MATLAB中均值.方差.均方差的计算方法     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)). &g

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

    其实之前写过PCA相关的博文,但是由于之前掌握的理论知识有限,所以理解也比较浅.这篇博文,我们以另外一种角度来理解PCA看,这里我假设大家对PCA都有一个初步的了解.首先,我们举一个二维空间中的例子,如下图:                                     左图表示二维空间中的五个点,我们试图找一个投影方向使得这5个点投影在这个方向上的方差最大.这里举了两个例子中图和右图,很明显中图的方差是所有投影方向中方差最大的投影方向.ps:这里解释一下方差的意义,纯属个人理

题意: 蒟蒻HansBug在一本数学书里面发现了一个神奇的数列,包含N个实数.他想算算这个数列的平均数和方差. 操作1:1 x y k ,表示将第x到第y项每项加上k,k为一实数. 操作2:2 x y ,表示求出第x到第y项这一子数列的平均数. 操作3:3 x y ,表示求出第x到第y项这一子数列的方差. 数据范围:n,m<=1e5 链接: https://www.luogu.org/problemnew/show/1471 题解: 是一个不错的数学化简的问题,加上线段树的经典问题 首先来看方差

2468: [中山市选2010]三核苷酸 Description 三核苷酸是组成DNA序列的基本片段.具体来说,核苷酸一共有4种,分别用’A’,’G’,’C’,’T’来表示.而三核苷酸就是由3个核苷酸排列而成的DNA片段.三核苷酸一共有64种,分别是’AAA’,’AAG’,…,’GGG’.给定一个长度为L的DNA序列,一共可以分辨出(L-2)个三核苷酸.现在我们想用一些统计学的方法来进行一些分析,步骤如下: 1.       对于这(L-2)个三核苷酸,我们从左到右给予编号,分别为1到L-2.

这是一篇水货写的笔记,希望路过的大牛可以指出其中的错误,带蒟蒻飞啊~ 一.    梯度消失/梯度爆炸的问题 首先来说说梯度消失问题产生的原因吧,虽然是已经被各大牛说烂的东西.不如先看一个简单的网络结构, 可以看到,如果输出层的值仅是输入层的值与权值矩阵W的线性组合,那么最终网络最终的输出会变成输入数据的线性组合.这样很明显没有办法模拟出非线性的情况.记得神经网络是可以拟合任意函数的.好了,既然需要非线性函数,那干脆加上非线性变换就好了.一般会使用sigmoid函数,得到,这个函数会把数据压缩到开

k-d树(k-dimensional树的简称),是一种切割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间重要数据的搜索(如:范围搜索和近期邻搜索). 索引结构中相似性查询有两种主要的方式:一种是范围查询(range searches),还有一种是K近邻查询(K-neighbor searches).范围查询就是给定查询点和查询距离的阈值.从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的数据:K近邻查询是给定查询点及正整数K,从数据集中找到距离查询点近期的K个数据,当K=1时.就是近期邻查询(nearest

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博

1.    相关背景 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量.更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性.如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全利用数据中的信息,因此盲目减少指标会损失很多有用的信息,从而产生错误的结论. 因此需要找到一种合理的方法,在减少需要分析的指标同时,尽量减少原指标包含信息的损

1.原理和概念 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法. PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征. PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的. 其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,

cs231n assignment 2 20210913 - 20211005. 目录 cs231n assignment 2 fully-connected nets 基本思想 编程细节 复习multiclass svm loss和softmax loss multiclass svm loss & derivative softmax loss & derivative batch normalization 基本思想 编程细节 dropout 基本思想 编程细节 convolutio

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 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

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

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

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.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

梯度下降代码: function [ theta, J_history ] = GradinentDecent( X, y, theta, alpha, num_iter ) m = length(y); J_history = zeros(20, 1); i = 0; temp = 0; for iter = 1:num_iter     temp = temp +1;     theta = theta - alpha / m * X' * (X*theta - y);     if tem

1785 数据流中的算法 基准时间限制:1.5 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20 难度:3级算法题   51nod近日上线了用户满意度检测工具,使用高级人工智能算法,通过用户访问时间.鼠标轨迹等特征计算用户对于网站的满意程度.   现有的统计工具只能统计某一个窗口中,用户的满意程度的均值.夹克老爷想让你为统计工具添加一个新feature,即在统计均值的同时,计算窗口中满意程度的标准差和中位数(均值需要向下取整). Input 第一行是整数n与k,代表有n次操作,时间窗口大小为k. 

一起来学matlab-matlab学习笔记11 数值数据类型以及特殊函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著 感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效 整数 Matlab中默认的数据类型是双精度的数据,整型数据包括8位,16位,32位和64位的有符号和无符号整数.因此在定义整型数据变量时,需要制定变量的数据类型. 整