为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? (補充一句哦,題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計.如果用的是 ML 方法,請不要多想不是你們想的那樣, 方差的 estimator 的期望一樣是有 bias 的,有興趣的同學可以自己用正態分佈算算看.) 本來,按照定義,方差的 estimator 應該是這個:但,這個 estimator 有 bias,因為:而 (n-1)/n * σ² != σ² ,所以,為了避免使用有 bias 的 estim

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

在集成学习中,通常认为Bagging的主要作用是降低方差,而Boosting的主要作用是降低偏差.Boosting能降低偏差很好理解,因为其原理就是将多个弱学习器组合成强学习器.但Bagging为什么能降低方差?或者说,为什么将多个强学习器组合起来方差就会降低?这是本篇想要探讨的问题,而在这之前我认为有必要先搞清楚方差和偏差的基本概念. 方差 首先来看方差的定义:设X为随机变量,则方差\(Var(X) = E[(X-E[X])^2]\),表示X与平均值\(E[X]\)之间差异的平方的期望值,用于

一.数学期望 1.离散型随机变量的数学期望 设X为离散随机变量,其概率分布为:P(X=xk)=pk 若无穷级数$\sum_{k=1}^{+\infty}x_kp_k$绝对收敛 (即满足$\sum_{k=1}^{+\infty}|x_kp_k|$收敛) 则称其为X的数学期望,记作$E(X)=\sum_{k=1}^{+\infty}x_kp_k$ 二项分布,X~B(n,p),E(X)=np 泊松分布,X~P(λ),E(X)=λ 超几何分布,X~H(N,M,n),E(X)=nM/N 几何分布,X~GE

最近在一次排查问题的过程中发现色彩空间及色彩空间转换也有很多技术细节,而理清这些细节能帮助我们更准确的定位视频方面的问题. 1. 色彩空间 色彩空间一词源于英文的“Color Space”,色彩学中,人们建立了多种色彩模型,以一维.二维.三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩,这种用坐标系统来定义的色彩范围即色彩空间. 例如计算机监视器上显示颜色的时候,通常使用 RGB(红色.绿色.蓝色)色彩空间定义,红色.绿色.蓝色被当作 X.Y 和 Z坐标轴.另外一个生成同样颜色的方法是使用色相(X 轴).饱和

题目背景 滚粗了的HansBug在收拾旧数学书,然而他发现了什么奇妙的东西. 题目描述 蒟蒻HansBug在一本数学书里面发现了一个神奇的数列,包含N个实数.他想算算这个数列的平均数和方差. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个正整数N.M,分别表示数列中实数的个数和操作的个数. 第二行包含N个实数,其中第i个实数表示数列的第i项. 接下来M行,每行为一条操作,格式为以下两种之一: 操作13:1 x y k ,表示将第x到第y项每项加上k,k为一实数. 操作2:2 x y ,表示求出第x到第

[题目链接]:http://hihocoder.com/problemset/problem/1511 [题意] [题解] 有个方差的公式 V(X)=E(X2)−E(X)2 这里E(X)指的是X的期望; 显然所有树的度数的期望都是2*(n-1)/n 则问题转换成求E(X^2)了; 这里用到了树的prufer数列->关于prufer数列 即每一个prufer数列都对应了不同的树; 然后根据数列中的数字出现的次数和其在树中的度数的关系; 我们可以枚举每一个节点在prufer数列中出现的次数X; 在n

背景 之前在 使用spire.doc导出支持编辑Latex公式的标准格式word 博客中写过,使用spire.doc来生成word,不得不说spire.doc的api操作起来还是比较方便,但是使用的过程中还是发生了一些异常,如∑求和公式会报错,类似 \limit \widehat \sideset \overline \leqslant \geqslant \textcircled 均遇到了问题,类似解析失败无法渲染.求和公式设置上下限报空指针异常等,使用同样的方式转换MathML之后还是同样的

