根据文献，我需要的bootstrapping标准差为 d(t)是我的原始叠加结果，b(t)是第i次bootstrapping的结果。 而Matlab中std函数提供的标准差： 所以直接采用std计算bootstrapping的标准差是不行的 所以写了一个bootstrapping的标准差的脚本： f ...
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移动开发 时间：
2021-04-29 12:21:43
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R语言中的mad函数，绝对中位差 绝对中位差实际求法是用原数据减去中位数后得到的新数据的绝对值的中位数。但绝对中位差常用来估计标准差，估计标准差=1.4826*绝对中位差。R语言中返回的是估计的标准差。 1、测试 a <- c(4, 2, 6, 3, 8) a mad(a) 验证： median(a ...
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编程语言 时间：
2021-04-26 13:36:15
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R语言中求数据框每一列的最大值、最小值、平均数、中位数、方差和标准差 1、 d <- data.frame(v1=sample(1:10,6),v2=sample(1:10,6),v3=sample(1:10,6), v4=sample(1:10,6)) rmax <- vector() rmin ...
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编程语言 时间：
2021-04-20 14:01:50
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Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。 #1. Numpy 计算均值、方差、标准差 一般的均值可以用 numpy 中的 mean 方法求得： >>> import numpy as np >>> a = [5, 6, 16, 9] > ...
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编程语言 时间：
2021-04-13 12:00:51
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标准化（standardization）： 数据标准化是将数据按比例缩放，使其落入到一个小的区间内，标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大，一般是z-score标准化方法：减去期望后除以标准差。 特点： 对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分 ...
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2021-01-12 11:04:02
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常见的数据标准化方法有以下6种： 1、Min-Max标准化 Min-Max标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]之间 2、Z-Score标准化 Z-Score(也叫Standard Score，标准分数)标准化是指：基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard devia ...
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2020-09-23 23:26:39
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变异程度变量：即离散程度的度量 1 : 极差：最简单的变异程度度量 极差=最大值-最小值 2 : 四分位数 间距 第三四分位数Q3与第一四分位数Q的差值，也就是说，四分位数间距是中 间50%数据的极差。 IQR=Q3-Q1 3 ：方差 方差=∑(观测值-平均值)2/N 4:标准差：方差的平方根 5: ...
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2020-07-28 00:15:06
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一、常用的描述性统计函数 函数 作用 函数 作用 count 非缺失样本的数量 sum 求和 mean 均值 mad 平均绝对偏差（Mean absolute deviation） median 中位数 min 最小值 max 最大值 mode 众数 abs 绝对值 prod 乘积 std 标准差 ...
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2020-07-26 22:59:53
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作用：神经网络对0附近的数据更敏感，但是随着网络层数的增加，特征数据会出现偏离0均值的情况，标准化可以使数据符合以0位均值，1为标准差的正太分布，把偏移的特征数据重新拉回0附近。 方法： 标准化：使数据符合0为均值，1为标准差的分布。 批标准差：对一小批数据（batch），做标准化处理。 批标准化后 ...
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2020-07-23 19:02:03
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颜色矩是个啥？ 首先让我们先了解一下颜色矩是什么，以下是颜色矩的定义及数学表达，看着唬人但其实并不难。 颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(也就是均值,mean)、二阶矩(也就是标准差, variance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜色信息主要分布于低阶矩中，所以用一阶 ...
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编程语言 时间：
2020-07-06 17:50:01
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