求和、平均值、众数、中位数、中列数、四分位数、极差、四分位数、截断均值、方差、绝对平均差（AAD）、中位数绝对偏差、标准差 的数学方法
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身高（到肩膀）是：600mm、470mm、170mm、430mm 和 300mm。
BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。
1、multiply 例子： x1=[1,2,3];x2=[4,5,6] print multiply(x1,x2) 输出： [ 4 10 18] multiply函数得到的结果是对应位置上面的元素进行相乘。 2、std 标准方差 ,var 方差 例子： b=[1,3,5,6] print var(b) print power(std(b),2) ll=[[1,2,3,4,5,6],[3,4,5,6,7,8]] print var(ll[0]) print var(ll,0)#第二个参数为0，表示按列求
📷 一、题目 读取附件sd.xlsx，计算数据如下统计量： 均值 方差 标准差 最大值 最小值 极差 中位数 分位数 众数 变异系数 原点矩 中心距 偏度 峰度 （以上计算sd中第一列) 第一列和第二
它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
Result = sqrt((sumOfSquares – sum^2 / blockSize) / (blockSize - 1))
本文转自知乎作者G-kdom文章：常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。
通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。
期望也就是平均值，是一个数值，反应的是随机变量平均取值的情况，期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
今天的干货，不是一般的干，噎死人那种干。没下面这些准备的话直接退出吧，回去度娘啊谷哥啊弄懂是什么东西再回来。 知识储备必须有这些： BitMap知识。概率论二项分布。泰勒展开。函数求极限。求期望值。求方差、标准差。log对数变换。极大似然估计。 照例甩一波链接。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
最小二乘矩阵求解与正则化，最小二乘是最常用的线性参数估计方法，早在高斯的年代，就用开对平面上的点拟合线，对高维空间的点拟合超平面。
1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例 的个数m都远远大于其特征个数n，这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小，甚至m<<n的时候，使用梯度下降法进行回归时，如果初
如有一组数组数据m个n维列向量Anxm 想要降维，随意丢弃数据显然不可取，降维可以降低程序计算复杂度，代价是丢弃了原始数据一些信息，那么降维的同时，又保留数据最多信息呢。 我们希望投影后投影值尽可能分
最常见的就是总体方差未知时，估计总体的均值u；总体服从二项分布，估计总体的比例p。如果遇到其他情形下的参数估计，同样只需要按照给定公式计算即可。
上篇《C++ OpenCV自适应阈值Canny边缘检测》中，使用的求中值的方式来获取自适应阈值，有小伙伴留言说一般用大津法OTSU来求自适应阈值，所以这篇就来说说大津法，及两个效果的对比。
突然发现给一组数据去实际计算对应得协方差矩阵，让人有点懵，并未找到太清楚的讲解，这里举一个实例记录一下。
PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如： 一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每小时“的最大速度特征，很显然这两个特征具有很强的相关性 拿到一个样本，特征非常多，样本缺很少，这样的数据用回归去你和将非常困难，很容易导致过度拟合 PCA算法就是用来解决这种问题的，其核心思想就是将 n 维特征映射到 k 维上
The “covariance” of 2 features, e.g. feature i and feature j measures: (Select all that apply) A. How much the 2 features vary in the same direction. B. The average ratio of feature i and feature j. C. The sum of deviations of feature i and feature j. D. T
给一个数组，求一个k值，使得前k个数的方差 + 后面n-k个数的方差最小 解题思路： 如果不考虑方差的概念，这题可以简化为 “给一个数组，求一个k值，使得前k个数的和 + 后面n-k个数的和最小”。 举例， 如 nums = [1,3,2,4]，我们可以先从左向右求出各个子段和 [1,4,6,10]，然后再从右向左求出各个子段和 [4,6,9,10]，我们发现对应的子段和为 1 -> 9, 4 -> 6, 6 -> 4。因此，我们只需要正反遍历数组两次，就可以求得结果。 时间复杂度：O(n)，空间复杂度 O
虽然说特征工程很大程度上是经验工程，跟具体业务相关，但是我们可以根据一些思路来进行，以下是我在实践过程中总结出来的一些思路，希望能给大家带来一点启发。
一致性哈希算法在很多领域有应用，例如分布式缓存领域的 MemCache，Redis，负载均衡领域的 Nginx，各类 RPC 框架。不同领域场景不同，需要顾及的因素也有所差异，本文主要讨论在负载均衡中一致性哈希算法的设计。
在机器学习中降维是我们经常需要用到的算法，在降维的众多方法中PCA无疑是最经典的机器学习算法之一，最近准备撸一个人脸识别算法，也会频繁用到PCA，本文就带着大家一起来学习PCA算法。
如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。 谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解、到算法最终的结果，都有着相当的相似。 本次的内容主要是以推导数学公式为主，都是从算法的物理意义出发，然后一步一步最终推导到最终的式子，LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题，但是理解了如何推导，才能更深刻的理解其中的含义。本次内容要求读者有一些基本的线性代数基础，
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标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ import numpy as np # 创建的数组 stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 基本属性 count = stus_score.size print('该数组的元素有 --> ',count) shape = stus_score.shape print('该数组的形状是 --> ',shap
本文通过一个简单的例子，介绍一下机器学习中偏差(Bias)和方差(Variance)的概念。
核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证。
也服从高斯分布，所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可。由上式可知协方差矩阵对应二次项，而均值对于一次项（协方差矩阵已知），那么对应有
在上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中检测信号原理 ) 中 , 使用了公式推导的方法求相关函数 , 本篇博客使用 matlab 求相关函数 ;
本文是「小孩都看得懂」系列的第五篇，本系列的特点是极少公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
F1,F2,F3...为前m个因子包含数据总量（累计贡献率）不低于80%。可取前m各因子来反映原评价
对总体参数的具体数值所作的陈述，称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立，这整个过程称为假设检验。
【GiantPandaCV导语】在CNN的训练中，权重初始化是一个比较关键的点。好的权重初始化可以让网络的训练过程更加稳定和高效。本文为大家介绍了kaiming初始化以及详细的推导过程，希望可以让大家更好的理解CNN初始化。
Batch Normalization (BN) 是最早出现的，也通常是效果最好的归一化方式。feature map：
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 我们重新回到对单随机变量分布的研究。描述量是从分布中提取出的一个数值，用来表示分布的某个特征。之前使用了两个描述量，即期望和方差。在期望和方差之外，还有其它的描述量吗？ 斜度 值得思考的是，期望和方差足以用来描述一个分布吗？如果答案是可以，那么我们就没有必要寻找其它描述量的。事实上，这两个描述量并不足以完整的描述一个分布。 我们来看两个分布，一个是指数分布: $$f(x) = \left
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组属性 数组元素个数 b.size 数组形状 b.shape 数组维度 b.ndim 数组元素类型
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
前几个小节我们将二维样本映射到一个轴上，使得映射后的样本在这个轴上的方差最大，通过公式推导将求方差最大转换为最优化问题，进而使用基于搜索策略的梯度上升法来求解。下图红色的轴就是使用梯度上升法求解出来的第一个主成分。
时间序列指的是按时间顺序排列的一组数字序列，而时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，从而来预测未来事物的发展。该分析方法属于定量预测方法，既承认事物发展的延续性，应用历史数据即可推测事物发展趋势；其次也考虑了事物发展的随机性，为此要利用统计分析中各种方法对历史数据进行处理。目前该方法常应用在国民经济宏观控制、企业经营管理、区域综合发展规划、气象预报和环境污染控制等各个方面。
理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题
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