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【猫狗集】计算集的均值和方

集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4 创建集:https://www.cnblogs.com/xiximayou :{},方:{}".format(train_mean,train_std)) print("验证集的均值:{}".format(val_mean)) print("验证集的方:{}".format (val_mean)) #print("测试集的均值:{},方:{}".format(test_mean,test_std)) 输出的时候输出错了:应该是 print("验证集的方:{}".format 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。别看图中速度还是很快的,其实这是我运行几次的结果,是从缓存中获取的,第一次运行的时候速度会很慢。 ,下一节我们使用第二种方式读取猫狗集。

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、方不匹配

的划分 ? 目前使用的划分pattern如上图所示,分为以下四个部分: train set(用来训练,前向传播、后向传播) train-dev set (增加这一部分是为了检验你从训练集得到的参能否泛化到该集 从各个集的error上获得的信息 ? Training-dev error和Dev/Test error之间体现的是data mismatch,即training set和test set的分布可能会有很大别,导致你通过训练得到的参无法很好的应用于解决实际问题 该问题可以用人工合成等方法使你的training set尽可能接近Dev/Test set,吴恩达这个视频的下一个视频对此有专门的解释说明。

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    (bias)方(variance)

    和方的区别是一个经常在面试中被问到的问题,其区别可以用一下的图片来表示: ? 导致偏的可能原因: 对问题本身的假设不正确:比如说对非线性使用线性回归,存在欠拟合现象。 导致高方的可能原因: 的一点点扰动都可能会较大的影响模型,通常是由于模型太复杂引起:比如高阶多项式回归。也就是说存在过拟合现象,在训练表现很好,但是测试中表现很。 通常两者是矛盾的,降低偏就会提高方,降低方就会提高偏。 在机器学习中的主要挑战,主要来自于方。 关于泛化误、偏、方和模型复杂度的关系如图所示(图片来自于百面机器学习): ? 一般来说降低高方的几种方法: 1). 降低模型复杂度; 2). 降噪; 3). 增加样本; 4). 模型正则化等等。

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    【ECharts】距大

    本文链接:https://ligang.blog.csdn.net/article/details/80455216 在echarts图表展示时,会遇到距过大的情况,出现这种情况后,过小的往往会影响交互 仔细查看,会发现上图中Mon的为1,但是渲染出来的为0。究其原因,是因为log轴的问题~ ? 通过学图例可知,我们不能指定logBase为1。 关于存在为0的情况,Math.log(0)为 -Infinity,官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的字,比如0.01 Issue3161 综上所述,我们不能使用log轴处理,只能使用value 上述为正常触发series获取的,为做对比使用 方式一:增加x坐标轴的触发事件 xAxis: { type: 'category', triggerEvent: true, data: [ 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, 问题:x轴获取的和触发item获取的对象不一致,如果需要下钻传递参可能存在问题。

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    【ECharts】距大

    在echarts图表展示时,会遇到距过大的情况,出现这种情况后,过小的往往会影响交互(比如,点击事件等) option = { xAxis: { type: ' Issue#6767 仔细查看,会发现上图中Mon的为1,但是渲染出来的为0。究其原因,是因为log轴的问题~ 通过学图例可知,我们不能指定logBase为1。 关于存在为0的情况,Math.log(0)为 -Infinity,官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的字,比如0.01 Issue3161 综上所述,我们不能使用log轴处理,只能使用value 上述为正常触发series获取的,为做对比使用 方式一:增加x坐标轴的触发事件 xAxis: { type: 'category', triggerEvent: true, data: [ 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, 问题:x轴获取的和触发item获取的对象不一致,如果需要下钻传递参可能存在问题。

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    湖与仓库:主要

    问题4:库不仅仅是仓库的重访吗? 我们中的一些人更多地了解了湖,特别是在过去的六个月里。 它还突出了仓库和湖之间的一些主要异。这绝不是一个详尽的清单,但它确实使我们超越了这个“在那里,做到了”的心态: ? 我们来简单的看看每一个: 仓库仅存储已建模/结构化的,而库不包含。它将其存储为全结构化,半结构化和非结构化的。[看我的大是不是新的图形。仓库只能存储橙色,而湖可以存储所有的橙色和蓝色。] 我们建立了仓库,并邀请“所有人”来,但他们来了吗?均而言,有20-25%的人拥有。这个湖是否一样的呐喊?我们将建设湖,并邀请大家来?不,如果你聪明。 尽管仓库和库都是存储库,但仓库不是仓库2.0,也不是仓库的替代品,这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 仓库不仅仅是仓库吗?- 我的意思是否定的。湖不是仓库。

