OOS MSE的方差通常应该随k的增加而增加，较大的k意味着有更多的验证集。因此，我们有更多的个人中小企业平均。由于许多小褶皱的均方根比少数大褶皱的MSE更稀疏，所以方差会更大。
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浏览 0提问于2018-08-19得票数 3
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根据维基百科的说法：“从理论上我们知道，卡尔曼滤波器在以下情况下是最优的: a)模型与真实系统完美匹配，b)输入噪声是白色的，c)噪声的协方差是确切已知的。”我通过取估计误差的均方根对结果进行排序，并期望在噪声方差与真实噪声参数匹配时获得最佳结果。我错了。为什么会这样呢？
浏览 2提问于2014-08-05得票数 2
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我在研究PCA算法及其背后的理论。我想我理解了它是如何工作的，以及数据降维的思想，以便找到一个新的特性(组件)来最大化数据的方差和最小化错误。我的问题是:在这个算法中，是否同时达到最大方差和最小误差？在这个例子中，洋红/黑线是我的PCA的解决方案。因此，我找到了减少我的二维数据集的一维向量。我找到了这个向量，因为误差(红线的长度)是最小的，并且方差(红色投影点之间的距离)是最大的。因此，如果我需要应用这个算法，如果我只
浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
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我有两个集合，每个集合都是一对数字的列表Set2 =[(a1, b1), (a2, b2), ..., (aN, bN)]
浏览 3提问于2013-01-11得票数 11
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由于高斯分布完全由均值和协方差来表示，所以只有这两个参数是用神经网络估计的。对于高斯分布，KL散度有一个封闭形式的解。通过最小化KL散度，使估计分布更接近先验分布。我的问题是，既然高斯分布完全由均值和协方差来描述，我们为什么不直接在估计的参数和先前的参数之间进行MSE呢？均值和协方差之间的最小均方误差也使这两个分布更加接近.取KL发散有什么意义吗？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 2
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我见过很多人根据解释的最大方差来选择主成分的#。所以我的问题是，我们是否总是必须根据解释的最大方差来选择主成分？它是否适用于所有场景，即文本计数向量(BoW，tfidf..)那里的维数很高。最大方差是否意味着在高维中有关我的数据的大部分信息被捕获到低维中？
通常情况下，我会绘制类似这样的图，以查看解释的差异。
浏览 0提问于2019-03-07得票数 3
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如何更准确地近似一组点？
、、、、
我想近似一下python的债券收益率。但问题是哪条曲线能更好地描述这一点？import matplotlib.pyplot as plt
x = [0.02, 0.22, 0.29, 0.38, 0.52, 0.55, 0.67, 0.68, 0.74, 0.83, 1.05, 1.06, 1.19, 1.26, 1.32, 1.37, 1.38, 1.46, 1.51, 1.61, 1.62, 1.66, 1.87, 1.93, 2.01, 2.09, 2.24, 2.26, 2.3, 2.33, 2.41, 2.44, 2.51, 2.53, 2.
浏览 1提问于2020-07-16得票数 0
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("Variance wins: " + str(counter))biased Variance wins: 563但它应该是相反的:我预计有偏方差比使用(n-1)计算的无偏方差更差。因此，它应该更接近真实的总体方差(realvariance)，而不是有偏的。
浏览 2提问于2018-04-20得票数 1
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如何获得标量a，以获得最小均方误差(A，aB)。A= argmin((sum_{i=0}^{N-1}(A_i-aB_i)^2)/N)其中N是数组的长度。有没有更好的算法来找到？
浏览 13提问于2017-01-25得票数 1
我正在处理k-means聚类6条记录。我得到了质心和K=3。我只有两个特征。我给定的质心是已知的。由于我只有3个特征，我假设为x，y点，并且我已经绘制了它们。感谢您的回复
浏览 14提问于2016-08-11得票数 0
我一直在寻找一种算法，它可以优化两个坐标列表之间的距离，并选择哪个坐标应该放在一起。|200 == 22.36200|180 to 230|200 == 36.06这一算法将选择，因为它们将是距离之间的最小方差的组。如果列表1或List2大于它仍然只使用每个坐标一次，但它试图获得最小的距离差异，而不做任何未使用的坐标。
如果您需要更多的澄清，请询问。我已经看过匈牙利算法</e
浏览 4提问于2012-05-25得票数 5
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我已经找到了以下计算簇间距离和簇内距离的公式，我不太清楚它们是如何工作的。簇间距离上面的公式不应该有平方根吗？
为什么会有从N+1开始的j索引？而不是从1到N2？我发现维基百科的公式更难理解。
浏览 4提问于2014-08-24得票数 5
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在修改了一个学习算法(特别是一个回归算法，我们称之为M1)以生成另一个学习算法M2之后，如何验证上述修改是否有效？这里是我所做的(通过10次交叉验证)10次训练集的平均均方根值: M2 < M1问题：
根据上面的列表，我们能得出M2比M1更好的结论吗？因此，算法M1的修改是有效的(至少在这个
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
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对于一维数据或由单个列组成的数据，计算错误(RMSE)非常简单。例如，我们可以使用python库。RMSE = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=TRUE)如果数据没有列，如何计算RMSE？y_act = np.array([1.022,0.94,1.278,2.096,1.404,1.638,1.742,2.279
浏览 0提问于2021-03-19得票数 2
当我运行该模型时，我得到警告：“估计参数(vcov)的方差协方差矩阵(Vcov)不显示为正定！最小特征值(= -7.520784e-18)小于零，这可能是模型未被识别的征兆。”
浏览 13提问于2022-01-20得票数 0
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我对matlab非常陌生，并试图用四象限来解决投资组合优化问题(最小化方差)：其中t_covar是协方差矩阵，v0是零向量，e是单位向量，ub =1，lb是零向量。这似乎很好，但我得到了这样的警告：我做错什么了吗？我该担心这个警告吗？
浏览 1提问于2012-02-21得票数 0
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