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2
回答
如
何在
Python
中
从
FIGARCH
模型
中
获得
条件
均值
和
标准差
?
、
、
我是
Python
的初学者。为了计算风险值,我必须预测
FIGARCH
并计算每日
条件
平
均值
和
标准差
。为此,我使用了‘ARCH’包,它包含了
FIGARCH
模型
和
以下链接:https://arch.readthedocs.io/en/latest/univariate/volatility.html#fractionally-integrated-fi-garch此链接指定参数:
浏览 69
提问于2019-06-04
得票数 0
1
回答
使用LSTM预测2的乘法序列
中
的下一项
、
、
、
、
36.90956918, 38.55743122正如您所看到的,这是一个简单的lstm序列预测问题,其中输入数据超过2的乘法序列的20个值,目标是序列
中
的下一个数字样本输入
和
目标大小为:(batch_size,20,1)
和
(batch_size,)def univariate_data(dataset, start_index, end_index之前的一些搜索给出了规范化
和
标准化的建议,我都试过了。我还尝试了不同层次的LSTM,并尝试了Simpl
浏览 16
提问于2020-05-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Python
:如何读取图像属性/统计信息?
、
、
、
、
我试图提取图像的统计数据,
如
“平
均值
”、“
标准差
”等。然而,我在
python
文档
中
找不到任何与它相关的信息。在命令行
中
,我可以
获得
这样的统计数据:或如何使用魔杖
从
python
程序
浏览 4
提问于2014-10-16
得票数 0
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1
回答
AnyLogic:由
均值
和
标准差
直接定义对数正态分布
、
我试图在AnyLogic
中
建立对数正态分布的
模型
,我有它的
标准差
和它的
均值
,但不是它包含的正态分布的
标准差
和平
均值
(按照AnyLogic的要求)。如何通过对数正态分布的
均值
和
标准差
直接建模?我试图取平
均值
的对数来实现这个公式: E(X) =expmy+(σ^2)/2,所以当我取对数时,应该得到my+(σ^2)/2,当sigma=0时,可以实现对数正态分布,但当σ存在时,上述公式也依赖于σ。因此,我
浏览 7
提问于2022-05-09
得票数 2
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1
回答
如何
从
带有刻度响应的lmer()-model中去除系数
、
、
、
我在R
中
安装了lmer()-function
和
lme4包
中
的一个
模型
。我知道,缩放意味着
从
每个Y减去平
均值
,并按照
标准差
进行除法。但平均偏差
和
标准差
都是
从
原始数据中计算出来的。在我使用原始数据的
均值
和
标准差
来拟合lmer()-model之后,我能简单地逆转这个过程吗?更新:我提出上述
模型
的方式似乎意味着因变量是通过取所有响应的平
均值</e
浏览 4
提问于2014-05-13
得票数 9
回答已采纳
3
回答
如何恢复
模型
预测后的原始值?
、
、
建议您在培训之前执行数据的规范化或标准化,因此,例如,使用标准化:然后,进行训练(model.fit
中
的keras),并将损失函数降到最低编辑:在我的例子
中
,有一组介于200到400之间的值。它是一个有一个输入,一个输出的神经网络。我标准化了输入值
和
期望值,所以神经网络以标准化的方式学习权重
和
偏差。
浏览 2
提问于2016-06-02
得票数 6
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2
回答
有没有用于C++的等价物tf.lite.Interpreter.get_input_details?
、
、
、
、
在TensorFlow lite的
Python
API
中
,有一些方法可以检索有关输入
和
输出张量的详细信息,称为tf.lite.Interpreter.get_input_details
和
tf.lite.Interpreter.get_output_details我关注的是这些字典
中
的“量化”条目,每个条目都包含一个平
均值
和
标准差
值。 在另一个平台上部署这些
模型
时,我使用C++应用程序接口来设置一个解释器。为了为我的
模型</em
浏览 14
提问于2019-07-25
得票数 0
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1
回答
SQL Server
中
的解析函数
、
、
我需要实现一个ETL,以便
从
Excel迁移到Server。在Excel
中
,用户有一些我们希望在Server
中
也具有的分析功能(叹息.)LOGEST (计算指数曲线)STDEV (计算样本
标准差
)C
浏览 0
提问于2016-09-20
得票数 2
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1
回答
为什么TensorFlow 2
和
1的RNG不同?
、
、
、
、
import numpy as npimport randomimport tensorflow as tfif tf.__version__[0] == '2':else: from tensorflow.keras.initialize
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何进行NxN矩阵的
均值
、
标准差
和
模式统计
、
、
、
、
我想知道如何进行NxN矩阵的平
均值
、
标准差
和
模式统计。 有没有人能建议一下如
何在
python
中
做到这一点?