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    变异性的度量 - 极、IQR、方和标准偏

    它反映了集中的分散程度。越分散,方与均值的关系就越大。 小方 - 点往往非常接近均值且彼此非常接近 高方 - 点与均值和彼此之间非常分散 零方——所有值都相同 标准(Standard Deviation) 标准偏集中的均变异量。 它均表示每个点与均值相多远。标准越大,集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准? 当拥有总体时可以获得总体标准的准确值。 标准低 - 点往往接近均值 标准高 - 点分布在大极的值上 什么是变异性的最佳衡量标准? 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水。 对于在序上测量的,极和四分位距是唯一合适的变异性度量。 对于更复杂的区间和比率的,标准和方也适用。 对于正态分布,可以使用所有度量。

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    变异性的度量 - 极、IQR、方和标准偏

    它反映了集中的分散程度。越分散,方与均值的关系就越大。 小方 - 点往往非常接近均值且彼此非常接近 高方 - 点与均值和彼此之间非常分散 零方——所有值都相同 标准(Standard Deviation) 标准偏集中的均变异量 它均表示每个点与均值相多远。标准越大,集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准? 当拥有总体时可以获得总体标准的准确值。 标准低 - 点往往接近均值 标准高 - 点分布在大极的值上。 什么是变异性的最佳衡量标准? 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水。 对于在序上测量的,极和四分位距是唯一合适的变异性度量。 对于更复杂的区间和比率的,标准和方也适用。 对于正态分布,可以使用所有度量。

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    洛谷 P3948 结构(组)

    题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3948        题目看起来很麻烦,其实就是区间修改和区间查询,这里我用的是组写的,线段树应该也可以写吧 ,对于刚开始的opt次询问,可以直接暴力求满足条件的个,然后在后面的Final次询问之前我们对组求一个前缀和,记录一下所有满足条件的个的前缀和,然后O(1)去输出就好了。

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    Python科学:方分析

    / 01 / 理统计技术 理统计分为频率和贝叶斯两大学派。 描述性统计分析,描述性分析就是从总体中提炼变量的主要信息,即统计量。 描述性分析的难点在于对业务的了解和对的寻找。 02 多因素方分析 多因素方分析检验多个分类变量与一个连续变量的关系。 除了考虑分类变量对连续变量的影响,还需要考虑分类变量间的交互效应。 这里由于我的满足不了本次操作,所以选择书中的。 可以看到教育程度的F值为31.57,P值趋近于0,拒绝原假设,即教育程度与均支出有显著异。 性别的F值为0.48,P值为0.48,无法拒绝原假设,即性别与均支出无显著异。 下面是带交互项的多元方分析的回归系,表格中所有都是以男性及研究生学历作为基准去比对。 # 生成总览 print(anal.summary()) 输出结果。 ? 原假设为无异,拒绝原假设。 那么这里的显著性水取的也是0.1吗??? 第二种教育程度的女性较男性研究生,信用卡消费的影响显著,P值为0.001。 第三种缺失,没有参估计。

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    什么是指加权均、偏修正?

    加权均 在深度学习优化算法中,例如Momentum、RMSprop、Adam,都提到了一个概念,指加权均,看了Andrew Ng的深度学习课程后,总结一下什么是指加权均。 ?   式中v_t可近似代表1/(1-β)个θ的均值。 ? ? ---- 偏修正 由以上证明可以看出,每个最新值,依赖于以前的结果。 一般令第一个值为0,即v0=0;但此时初期的几个计算结果就会与真实的均值有较大偏,具体如下: ? 有了指加权均、偏修正的基础,就可以研究一下深度学习中优化算法的实现原理了。

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    分析、统计、挖掘、OLAP之间的

    今天,我们就来通过一些大在高校应用的例子,来为大家说明白—挖掘、大、OLAP、统计之间的异。 [图片] 一、分析 分析是一个大的概念,理论上任何对进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫分析。 从本身的复杂程度、以及对进行处理的复杂度和深度来看,可以把分析分为以下4个层次:统计,OLAP,挖掘,大。 举例,对全年级学生按照均成绩从高到低排序,前10%的学生可以获得申请研究生免试资格。 [图片] 总结 从分析的角度来看,目前绝大多学校的应用产品都还处在统计和报表分析的阶段,能够实现有效的OLAP分析与挖掘的还很少,而能够达到大应用阶段的非常少,至少还没有用过有效的大

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    mysql库查询表中相邻

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    湖和仓库 - 了解其中的

    在过去的几年中,您可能已经听说某个地方放弃了“湖”这个词。随着量呈指级增长,流式已经取消,非结构化持续低于结构化,这个概念已经越来越受到重视。 但无论如何,湖是什么? 湖的崛起 在这个背景下,我们已经看到了湖的普及。请不要误解:它不是仓库或集市的同义词。是的,所有这些实体都存储,但是湖在以下方面有着根本的不同。 被用于计划或模式,因为用户将从存储位置中提取出来 - 而不是像流进去一样。湖保持处于未改变(自然)状态;它没有定义要求,除非用户查询。 公的说,我们在这里还没有达成全行业的共识 - 远非如此。对湖的怀疑并不害羞。愤世嫉俗的人把湖看作是流行语或软件供应商的大肆宣传。 Hadoop的发展有很多原因,其中最重要的是它满足了关系库管理系统(RDBMS)无法解决的真正需求。公的说,它的开源性,容错性和并行处理能力也是名列前茅。

