1.生成数据集 $$ \boldsymbol{y} = \boldsymbol{X}\boldsymbol{w} + b + \epsilon $$ 其中, 噪声项 $\epsilon$ 服从均值为0、标准差为0.01的正态分布。 一些数据已经给出 2.定义一个函数：它每次返回batch_size（ ...
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2020-03-26 23:12:31
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我们一般会拿偏度和峰度来看数据的分布形态，而且一般会跟正态分布做比较，我们把正态分布的偏度和峰度都看做零。如果我们在实操中，算到偏度峰度不为0，即表明变量存在左偏右偏，或者是高顶平顶这么一说。 偏度 偏度是数据的不对称程度。无论偏度值是 0、正数还是负数，都显示有关数据分布形状的信息。 图 A 图 ...
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2020-03-25 19:43:44
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线性回归在百度百科的解释：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 设备监测值随着时间序列变化的趋势，按照上面的解释，我们要找到Y和X，才能得到回归的方程。很清楚， ...
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2020-03-25 16:23:36
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```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def norm_pdf(x,mu,sigma): pdf=np.exp(-((x-mu)**2)/(2*sigma**2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)) ... ...
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2020-03-06 19:20:27
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假设检验 https://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C H0 记忆方法 采用标准或无差异做为H0 α 拒真的概率 b 弃伪的概率 分类 正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验。 正态分布检验包括三类：JB检 ...
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2020-03-03 15:09:36
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若将$X\sim N_p(\mu,\Sigma)$进行分割： $$ X= \left[ \begin{array}{c} X^{(1)}_r\\ X^{(2)}_{p r} \end{array} \right]， \mu= \left[ \begin{array}{c} \mu^{(1)}_r\\ ...
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2020-02-22 15:31:14
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Numpy 和 Pandas 有什么不同 如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。 要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构： ...
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2020-02-21 19:49:31
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https://blog.csdn.net/Jaster_wisdom/article/details/78125046?fps=1&locationnum=7 二维或者三维满足空间中正态分布的样本点 https://www.ilovematlab.cn/thread 27021 1 1.html ...
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2020-02-18 10:00:06
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前言 到这里计算着色器的主线学习基本结束，剩下的就是再补充两个有关图像处理方面的应用。这里面包含了龙书11的图像模糊，以及龙书12额外提到的Sobel算子进行边缘检测。主要内容源自于龙书12，项目源码也基于此进行调整。 学习目标： 1. 熟悉图像处理常用的卷积 2. 熟悉高斯模糊、Sobel算子 " ...
tf.truncated_normal_initializer 意为：从截断的正态分布中输出随机值，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择 截断的正态分布：就是规定了范围的正态分布，比如在负无穷到50之间的正态分布，或者10到200的正态分布为什么生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢 ...
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2020-02-09 11:15:04
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