/p/12504579.html epoch、batchsize、step之间的关系：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 计算数据集的均值和方差有两种方式...，输出均值和标准差 mean_r = 0 mean_g = 0 mean_b = 0 print("计算均值>>>") for img_path, _ in tqdm...train_data.imgs的值是[(图片地址1,标签)，(图片地址2,标签)，...]的格式。在代码中for img_path,_ in dataset正好取出图片的地址。...再使用Image.open()打开一张图片，转换成numpy格式，最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的，其实这是我运行几次的结果，数据是从缓存中获取的，第一次运行的时候速度会很慢。...得到均值和方差之后，在数据增强时可以这么使用： train_transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomResizedCrop
回归在 x 和 y 之间是对称的，相关在 x 和 y 之间是非对称的 答案：C 解析：相关（Correlation）是计算两个变量的线性相关程度，是对称的。...仅仅知道变量的均值（Mean）和中值（Median），能计算的到变量的偏斜度（Skewness）吗？ A. 可以 B. 不可以 答案：B 解析：偏斜度是对统计数据分布偏斜方向及程度的度量。...统计数据的频数分布有的是对称的，有的是不对称的，即呈现偏态。在偏态分布中，当偏斜度为正值时，分布正偏，即众数位于算术平均数的左侧；当偏斜度为负值时，分布负偏，即众数位于算术平均数的右侧。...我们可以利用众数、中位数和算术平均数之间的关系判断分布是左偏态还是右偏态，但要度量分布偏斜的程度，就需要计算偏斜度了。 Q3....假设有 n 组数据集，每组数据集中，x 的平均值都是 9，x 的方差都是 11，y 的平均值都是 7.50，x 与 y 的相关系数都是 0.816，拟合的线性回归方程都是 y = 3.00 + 0.500
表中，c为收益率的均值， 为方差方程的常数项， 为方差方程的ARCH项系数， 为GARCH项系数， 反映杠杆效应的大小。参数 为概率分布中的参数，其中 控制尖峰高度和尾部厚度， 控制偏斜度。...对GARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中ARCH项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的常数项均不显著。...对EGARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中常数项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的ARCH项系数均不显著。...但是就其他参数而言，GED分布下，参数拟合都是显著的。方差方程中ARCH项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的常数项均不显著。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。LB2统计量显示模型的标准化残差平方均不再具有异方差现象，且在统计上都是显著的。
不同的数据类型，在算法进行模型训练时，处理和对待的方式是不同的。区间型数据是直接进行计算的；分类型数据是先将其转换为稀疏矩阵：每一个类别是一个新的字段，然后根据其取值“1”“0”进行计算。...最大值和最小值 最大值和最小值即每个数据集中的最大数和最小数。 7. 方差 方差反映各个取值距平均值的离散程度。虽然有时两组数据的平均值大小可能是相同的，但是各个观察量的离散程度却很少能相同。...不同的偏斜度下，均值、中位数、众数的取值是有很大不同的： ? ▲图2-3 众数、均值及中位数在不同分布下的比较 由图2-3可见，在数据取值范围相同的情况下，中位数是相同的。...但是均值和众数却有很大的不同。所以，除了偏斜度指标可以直接反映分布特征外，还可以通过中位数和均值的差异来判断分布的偏斜情况。...Python Pandas中DataFrame的describe方法默认只统计连续性字段的最大值、最小值、均值、标准差、四分位数，如果想获取其他的特征值，需要调用相应的函数来获得。
参数 为概率分布中的参数，其中 控制尖峰高度和尾部厚度， 控制偏斜度。...对GARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中ARCH项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的常数项均不显著。...对EGARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中常数项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的ARCH项系数均不显著。...但是就其他参数而言，GED分布下，参数拟合都是显著的。方差方程中ARCH项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的常数项均不显著。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。LB2统计量显示模型的标准化残差平方均不再具有异方差现象，且在统计上都是显著的。