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    机器学习入门 8-7 偏

    通常来讲,非参学习的算法都是高方的算法,因为这类算法不对进行任何的假设,只能够根我们现有的训练来进行相应的预测,所以模型对训练集本身是非常敏感的。 通过上面的分析描述也可以看出来,偏和方这两种错误,它们是相互矛盾相互制约的。 ? 通常在一个机器学习算法中,降低偏就会提高方,而降低方就会提高偏,通常我们需要找到一个衡。 ,看看能不能让模型的偏和方达到一定的衡。 在这个课程中,假设我们此时已经有了相对比较好的也有相对比较好的特征,在这种情况下,问题的关键是使用算法来基于这些得到可靠的结果,此时我们的主要挑战大多来自于方。 而产生方这种错误,很多时候是由于模型学习到中的噪音,通过减少维度进而进行降噪的手段能够有效的减小算法模型相应的方; 增加样本

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    “近因偏”的烦恼

    (图片来源: Getty) 为了理解这个问题的重要性,需要考虑社会科学中有关“近因偏”(recency bias,又称近因效应)的研究发现。 近因偏是指:人们在判断事物发展趋势时,会认为未来事件将会和近期体验高度类似。 旧的淘汰,新的进来,在这个搜索算法本质上偏向于新鲜事物的字世界中,这是一个明显的趋势。从最高法院的裁决,到所有社交媒体服务台,我们到处都可以看到已经失效的网址。 (图片来源: Getty Images) 或许我们需要的是我所称之为的“智能性遗忘”:应该让我们的工具更多地放弃最近的信息,从而在长远视角上保持更高水的连续性。这有点像是以学方法重新整理一本影集。 哪个细节水能提供有用的质疑证,而不是虚假的信心? 许多集是无法缩减的,只有在完整的情况下才最宝贵,比如,基因序列、人口统计学、地理和物理学的原始观测等等。

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    Python分析之方分析

    已知除处理方法不同外,其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方,试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。 预处理 做过方分析的都知道,先做个假设H0:不同处理方法对苗木生长无显著影响。 看下课程老师给的 ? ') for content in contents: writer.writerow((content,i)) f.close() csvfile.close() 可以把转化为如下格式 ,方便在python的方分析中运行: ? Python方分析 df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/方分析.xls',header=None,names=['value','group

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    服务迁移导致

    通常,迁移包括以下几步: 网站根目录打包迁移,例如public_html这样的目录。 库迁移,通过phpmyadmin或者navicat之类的,把mysql复制到新的服务器上面。 一些用户,在系统上面新建了一部分,这部分新的,一部分存放在A里面,一部分存放在B里面。很自然,我必须得让B里面的是最新的,于是我需要去复制A里面的新到B里面去。 因为A\B都有新,结果部分的ID冲突了。 ID冲突不要紧,insert的时候不要给ID,让B系统重新生成ID就好。但是这样又引入一个新的问题,表里面的ID有关联,新ID丢失了原来的关联。 解决方案 为了解决这个问题,复制A的新到B的时候,先给两边临时保存一下他们各自的ID,例如用temp_pid。 # 备份关联id UPDATE `posts` SET temp_pid = pid 然后我们就可以根这个temp_pid恢复新增的各种关联。

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    分析中的两种偏

    总第171篇/张俊红 今天给大家介绍一下分析中常见的两种偏:选择性偏和幸存者偏。 1.选择性偏 选择性偏指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏,是由于人为主观的选择而导致的。 3.最后 我们在分析或者是工作中经常会不自觉的陷入上面的这两种问题里面,那怎么样才能避免上面的两种偏呢?方法就是多问几个为什么? 你如果能找到背后发生的原因,你也就不会犯上面的错了。 上面的两种偏比较类似,但又不同,前者是因为我们人为选择研究对象不准确而导致的偏,后者因为我们只看到了别人想要我们看到的部分而导致的偏。 两者也有共同点,就是都是因为我们没有看到的全貌而导致的偏。 你还可以看: 你能分清比例和比率吗? 你到底偏哪边的?

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    RNA-seq异表达分析

    分析转录组测序时,通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的异的表达水。目前,大家普遍都认为转录组的read counts(即基因的reads量)符合泊松分布。 几个用于异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等,都是基于负二项分布模型设计的,整体而言结果相不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq,但主要用于分析芯片,现在用的人不多了。 当然如果用泊松分布来做异表达分析的话,也存在缺点,可能会忽视生物学样本间的个体异。 这里,我将RNA-seq异表达分析大体分为异表达基因鉴定和后续分析两个部分。 ? 01 异表达基因鉴定 首先准备好软件的输入:表达矩阵(counts/FPKM/RPKM等),文件名为count_test.txt。 具体格式如下: ? 1 DESeq2 DESeq2要求的输入是raw count,无需对进行标准化处理,如FPKM/TPM/RPKM等。

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