我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYSQL学习心得(十二) 触发器 我的MY

对于针对字符串位置的操作,第一个位置被标记为1. ASCII(str) 返回字符串str的最左面字符的ASCII代码值.如果str是空字符串,返回0.如果str是NULL,返回NULL. mysql> select ASCII('2');    -> 50mysql> select ASCII(2);    -> 50mysql> select ASCII('dx');    -> 100也可参见ORD()函数. ORD(str) 如果字符串str最左面字符是一个多字节

前言 SQL的语法比较简单,学起来相比界面UI控制要简单得多,但是SQL在企业级应用中又是如此的重要,以至于很多开发人员都把重点放在SQL上. SQL并没有面向对象的概念,最复杂的设计也不过是表值函数,以及基于ORM思维的表类型映射处理了,还包括一些通用的程序数据结构处理.当然,SQL真正的精华在我看来,是如何优化其执行效率.各类数据库范式的应用以及索引的构建让数据效率足够强大,同时又结合了数据库结构设计与现实工程中的联系.一般程序语言总会在程序可读性和代码效率性中间遇到矛盾,而SQL直观的代码

mysql函数大全 对于针对字符串位置的操作,第一个位置被标记为1. ASCII(str) 返回字符串str的最左面字符的ASCII代码值.如果str是空字符串,返回0.如果str是NULL,返回NULL. mysql> select ASCII('2');      -> 50  mysql> select ASCII(2);      -> 50  mysql> select ASCII('dx');      -> 100 也可参见ORD()函数. ORD(str

mysql常用函数参考   对于针对字符串位置的操作,第一个位置被标记为1. ASCII(str) 返回字符串str的最左面字符的ASCII代码值.如果str是空字符串,返回0.如果str是NULL,返回NULL. mysql> select ASCII('2');     -> 50 mysql> select ASCII(2);     -> 50 mysql> select ASCII('dx');     -> 100 也可参见ORD()函数. ORD(str)

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法 原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系

这一节主要介绍MYSQL里的函数,MYSQL里的函数很多,我这里主要介绍MYSQL里有而SQLSERVER没有的函数 数学函数 1.求余函数MOD(X,Y) MOD(X,Y)返回x被y除后的余数,MOD()对于带有小数部分的数值也起作用,他返回除法运算后的精确余数 SELECT MOD(31,8) 2.四舍五入函数TRUNCATE(X,Y) TRUNCATE(X,Y)返回被舍去至小数点后y位的数字x.若y的值为0,则结果不带有小数点或不带有小数部分. 若y设为负数,则截去(归零)x小数点左边起第

正态 QQ 图和普通 QQ 图 分位数-分位数 (QQ) 图是两种分布的分位数相对彼此进行绘制的图.评估数据集是否正态分布,并分别研究两个数据集是否具有相似的分布. 如何构建正态 QQ 图 首先,数据值经过排序,且累积分布值按照公式 (i– 0.5)/n 进行计算,其中字母表示总数为 n 的值中的第 i 个值(累积分布值给出了某个特定值以下的值所占的数据比例).累积分布图通过以比较方式绘制有序数据和累积分布值得到(如下图中左上角的图表所示).标准正态分布(平均值为 0 标准方差为 1 的高斯分布

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如

原文:http://www.alloyteam.com/2012/07/convert-picture-to-sketch-by-canvas/ 腾讯的alloy team写的一个素描效果,挺不错的. &amp;lt;img title="sketch" src="http://www.alloyteam.com/wp-content/uploads/auto_save_image/2012/07/0208516qY.png" alt=""

摘要:旁听了清华大学王建勇老师的 数据挖掘:理论与算法 的课,讲的还是挺细的,好记性不如烂笔头,在此记录自己的学习内容,方便以后复习.   一:贝叶斯分类器简介 1)贝叶斯分类器是一种基于统计的分类器,它根据给定样本属于某一个具体类的概率来对其进行分类. 2)贝叶斯分类器的理论基础是贝叶斯理论. 3)贝叶斯分类器的一种简单形式是朴素贝叶斯分类器,跟随机森林.神经网络等分类器都有可比的性能. 4)贝叶斯分类器是一种增量型的分类器.   二:贝叶斯理论 第一次接触贝叶斯还是本科学概率论的时候,那时候

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法