左侧像高方差的算法，增加训练集的大小提高性能 右侧像高偏差的算法，不需要增大算法的规模,m=1000就很好了 一个很自然的方法是多加一些特征 或者在你的神经网络里加一些隐藏的单元等等 所以最后你会变成一个像左边的图 也许这相当于m等于1000 这给你更多的信心去花时间在添加基础设施来改进算法 而不是 ...
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2020-01-31 00:56:28
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方差是用来度量随机变量X 与其均值E(X) 的偏离程度。 【随机变量的协方差】 在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。定义如下： 当X，Y是同一个随机变量时，XX与其自身的协方差就是XX的方差，可以说方差 ...
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2020-01-29 12:55:12
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以下运算两个图像的大小需要一样 算术运算： ：两个图像像素相加 ：两个图像像素相减 ：两个图像像素相乘 ：两个图像像素相除 ：图像的均值 ：方差 逻辑运算： ：与 ：或 ：非 ：将图片以一定权重相加 这个函数最小需要6个参数。 1、第1个参数，输入图片1， 2、第2个参数，图片1的融合比例 3、第3 ...
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2020-01-28 00:02:48
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本文始发于个人公众号： TechFlow 今天这篇文章和大家聊聊 期望和方差 。 期望 期望这个概念我们很早就在课本里接触了，维基百科的定义是： 它表示的是一个随机变量的值在每次实验当中可能出现的结果乘上结果概率的总和 。换句话说，期望值衡量的是多次实验下，所有可能得到的状态的平均结果。 我们举两个 ...
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2020-01-24 17:10:35
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方差分析 主体间单因素方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个独立分组的因变量均值 1. 目的：检验两个或多个分组的因变量均值是否存在显著差异 2. 所需数据： 两个（或多个）不同分组（或分类）的主体间因子的自变量+连续因变量 3. 假设条件： a. 观测值独立 b. 各组总体的因变量取值服从正态分 ...
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2020-01-24 14:34:20
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基本概念 机器学习模型面临的两个主要问题是欠拟合与过拟合。 欠拟合 ，即模型具有较高的 偏差 ，说明模型没有从数据中学到什么，如下左图所示。而 过拟合 ，即模型具有较高的 方差 ，意味着模型的经验误差低而泛化误差高，对新数据的泛化能力差，如下右图所示。 通常，欠拟合是由于模型过于简单或使用数据集的特 ...
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2020-01-23 21:16:34
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[TOC] 托管对象本质 第一部分 布局 原文地址：https://devblogs.microsoft.com/premier developer/managed object internals part 1 layout/ 原文作者：Sergey 译文作者：杰哥很忙 目录 "托管对象本质1 布 ...
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2020-01-23 15:28:35
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目的 对不同处理的基因的表达量进行差异分析 使用python的scipy包进行t检验 导入统计包 from scipy import stats 单样本的T检验(ttest_1samp) stats.ttest_1samp(data,1) 两独立样本T检验(ttest_ind) 当两个总体方差相等时... ...
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2020-01-21 12:05:59
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PerfDog(性能狗)测试须知 Android平台 ScreenShot(只支持USB模式) FPS(1秒内游戏画面或者应用界面真实平均刷新次数,俗称帖率/FPS) 1)Avg(FPS):平均帖率 2)Var(FPS):帖率方差 3)Drop(FPS):降帖次数(平均每小时相邻两个FPS点下降大于 ...
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2020-01-18 16:35:18
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Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术。 给定学习目标和训练集规模，它可以 把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音noise、bias和 variance noise 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界； ( 任何方法都克服不了的误差) b ...
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2020-01-18 10:41:06
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