可以通过使用平均值、最大值和最小值，或任意极端值来对值进行封顶。 数值变换 变换被视为传统转换的一种形式。它是将一个变量替换为该变量的函数。在更强的意义上，转换是一种改变分布或关系形状的替换。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。...自编码器可以学习数据的紧凑表示，从而在保留重要特征的同时，去除数据中的噪声和冗余信息。...方差指数：衡量时间序列数据中的方差指数。 对称性检查：检查时间序列数据的对称性。 是否存在重复的最大值：检查时间序列数据中是否存在重复的最大值。 局部自相关：计算时间序列数据的局部自相关性。...增广迪基-富勒检验：用于检验时间序列数据的平稳性。 斜度峰度：衡量时间序列数据的斜度和峰度。 斯泰特森均值：计算时间序列数据的斯泰特森均值。 长度：时间序列数据的长度。
方差 方差是一个具体的数，符号为， 衡量的是各数据偏离平均值的大小，是偏离值平方的平均值(有点拗口)。...方差越小，数据越集中，偏离程度越高； 方差越大，数据越分散，偏离程度越低； 对于一段长度为N的离散序列X[n]，其平均值(期望)为E，则方差： 有的同学看到方差的另一种计算公式： 为什么分母有N-...N-1对应的是无偏估计；N对应有偏估计，其方差<=真值方差。matlab函数var默认使用的是N-1的无偏估计计算方法。...均方误差，MSE（Mean Squared Error) 和方差很像，区别在于MSE关注的是预测数据与真实值的偏离程度。 方差是数据与均值的偏离程度。 f表示预测值，y表示真实值。 7....自相关函数 顾名思义，这是一个函数，上面介绍那些参数指标都是具体的数值，从现在开始是介绍函数。下面是自相关函数的求解公式。描述的是同一个信号在不同时刻的相关程度，matlab公式为xcorr。
随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。...优点是计算简单，且可以解决帧间差分法检测空洞的问题，得到的轮廓比较完整； 缺点是对于动态场景的适应能力不强， 对光照变化、 外来无关事物影响比较敏感。...这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中，即构成所谓的限制对比度直方图均衡（CLHE），但这在实际中很少使用。在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。...CLAHE主要是用来克服AHE的过度放大噪音的问题。这主要是通过限制AHE算法的对比提高程度来达到的。在指定的像素值周边的对比度放大主要是由变换函数的斜度决定的。...这个斜度和领域的累积直方图的斜度成比例。CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度因此，也限制了变换函数的斜度。
正态分布，因其钟形的概率密度函数而广为人知，常用于描述自然现象中的随机变量，比如人的体重。它假设数据围绕一个中心值（平均值）对称分布，并且数据的分散程度（标准差）决定了分布的宽窄。...线性回归时为什么要假设数据是正态分布的 在线性回归分析中，假设数据符合正态分布主要是为了便于进行统计推断，特别是关于回归参数（如斜率和截距）的假设检验和置信区间的计算。...3、最小化估计误差 正态分布假设支持最小二乘法（OLS）估计的有效性。当残差正态分布时，OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器（BLUE），这意味着在所有线性无偏估计中，它具有最小的方差。...因此，进行适当的诊断检查是重要的，例如检查残差图来评估正态性、独立性和方差齐性（同方差性）。如果发现违背这些假设的证据，可能需要使用更复杂的统计模型或变换数据来适应更适合数据的模型，比如泊松回归。...分布形态：正态分布是对称的，泊松分布和卡方分布通常是不对称的。泊松分布的偏斜度依赖于参数 λ，卡方分布的偏斜度依赖于自由度。
二十一、统计学 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 贝塞尔校正 贝塞尔的校正是我们在样本方差和样本标准差的计算中使用 n-1 而不是 n 的原因...乘法的最终结果是无偏样本方差。...这是中心极限理论的关键点，也是我们可以假设样本均值是无偏的原因。...# 创建函数 def pearson(x,y): # 创建 n，数据中的观测数量 n = len(x) # 创建列表来储存标准得分 standard_score_x...= [] # 对于数据中的每个观测 for observation in data: # 计算到均值的差 deviation_from_mean = (observation -
2.协方差 协方差通俗的理解就是两个变量在变化过程中是同向还是反向？同向或反向的程度如何？...你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化，这时协方差就为正； 你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差为负 协方差的计算公式： 如果有X,Y两个变量，每个时刻的X与其均值之差’乘以‘...正态分布还是偏态分布（左偏态/右偏态）在函数图像上容易分辨，在统计数据上，也很容易分别，比如正偏态分布（右偏），mean > median>mode，对于负偏态（左偏），mean< median<mode...有时两组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同，但他们分布曲线顶端的高耸程度却不同。 峰度系数（Kurtosis）用来度量数据在中心聚集程度。 峰度系数的计算公式： ?...在正态分布中δ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。
