R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

原文出处:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348328.html 最近在做基于Mondrian的olap开发,总结一下! 一. schema构建 1.思考:我们为什么要构建多维模型? 多维模型schema就相当于我们多维分析的一个逻辑模型,就类似于我们开发一个java应用模块的uml原型图.试想,没有原型图,开发一个应用就是盲目的,这里如果没有逻辑模型,你的多维分析也就是盲目的! 2.多维模型的基本概念和主要架构 A.基本概念: cube可以理解为数据仓

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

0. 均匀分布期望的最大似然估计 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望.均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ.不失一般性地,将 x1,x2,-,xn 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n).则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函数为: L(θ|x)=∏i=1n1θ=θ−n(∗) 对 x(1)≥0,x(n)≤θ,否则为 0.然后求其对数形式关于 θ 的导数: dlnL(θ|x)dθ=−nθ<0. 导数小于 0,因此可以说 L(x|θ) 是单

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: import os import cv2 import random import numpy as np #数据集的位置 dataset_dir = 'data' # 验证集图像数量 _NUM_VALIDATION = 1000 # 随机种子 _RANDOM_SEED = 0 def _get_filenames_and_classes(dataset_dir): """Returns

data_show<-function(x) { n<-length(x) m<-mean(x) v<-var(x) s<-sd(x) me<-median(x) cv<-*s/m css<-sum((x-m)^) uss<-sum(x^) r<-max(x)-min(x) R1<-quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25) sm<-s/sqrt(n) g1<-n/((n-)*(n-))*sum((x-m

所以 这里是满足 Be(x+1,n-x+1),如果是要服从Be(a,b) 相应的后验概率 

说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解. 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低  internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization. internal covariate shift 和 batch normalization 1. 什么是 internal covariate shift呢? 简单地理解为一个网络或system的输入的dirs

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

> rm(list = ls()) > A=read.csv("data96.csv") > A Y N 1 11 0.0950 2 7 0.1920 3 7 0.0750 4 19 0.2078 5 9 0.1382 6 4 0.0540 7 3 0.1292 8 1 0.0503 9 3 0.0629 > attach(A) #将数据A的列名直接赋为变量 plot(N,Y) #绘制散点图 lm.air=lm(Y~N) #线性回归 summary(lm.air

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

图片减去均值后,再进行训练和测试,会提高速度和精度.因此,一般在各种模型中都会有这个操作. 那么这个均值怎么来的呢,实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对测试图片重新计算. 一.二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 buil

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程,每一个子集称作一个簇(Cluster),聚类使得簇内的对象具有很高的相似性,但与其他簇中的对象很不相似,由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类.在相同的数据集上,不同的聚类算法可能产生不同的聚类. 聚类分析用于洞察数据的分布,观察每个簇的特征,进一步分析特定簇的特征.由于簇是数据对象的子集合,簇内的对象彼此相似,而与其他簇的对象不相似,因此,簇可以看作数据集的“隐性”分类,聚类分析可能会发现数据集的未知分组. 聚类通过观察学习,不需要提供每个训练元素的隶属关

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50257319 使用casio计算器计算输入数据均值.标准差和相关系数的方法,lz使用casio fx82es/casio fx350es测试通过,一般高级一些的casio计算器都有这样的功能. 打开电源,进入主页面: 按"MODE"键显示模式菜单.其上有三个选项,按"2"进入"STAT"(统计和回归计算). 按"1"1-var(