转载至: http://www.cnblogs.com/cezorzhao/archive/2013/01/11/xiefangcha.html 在做数字图像处理的时候，特别是PCA降维的时候，很多情况下要遇到协方差矩阵，其实一直糊里糊涂的不知道到底是个什么东西， 以下是我收集的网上资料做的整理和自 ...
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2017-02-10 19:56:28
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本篇文章主要讨论样本方差和样本协方差除以n-1问题，其他暂且不做过多赘述。 方差的维基百科定义：一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量到其期望值的距离。 计算公式： 样本方差：样本方差是依据所给样本对方差做出的一个无偏估计。用样本去推测整体情况。 计算公式： 其中n为样本数。 等等，为 ...
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2017-02-10 13:03:42
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简介： 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大（何为类间方差？原理中有介绍）。 OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法，有时 ...
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2017-02-10 11:38:20
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1. 首先要理解Boost和Gradient Boost。 前者是在算法开始时候，，为每一个样本赋上一个相等的权重值，也就是说，最开始的时候，大家都是一样重要的。在每一次训练中得到的模型，会使得数据点的估计有所差异，所以在每一步结束后，我们需要对权重值进行处理，而处理的方式就是通过增加错分类点的权重 ...
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2017-02-03 10:46:05
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[前言] 这场比赛已经结束了有几天，但我各种忙，虽然AK但还是没来得及写题解。（我才不会告诉你我跑去学数据结构了） T1 区间方差 (就不贴题好了) 首先可以推公式（我们可以知道，线段树然而并不能通过初中学过的方差公式在log(L)内求出方差）: （s2表示方差，L表示区间长度，xi表示区间的每一项 ...
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2017-01-16 22:55:36
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# 相关数学背景知识- $\frac{\partial X^TAX}{\partial X}=X^TA^T+X^TA$- $\frac{\partial tr(ABA^T)}{\partial A}=2AB $ ($B$是对称阵)# 最小二乘估计## 对常值的估计问题背静：假设需要测量一个电阻的电阻 ...
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2017-01-16 22:43:18
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对数据按列属性进行scale处理后，每列的数据均值变成0，标准差变为1。可通过下面的例子加深理解： 测试数据： 使用sklearn进行scale处理时，有两种方式可供选择。 方式1:直接使用preprocessing.scale()方法： 得到的X_scaled中每列的均值为0，方差为1 方式2：使 ...
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2017-01-16 00:06:08
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本文对应《R语言实战》第9章：方差分析；第10章：功效分析 本文对应《R语言实战》第9章：方差分析；第10章：功效分析 方差分析： 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量，而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时，我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析，这种分析方法就是方差分析（AN ...
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2017-01-15 21:40:38
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继续上节内容介绍学习理论，介绍模型选择算法，大纲内容为： 交叉验证 特征选择 回顾上节的偏差方差权衡现象，若选择过于简单的模型，偏差过高，可能会导致欠拟合；若选择过于复杂的模型，方差过高，可能会导致过拟合，同样模型的一般适用性不好。 模型复杂度：多项式的次数或参数的个数。 （1）尝试选择多项式的次数 ...
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2017-01-12 22:29:19
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randn：产生正态分布的随机数或矩阵的函数 randn：产生均值为0，方差σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。 用法： Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])：返回一个m*n的随机项矩阵。 Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = ...
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2017-01-11 15:44:21
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