所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。...2、分类数据 分类数据类型是数据的字符类型表示，例如名称和颜色。一般来说，这些也有两种类型。 I) 序数变量——序数分类变量，其值可以在一系列值中排序，例如学生的年级(A、B、C)或高、中、低。...5、方差 方差衡量的是数据点离均值的距离。要计算方差，需要找出每个数据点与平均值的差值，然后平方，求和，然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。...+ 2*std_dev] = 95% P[mean - 3*std_dev <= mean + 3*std_dev] = 99.7% 在进行探索性数据分析的同时也可以将任何变量分布转化为标准正态分布。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写编写3个区分分类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。
重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。...2、分类数据- 分类数据类型是数据的字符类型表示，例如名称和颜色。一般来说，这些也有两种类型。 I) 序数变量—序数分类变量，其值可以在一系列值中排序，例如学生的年级(a、B、C)，或高、中、低。...5、差方 方差衡量的是数据点离均值的距离。要计算方差，需要找出每个数据点与平均值的差值，然后平方，求和，然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。...mean + 2*std_dev] = 95% P[mean - 3*std_dev <= mean + 3*std_dev] = 99.7% 在进行探索性数据分析的同时也可以将任何变量分布转化为标准正态分布...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写3个区分分类3个类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。
它又为什么是这样计算的？ Fisher信息量提供了一种衡量随机变量所包含的关于其概率分布中的某个参数（如均值）的信息量的方法。 我们将从Fisher信息量的原始定义和计算公式开始。...Fisher信息量的定义和计算公式 给定一个随机变量y ，假设其服从概率分布f(y;θ) ，其中θ是该分布的参数（或参数向量），则Fisher信息量是其对数似然函数l(θ/y)关于参数θ的偏导数的方差。...我们只有一个包含着几百个数据的样本。根据数据的性质（在我们的例子中，由于数据是事件发生的次数，它们都是非负的），我们假设y服从泊松分布。...下面让我们来看点有意思的事情： 对数似然函数偏导数的方差 就像y一样，对数似然函数的偏导数同样是一个随机变量，也有均值和方差。 这个函数的方差越小，观测值y与y的概率分布的均值真实值就越可能接近。...例如，在泊松分布这个例子中，我们计算的是某个小时内观察到10 个事件（y=10）对应的值。因此，对于随机变量y的每个观测值，对数似然函数的偏导数可能具有不同的值。
3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe(...) 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度 1、什么是描述性统计...中位数与众数的计算不受极端值的影响，因此会相对稳定。 众数在一组数据中可能不是唯一的。但是均值和中位数都是唯一的。 在正态分布下，三者是相同的。在偏态分布下，三者会所有不同。...：上述我们自己计算的分位数结果，和使用该函数计算的分位数的结果，是一样的。...7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 ① 概念 偏度是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色，它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远，但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。...所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...而当这个数据文件里面的任何一点内容被修改之后，通过哈希函数所产生的哈希值也就不一样了，从而我们就可以判定这个数据文件是被修改过的文件。在很多地方，我们也会称这样的哈希值为检验和（Checksum）。...比特币的本质 比特币是区块链技术中比较著名的一项应用，同时，比特币也和链表、哈希函数这两种数据结构有着千丝万缕的关系。...与链表数据结构使用内存地址去寻找下一个节点不同的是，区块链采用了哈希值的方式去寻找节点。在比特币里，它采用的是 SHA-256 这种加密哈希函数，将每一个区块都计算出一个 256 位的哈希值。
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