为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? 样本方差计算公式里分母为n-1的目的是为了让方差的估计是无偏的.无偏的估计(unbiased estimator)比有偏估计(biased estimator)更好是符合直觉的. 因为样本用的平均值不是总体的平均值,一定会导致低估,所以我们放大一点,用n-1

难道就我只有这种情况,不知所措的,要不好看看是什么,看到别人说,是你路由的问题,换个路由的可以了,我觉得不是,那试试HTTP协议的问题 换个https试试就可以 这是什么原因呢? http是超文本传输协议,是一种应用层,可用于将超文本服务器中文本,图片等内容传输到客户端浏览器 https协议的主要作用可以分为两种:一种是建立一个信息安全通道,来保证数据传输的安全,另一种是认证网站的真实性 区别: HTTP:相对HTTPS来说,速度较快且开销较小,默认是80端口 HTTPS相对安全但开销较大(数据

统计学的基本概念 学过概率统计的孩子都知道,统计里最基本的概念就是样本的均值,方差,或者再加个标准差.首先我们给你一个含有n个样本的集合,依次给出这些概念的公式描述,这些高中学过数学的孩子都应该知道吧,一带而过. 均值: 标准差: 方差: 很显然,均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是很有限的,而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以这两个集合为例,[0,8,12,20]和[8,9,11,12],两个集合的均值都是10,但显然两个集合差别是很大的,计算两者的标

本文全部参考自: http://www.cnblogs.com/welen/articles/5535042.html#undefined 知识点一: MATLAB中四个取整函数具体使用方法如下:Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.fix朝零方向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor朝负无穷方向取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1; ceil朝正无穷方向取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil

转自http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个集合为例,[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11, 12],两个集合的均值都是10,但显然两个

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 一.统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 开始讲PCA与ICA的时候,首先要明确几个概念 1.概率分布函数与概率密度函数的区别 从数学上看,分布函数F(x)=P(X<x),表示随

使用mono进行ios开发也有一年了,一直有个头疼的问题是闪退,而且闪退的时候并没有抛出明确的错误. 前两天在调试一个bug的时候,在序列化的时候又莫名其妙的闪退,后来在一位大神(博客地址)的指导下,发现了解决方案! 遇到这种闪退,一般在Application output中输出错误如下: -------- TrackAboutIOS TrackAboutIOS -------- ==========================================================

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法.更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤.这里以处理自然图像为例作解释. 1.计算协方差矩阵:   按照通常约束,x为特征变量,上边表示样本数目,下标表示特征数目.这里样本数为m. xRot = zeros(size(x)); sigma=x*x'/size(x,2); %sigma为协方差矩阵 [U,S,V]=svd(sigma); %U为特征向量,X为特征值,V为U的转置

最初设想使用:时间long型 private void testTimes() throws InterruptedException{ Calendar cal=Calendar.getInstance(); cal.add(Calendar.DATE, 1); cal.set(cal.get(Calendar.YEAR), cal.get(Calendar.MONTH), cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 0, 0, 0); Long time1=cal.get

原理 计算方法 主要性质 有关统计量 主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 ---------------------------------------------------------

8.优化 8.优化 8.1 优化概述 8.2 优化SQL语句 8.2.1 优化SELECT语句 8.2.1.1 SELECT语句的速度 8.2.1.2 WHERE子句优化 8.2.1.3 Range优化 8.2.1.4 索引合并(Index Merge)优化 8.2.1.5 引擎Pushdown条件优化 8.2.1.6 索引条件Pushdown优化 8.2.1.7 使用索引扩展 8.2.1.8 IS NULL优化 8.2.1.9 LEFT JOIN和RIGHT JOIN优化 8.2.1.10 嵌

今天在改版以前应用程序的时候,发现很多系统是直接用servlet做的.当初也用到了spring,所以自然想到也用spring的@autowire注入来引入service层.但发现如果直接用,有时候成功,有时候失败.貌似就是不稳定,一直搞不清楚原因.后来在网上找到了一个简单的方法,这个简单的方法也是spring提供的,解决方法如下: import javax.servlet.ServletConfig; import javax.servlet.http.HttpServlet; import o

{"errcode":,"errmsg":"api unauthorized, hints: [ req_id: 1QoCla0699ns81 ]"} 声明:是已认证的服务号 这个问题已解决!! 前置说明 网页授权获取用户基本信息:两种 scope 域 https://open.weixin.qq.com/connect/oauth2/authorize?appid={0}&redirect_uri={1}&response_ty

转载自:http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4271627.html 一.搭建开发环境 1.1.使用Maven创建Web项目 执行如下命令: mvn archetype:create -DgroupId=me.gacl -DartifactId=spring4-mybatis3 -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp -DinteractiveMode=false 如下图所示: 创建好的项目如下: 编辑pom.xm

因为程序要求要插入一个日历控件,该空间的要求是从当天开始及以后的六个月内的日历,上网查资料基本上都说只要获取两个条件(当月第一天周几和本月一共有多少天)就可以实现一个简单的日历,剩下的靠自己的简单逻辑就OK了,下面开始自己从开始到完成的整个过程 1,首先做NSDate类目,扩展一些方法让日期之间转换更加方便 #import <Foundation/Foundation.h> @interface NSDate (LYWCalendar) #pragma mark - 获取日 - (NSInte

http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4271627.html 一.搭建开发环境 1.1.使用Maven创建Web项目 执行如下命令: mvn archetype:create -DgroupId=me.gacl -DartifactId=spring4-mybatis3 -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp -DinteractiveMode=false 如下图所示: 创建好的项目如下: 编辑pom.xml文件

http://blog.json.tw/using-matlab-implementing-pca-dimension-reduction 設有m筆資料, 每筆資料皆為n維, 如此可將他們視為一個mxn matrix.若資料的維度太大時, 可能不利於分析, 例如這m筆資料用作機器學習. PCA的想法是算出這mxn matrix的斜方差矩陣, 此矩陣大小為nxn, 計算此矩陣n個特徵值(eigen value)及其對應的特徵向量(eigen vector), 依eigen value大小由小到大排

一.搭建开发环境 1.1.使用Maven创建Web项目 执行如下命令: mvn archetype:create -DgroupId=me.gacl -DartifactId=spring4-mybatis3 -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp -DinteractiveMode=false 如下图所示: 创建好的项目如下: 编辑pom.xml文件 xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM