、目标函数的区别和练习 在机器学习中，经常会碰到 Loss Function、Cost Function 和 Objective Function，这三个术语，我们要了解他们之间的区别和联系。 （1）损失函数（Loss Function）通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出 y' （预测值）和一个真实的y，损失函
以二维正态分布来举例。当方差不变，而协方差变化时，分布沿着长宽比等于两个方差之比的矩阵逐渐变窄。如下图所示： 两个分布的标准差都为0.1，均值都为0，协方差左边从0一直上升到0.01，右边从0下降到-0.01。 看了这个图，有人可能会问，高度值固定时，随着协方差的变化，椭圆等高线是
https://www.jianshu.com/p/a423903ce1fa title: 标准差为什么除以n-1 date: 2019-10-16 12:10:54 type: "tags" tags: 统计学 categories: 生物统计 前言 在学习统计学的时候，我遇到过这么一个问题，也就是说，样本的标准差公式，如下所示： 很多统计学书上都提到，在样本标准差的计算
统计学的基本概念（原文链接） 一、 有n个样本的集合: X = {X1，X2，...,Xn} 均值： 标准差： 方差： 有两个数据集,数据集1，X = [0,8,12,20];数据集2，Y = [8,9,11,12]。两者的均值一样都为10。数据集1的标准差8.3，数据集2的标准差为1.8，因为后者的数据分
一、相关公式 1.方差 2.标准差 3.协方差 4.协方差相关系数 二、具体介绍 1.方差和标准差都是对一组数据（一维）进行统计的，反映的是一组数据的离散程度； 协方差是对俩组数据（二维）进行统计的，反映的是俩组数据之间的相关
三、算法分类 监督学习 分类预测 根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。 回归分析 ，预测连续值的结果。 如电影票房值；某城市房价的具体值。 无监督学习 聚类 关联规则 强化学习 Q-learning 时间差学习 四、ML模型评估与选择 ——以房产价
解释一 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 参考：Understanding the Bias-Variance Tradeoff 解释二 Bias：误
用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]]要求：1、Variance Threshold（threshold =1.0）2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的
前言 前段时间地统计的课设代码的确有点折磨人，但是还好算法过程比较简单，没有涉及到特别复杂的步骤，matlab在矩阵运算方面有大量的库函数以及其在索引方面的优势，使得我们真正能够实现向量化(矩阵化编程)，希望大家看到这篇文章过后能够真正取思考，以前的哪些代码可以将for循环等
您可能会感到惊讶，但这是有效的。 最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。 这个主意立刻引起了我的注意。 到目前为止，我从未将
1.事件的独立性 2.期望、方差、协方差 (1)期望 期望的一些性质： (2)方差 (3)协方差 3. 矩 4.参数估计 (1)中心极限定理 (2)样本统计
