**标准偏差（Standard Deviation）**量化了一组测量值中的变化程度
离群值（Outliers）是指在数据集中与其他数据点明显不同或者异常的数据点。这些数据点可能比其他数据点要远离数据集的中心，或者具有异常的数值。离群值可能是由于数据采集错误、异常事件、测量误差或者其他未知因素引起的。
标准正态分布（Standard Normal Distribution）：标准正态分布式一个特殊的正态分布。其随机变量均值为0，标准偏差为1。普通的随机变量在标准正态分布上的映射称为标准化值或Z值。
引言：Excel提供了几个工作表函数来处理正态分布或“钟形曲线”，这里介绍Excel的正态分布函数为统计上的挑战所提供的帮助。本文学习整理自exceluser.com，供有兴趣的朋友参考。
除非表达式的数据类型为DOUBLE，否则这些函数将返回数字数据类型。如果表达式为DOUBLE，则返回DOUBLE。
《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书，作者是张成军。本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。
在 Excel 中，stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数，它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的，要计算标准偏差时，只能自己进行写算法，十分不便。于是查询相关资料和公式，总结出了以下代码。
高斯噪声是一种常见的噪声，图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声，因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响，以滤波器中心位置为高斯分布的均值，根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值，从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波器。之后将高斯滤波器与图像之间进行滤波操作，进而实现对图像的高斯滤波。
Result = sqrt((sumOfSquares – sum^2 / blockSize) / (blockSize - 1))
由于测量结果的不确定度往往由多种原因引起的，对每个不确定度来源评定的标准偏差，称为标准不确定度分量，用符号ui表示。
为了标准化这些值，我们首先需要计算出批数据中的平均值，如果你仔细看这些代码，你会发现这不是对输入的批数据计算平均值，而是对任意一个特定层的在传入非线性函数之前的输出求平均值。然后将其通过非线性函数后传递给下一层作为输入。
Summary Report 也是 JMeter 中的一个元素，它提供了一个表格形式的报告，显示了关于每个 Sampler 的性能信息。与 Aggregate Report 相比，Summary Report 提供了额外的数据，包括标准偏差和样本错误。以下是 Summary Report 中包含的主要信息：
在这篇文章中，我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化，以及使用scikit-learn实现同样的标准化。
A类不确定度的计算方法 n=6时，u(a)=S(x) 数据平均值设为q 用贝塞尔公式S(x)*S(x)= [(X1-q)*(X1-q)+(X2-q)*(X2-q).+(X6-q)(X6-q)]/(6-1)可求出a类不确定度 b类Ub就是0.6 .
本文通过不同的方法初始化神经网络中的图层权重。通过各种简短的实验和思想练习，我们将逐步发现为什么在训练深度神经网络时足够的重量初始化非常重要。在此过程中，我们将介绍研究人员多年来提出的各种方法，并最终深入研究最适合您且最有可能使用的当代网络架构的方法。
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Number1,number2,... 为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
AI 研习社按：在机器学习和深度强化学习研究中，可重复性成为了最近最为热门、最常被人诟病的话题之一。复现一篇基于强化学习的文章远比想象的难，具体分析可参照《lessons learned from reproducing a deep RL paper》（http://amid.fish/reproducing-deep-rl）。
t统计量（t-statistic）：计算t统计量与计算z统计量非常相似，可以用以下公式计算：
AI 科技评论按：在机器学习和深度强化学习研究中，可重复性成为了最近最为热门、最常被人诟病的话题之一。复现一篇基于强化学习的文章远比想象的难，具体分析可参照《lessons learned from reproducing a deep RL paper》（http://amid.fish/reproducing-deep-rl）。
最近发现迈克尔·弗格曼（Michael Fogleman）完成了一个叫做四叉树艺术的项目。它激发了尝试编写自己的项目版本。这就是将在本文中讨论的，如何实现自己的Quadtree艺术程序，就像在这里所做的那样：
数学家高斯（Carl Friedrich Gauss）是历史上最杰出的数学家之一。他生于1777年，逝于1855年的今天，享年77岁。他不仅在数学上有极大的成就，而且还是物理学、天文学和地理学等领域的重要贡献者。
您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放，例如LSTM递归神经网络。 当网络适合具有一定范围值（例如10s到100s的数量）的非标度数据时，大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度，并
Infer.NET 是开放源代码的代码库，可用于创建概率性编程系统。我往往会将普通的计算机程序视作，主要基于有指定类型的值的变量（如有值“Q”的 char 变量）。概率性编程主要基于概率分布，如平均值为 0.0 且标准偏差为 1.0 的高斯分布。
最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。
(Comparing-TF-and-PT-models.ipynb:https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/notebooks/Comparing-TF-and-PT-models.ipynb)
中心极限定理帮助我们了解以下事实，无论总体的分布是否为正态： 1. 样本均值的均值和总体均值近似 2. 样本均值的标准偏差总是等于标准误差 3. 样本容量越大，其样本均值越接近正态分布
有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。
为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。
换句话说，一枚公平的硬币有正面结果的概率（正面）p = 0.5。如果你掷硬币 20 次，平均值为 20 * 0.5 = 10；你会期望得到10个正面
打开一个新工作簿，至少包含有三个工作表，其名称分别为：Control，Data和Reports。
这篇文章通过实验一步一步验证了如何从最基础的初始化方法发展到Kaiming初始化方法，以及这之间的动机。
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力，需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏，系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析，通过给系统施加一定业务压力大情况下，使系统持续运行一段时间，以此来检测系统是否稳定运行（下统称稳定性测试或测试）。
因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。首先，我们可以得到估计量的方差
正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下：
白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声，它是一个随机数序列，不能预测。如果预测误差不是白噪声，它暗示了预测模型仍有改进空间。 在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列
在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时，其中的一个假设是同方差，我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式，这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。
在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。
在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。
在模型评估过程中，当训练集的数据进入验证/测试集时，就会发生数据泄漏。这将导致模型对验证/测试集的性能评估存在偏差。让我们用一个使用Scikit-Learn的“波士顿房价”数据集的例子来理解它。数据集没有缺失值，因此随机引入100个缺失值，以便更好地演示数据泄漏。
本文主要介绍如何在两个图像之间实现颜色迁移的功能。给定任意两个图像，一个源图像，一个目标图像，然后可以将源图像的颜色空间迁移到目标图像。
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