Fréchet距离度量
摘要：Fréchet distance Fréchet distance经常被用于描述路径相似性。 Fréchet distance(弗雷歇距离)是法国数学家Maurice René Fréchet在1906年提出的一种路径空间相似形描述( 此外还在这篇论文里定义了 度量空间)，这种描述同时还考虑进路径空
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posted @ 2022-01-29 20:15
随笔分类 - 机器学习/深度学习
机器学习/深度学习基本原理及应用
pytorch中backward()函数的gradient参数作用
摘要：若是关于计算图中的leaves变量求导的输出变量是一个标量，那么gradient默认为None，或者指定为“torch.Tensor([1.0])” 若是关于计算图中的leaves求导的输出变量是一个向量，那么gradient是不能缺省的，gradient是和该输出向量同维度的tensor。 假设计
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posted @ 2021-12-19 22:09
深度学习中的爱因斯坦求和约定
摘要：einsum满足你一切需要：深度学习中的爱因斯坦求和约定 https://zhuanlan.zhihu.com/p/44954540
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posted @ 2021-12-17 14:28
bootstrap自举算法
摘要：mark 如何通俗的理解bootstrap，自举法，自助法
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posted @ 2021-12-16 22:11
Canonical Correlation Analysis 典型相关分析
摘要：机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析
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posted @ 2021-11-08 15:26
分类器的概率校准Probability calibration
摘要：Probability calibration https://scikit-learn.org/stable/modules/calibration.html 在执行分类时，您通常不仅希望预测类标签，而且还希望获得相应标签的概率。这个概率让你对预测更有信心。有些模型对类概率的估计很差，有些甚至不支
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posted @ 2021-09-22 21:55
matlab normspec叠加图
摘要：p = normspec(specs,mu,sigma) matlab自带的这个函数每次绘制都会打开一个新的句柄，无法绘制两个分布的叠加。在原函数基础上修改获得如下图类似的效果。 normspec两个分布叠加 修改 function [p,h] = mynormspec(specs,mu,sigma
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posted @ 2021-09-18 15:45
假设检验中的两类错误
摘要：假设： H0：You are not pregnantH1：You are pregnant Type I and type II errors - wiki type I error is the rejection of a true nullhypothesis (also known as
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posted @ 2021-09-18 11:46
DET曲线(检测误差权衡曲线)
摘要：DET曲线 DET曲线即Detection error tradeoff (DET) curve，检测误差权衡曲线。功能类似于ROC曲线，但有时DET曲线更容易判断分类器的性能。 参考sklearn中的介绍： DET curves are commonly plotted in normal dev
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posted @ 2021-09-16 19:58
Youden's J statistic （Youden's index）
摘要：Youden's J statistic (also called Youden's index) is a single statistic that captures the performance of a dichotomous diagnostic test. Informedness i
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posted @ 2021-09-16 16:45
全面了解ROC曲线
摘要：转自：https://www.plob.org/article/12476.html 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌
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posted @ 2021-09-16 11:48
scipy.stats.norm.ppf()
摘要：scipy.stats.norm.ppf() 分位点函数（CDF的逆）（也被用作“标准偏差乘数”） 即累计分布函数的逆函数（分位点函数，给出分位点返回对应的x值）。 scipy.stats.norm.ppf(0.95， loc=0，scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应的x值（CDF
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posted @ 2021-09-16 09:54
PR曲线和ROC曲线间的关系
摘要：The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves http://pages.cs.wisc.edu/~jdavis/davisgoadrichcamera2.pdf An introduction to ROC analysis htt
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posted @ 2021-09-14 19:50
误差函数erf
摘要：erf的定义 函数erf(x)在数学中为误差函数（也称之为高斯误差函数，error function or Gauss error function），是一个非基本函数（即不是初等函数），其在概率论、统计学以及偏微分方程和半导体物理中都有广泛的应用。 erf误差函数的值域为[-1,1]。 erf与高
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posted @ 2021-09-10 11:48
根均方水平RMS、标准差std、根均方误差RMSE的区别
摘要：Std 标准差（Standard Deviation），标准差是方差的算术平方根，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差能反映一个数据集的离散程度。（归一化因子通常为N-1） RMS水平 RMS水平并没有将数
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posted @ 2021-09-07 20:29
PCA Biplot含义
摘要：PCA biplot = PCA score plot + loading plot matlab PCA分析命令： [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X); 前两个主成分的PCA Biplot 如上图所示，PCA Biplot包含两部
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posted @ 2021-09-03 10:21
matlab和python中进行拉丁超立方抽样（逆变换法）
摘要：什么是拉丁超立方抽样法？它和蒙特卡罗模拟有什么关系？ 逆变换方法(The Inverse Transform Method)采样 拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样(LHS)是一种从多维分布中生成参数值的近随机样本的统计方法。抽样方法常用于构建计算机实验或进行蒙特卡罗积分。在统计抽样的上下文中，当(且仅
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posted @ 2021-09-01 22:14
matlab PCA分析
摘要：pca( ) 采用matlab自带的函数pca()进行主成分分析 [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(x) 假设数据x为n行p列的多变量数据，n为观测次数，p为变量维度。 coeff：为PCA变换系数，也称为loadings。
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posted @ 2021-08-31 23:10
