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查询Tags标签： 均值，共有 34条记录-
协方差
001、 协方差（Covariance）： 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？计算公式： 公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积…
2022/9/8 23:53:19 人评论 次浏览 -
使用Python批量提取TRMM降水数据均值
今天给大家分享一个数据平均值的吧，好像从来没有分享过这个内容。以问题为导向利用Python帮助我们解决在科研中遇到的问题。最近有同学在处理TRMM降水数据的时候，说是要提取每个月的均值出来。数据格式是tif栅格，目的也是非常明确的：提取多个tif的降水栅格均值出来。刚…
2022/4/11 14:12:44 人评论 次浏览 -
基本的K均值聚类算法matlab代码，给了一组样本数据作为例子，注释详细
基本的K均值聚类算法matlab代码，给了一组样本数据作为例子，注释详细，聚类的样本数据可以进行修改。 编号:7415643229030781浪迹天涯
2022/2/22 22:31:45 人评论 次浏览 -
机器学习（十三）无监督学习：聚类算法
文章目录 Log 一、无监督学习（Unsupervised learning introduction）1. 简介2. 聚类算法的应用 二、K-means 算法（K-means algorithm）1. 直观理解 K 均值算法2. K 均值算法的规范表达3. K 均值算法的应用：分离不佳的簇的问题（non-separated clusters） 三、优化目标（…
2022/2/22 22:27:30 人评论 次浏览 -
拓端tecdat|Python用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟和估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25165 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。本文为这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。 离散随机波…
2022/2/5 20:13:50 人评论 次浏览 -
信息学奥赛一本通C++语言-----1060：均值
【题目描述】给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。【输入】输入有两行，第一行包含一个整数n（n小于100），代表样本容量；第二行包含n个绝对值不超过1000的浮点数，代表各个样本数据。【输出】输出一行，包含一个浮点数，表示均值，精确到小…
2022/1/30 20:04:16 人评论 次浏览 -
【删除某些元素后的数组均值(1619-java)】
删除某些元素后的数组均值(1619-java)给你一个整数数组 arr ，请你删除最小 5% 的数字和最大 5% 的数字后，剩余数字的平均值。 与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。 示例 1： 输入：arr = [1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3] 输出：2.00000 解释：…
2022/1/8 20:07:26 人评论 次浏览 -
【删除某些元素后的数组均值(1619-java)】
删除某些元素后的数组均值(1619-java)给你一个整数数组 arr ，请你删除最小 5% 的数字和最大 5% 的数字后，剩余数字的平均值。 与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。 示例 1： 输入：arr = [1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3] 输出：2.00000 解释：…
2022/1/8 20:07:26 人评论 次浏览 -
「吴恩达机器学习」14.无监督学习
Unsupervised learning introduction 通过和监督学习进行对比，简单介绍了无监督学习。 在一个监督学习问题中，我们的训练集是有标签（y）的，我们需要据此训练假设函数，来拟合出一个决策边界。而在无监督学习问题中，我们的训练集是没有任何标签的，我们需要算法自己从…
2021/12/28 23:12:49 人评论 次浏览 -
「吴恩达机器学习」14.无监督学习
Unsupervised learning introduction 通过和监督学习进行对比，简单介绍了无监督学习。 在一个监督学习问题中，我们的训练集是有标签（y）的，我们需要据此训练假设函数，来拟合出一个决策边界。而在无监督学习问题中，我们的训练集是没有任何标签的，我们需要算法自己从…
2021/12/28 23:12:49 人评论 次浏览 -
day36：均值迁移法目标跟踪
根据差值法检测移动的物体需 要视频中只有物体移动，一 旦物体移动时背景 也发生移动， 那么 差值法将无法检测到正确的移动物体，因为图像中每个像素的像素值都发生了改变 并且，有时我 们不但需要检测到移动的物体 而且需要能够跟踪这个物体， 无论这个物体是静止还是…
2021/12/13 23:48:36 人评论 次浏览 -
day36：均值迁移法目标跟踪
根据差值法检测移动的物体需 要视频中只有物体移动，一 旦物体移动时背景 也发生移动， 那么 差值法将无法检测到正确的移动物体，因为图像中每个像素的像素值都发生了改变 并且，有时我 们不但需要检测到移动的物体 而且需要能够跟踪这个物体， 无论这个物体是静止还是…
2021/12/13 23:48:36 人评论 次浏览 -
聚类之K-means算法理论及代码实现
一、K-means算法思想 1.定义 是一种原型聚类。 原型表示：均值向量 迭代方式：根据均值向量的公式，重新计算出新的均值向量。 2.目标 簇内相似度高，簇外相似度低。即：紧密而独立 3.流程 随机挑选k个样本作为均值向量（初始化）——计算各个样本到均值向量的距离——划分…
2021/11/23 17:11:47 人评论 次浏览 -
聚类之K-means算法理论及代码实现
一、K-means算法思想 1.定义 是一种原型聚类。 原型表示：均值向量 迭代方式：根据均值向量的公式，重新计算出新的均值向量。 2.目标 簇内相似度高，簇外相似度低。即：紧密而独立 3.流程 随机挑选k个样本作为均值向量（初始化）——计算各个样本到均值向量的距离——划分…
2021/11/23 17:11:47 人评论 次浏览 -
Python | Numpy：详解计算矩阵的均值和标准差
一、前言 CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法：它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性，并非数字越大就说明越重要，完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。 对…
2021/11/21 11:10:58 人评论 次浏览