浏览 10
提问于2021-05-30
得票数 0
2
回答
零
中
心归一化是什么意思?我怎么用keras做到这一点呢?
、
、
、
、
我在MATLAB
中
检查了的设计,总结如下: 输入层显示带有zerocenter规范化的227x227x3。zerocenter标准化是什么意思?我怎么才能做到这一点呢?文档
中
还提供了以下属性: - samplewise_center - samplewise_std_normalization
浏览 0
提问于2019-04-23
得票数 2
1
回答
如
何在
Python
中
处理来自不同文件的输出或变量?
、
、
、
、
在清除了所有噪声并做了一些必要的调整后,我计算了一些基本的统计数据,如不同值的平
均值
或
标准差
值。我知道混合全局变量和局部变量的不便和风险,所以我更喜欢使用输出。问题是,我不能在这个新文件
中
通过Pandas重新计算每天的平
均值
和
变量,因为它会在所有清理调整之前给我该变量的平
均
浏览 1
提问于2020-10-06
得票数 0
2
回答
这个命令"preprocessing.scale“在数学上是怎么做的?
、
、
我已经在scikit学习网站上读过手册了,但我仍然不知道这个命令背后的数学公式是什么。>>> import numpy as np... [ 2., 0., 0.],>>> X_scaled = preprocessing.scale(X) >>> X
浏览 11
提问于2017-08-01
得票数 2
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1
回答
用
python
逆
标准差
进行标度训练
、
、
、
我正在使用
python
,并且有一组训练数据,我需要“用逆
标准差
减去平
均值
和
标度”。减去平
均值
只是
从
我假设的每一列的每个值
中
减去平
均值
,但我不知道当它说‘用逆
标准差
进行标度’时我要做什么。我在谷歌上搜索过,但是没有任何关于
python
或神经网络的信息,所以我不知道如何继续下去。编辑:这是正确的吗?
浏览 1
提问于2018-09-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为机器学习准备数据
、
、
我从医院收集了真实的一天(患者到达时间、分诊时间、检查时间
和
住院时间),但数据并不干净,它的值有高有低。例如,数据集中的平均等待时间是28分钟,数据集中等待时间的
标准差
是75分钟。这在机器学习
中
叫什么?是不是数据不平衡?我该如何克服这个问题呢?数据科学中有没有什么技术可以帮助这些数据为机器学习做好准备?
浏览 23
提问于2020-07-08
得票数 0
2
回答
如
何在
几个
条件
下计算R
中
的平
均值
、
、
我正在尝试计算这个数据帧的
均值
,并将它们分组到一个故事
中
!我知道如
何在
excel中使用averageifs,但因为我想最终得到
标准差
和
变异系数(CV),所以我需要在R中学习。我需要一个表,其中的"stim_ending_t“,即我的时间间隔是
从
1.0到3.5排成一行的。对于时间间隔,我需要在计算平
均值
"key_resp_2.rt“时满足这三个
条件
仅图像可见性
和</
浏览 309
提问于2019-06-25
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1
回答
如何改进简单网络
我开始尝试使用Keras
和
简单的神经网络。问题是关于正确性以及提高准确性的下一步是什么。 考虑
中
的数据集,它有30K个示例
和
24个特征,目的是预测是否会有默认值。
浏览 0
提问于2016-04-21
得票数 1
2
回答
生成具有
标准差
的随机数
、
如何生成符合
标准差
(例如
均值
:50,
标准差
: 10)的随机数(钱),从而更有可能生成更接近平
均值
的值?
浏览 3
提问于2015-12-19
得票数 1
1
回答
为什么在列车数据
均值
和
std上需要标准化测试数据?
取列车数据的
均值
和
标准差
,并将其应用于列车
和
试验数据。 为什么我们不能取整个数据集的平
均值
和
std值(训练
和
测试数据),然后围绕这些值进行规范化?
浏览 0
提问于2019-02-15
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1
回答
Tensorflow
中
的随机法线矩阵
、
、
我有一个
均值
矩阵M
和
一个
标准差
矩阵D,两者大小相同。我想要对随机正态值A的矩阵进行采样,使得条目A[i,j]遵循具有
均值
M[i,j]
和
标准差
D[i,j]的正态分布。
从
文档(https://www.tensorflow.org/api_docs/
python
/tf/random/normal?version=stable)
中
,我看到tf.random.normal只采
浏览 40
提问于2020-01-05
得票数 0
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