1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差？ 1.2 为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？ 2.模型选择 3.特征选择 4.特征工程与数据预处理 ...
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2016-12-06 13:33:33
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一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为 ...
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2016-12-05 14:51:40
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本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分： ?训练集(training set)，样本 ...
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2016-12-01 02:42:42
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成像方法：X射线，CT,MRI,SPECT,PET等 分割的定义： Image segmentation is a procedure for extracting the region of interest (ROI) through an automatic or semi-automatic ...
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2016-11-30 22:26:44
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mean均值，variance方差，stddev标准差，corr(Pearson相关系数)，skewness偏度，kurtosis峰度 ...
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2016-11-25 20:00:48
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主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。这里以处理自然图像为例作解释。 1.计算协方差矩阵： 按照通常约束，x为特征变量，上边表示样本数目，下标表示特征数目。这里样本数为m。 ...
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2016-11-24 19:11:25
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Mat_<double> temp1(10, 3); Mat_<double> mean1, cov1; temp1(0, 0) = 49; temp1(0, 1) = 7; temp1(0, 2) = 29; temp1(1, 0) = 8; temp1(1, 1) = 19; temp1(1, ...
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2016-11-22 17:54:14
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转自 ：http://www.cnblogs.com/tuitui1989/p/5337968.html 一.基本统计量 统计向量的长度,最大值，最小值，非0个数，模1和模2,方差等 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector,Vectors} impo ...
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2016-11-21 19:03:49
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--众数--中位数--平均数python:mean()--方差（总计方差【n】&样本方差【n-1】）python:var()R算的方差都是样本方差；而Python中的则是总体方差。--标准差（开方方差√方差）python:std()--标准差系数（标准差/平均数*100%）：标准差相对平均数的大校--样本协方差（表示样本..
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2016-11-20 16:28:53
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一.相似度度量方法 1.欧几里得距离（euclidean） 对于两个n维向量A,B， 2.皮尔逊相关度 皮尔逊相关度其实是协方差和标准差的商，即对于两个n维向量A,B， 所以: 皮尔逊相关度的取值范围是[-1,1],是两个样本集向量夹角的cosine值 3.jaccard相似度和广义jaccard相 ...
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2016-11-18 18:37:31
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