我试图用Python3写一个小程序来模拟从随机数中采样。但这似乎与我的意图背道而驰。我做错了什么？这肯定是非常简单的，但我不明白。("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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SOF，我是Python的新手，我在网上发现了很多信息，但是它要求在计算平均值、方差等时使用列表，这是我做不到的。我在计算用户输入的平均值时没有问题，但是方差是关闭的。根据我的理解，方差是“数字”和“均方”之间的区别。也许问题就在这里？我不确定是诚实的，这是我的最后手段，如果你能以任何方式提供帮助，这将是非常感谢的，我也愿意听取任何关于我如何编写代码的建议。
浏览 0提问于2018-09-10得票数 0
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好的，我的老师给我们分配了一个程序，它使用一组数字，并找出它的标准差。我的程序发现这个平均值很好。然而，我的数学有一个问题。这是怎么回事。它给我的平均值是59，偏差是8.4。平均值是对的，但偏差应该是96.4。我的数学有什么问题。P.S.我已将以下代码更改为当前版本的代码。#include <iostream>#include <math.h>
int _tmain(int argc, _
浏览 1提问于2015-03-26得票数 0
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我对度量MAE和RMSE的概念有些陌生，因为我使用回归而不是分类，所以我知道使用这些度量而不是准确性是值得推荐的。我想知道如何测量我的模型的真实精度，标记集要么是-1，要么是1取决于指定的输入，我的模型线性地输出负数和正数。以下是在培训过程中返回的图表：
与训练和测试线相比，我的模型看起来不太合适，这也意味着RMSE是.5，不能再低一点？谢谢。
浏览 4提问于2022-02-19得票数 -3
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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。
📷
浏览 0提问于2018-08-19得票数 3
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我很难理解如何比较MSE和数据方差的结果。我知道MSE被用来计算数据点离预测有多远，比如说你做了线性回归，方差告诉我们数据点有多远。这些是可比的吗？如果是的话，在什么方面？举个例子，我们必须做线性回归，得到数据的方差在3-400左右，但平均均方根值比50.000高得多。我们如何比较这两个值呢？如果这两者大致相等的话，是否合适呢？或者，即使MSE比方差高得多，它也是一个很好的匹配吗？
(预先谢谢:)
浏览 0提问于2022-10-30得票数 0
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当我看到测试数据的均方误差时，它是非常低的(0.09) 当我在我的测试数据上看到我的r2_score时，它也非常少(0.05) 据我所知，当均方误差很低时，目前的模型是好的，但r2_score很小，这告诉我们模型不好我不知道我的回归模型是好是坏 一个好的模型是否具有较低的R平方值，或者一个较差的模型是否具有较低的均方差值？
浏览 47提问于2021-10-27得票数 2
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我仍然使用Python 2.7和sklearn 0.18
当使用GridSearchCV调整一些参数，例如岭回归时，我预计随着训练中包含的数据越来越多，分数会随着折叠次数的增加而上升。
浏览 32提问于2017-01-18得票数 0
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我手里拿着一个数据，当方差固定时，我通过增加数据的采样频率来增加样本的数量。随着样本量的增加，均方误差减小。
这是什么原因？为什么它在减少？
浏览 16提问于2022-05-27得票数 0
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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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均方误差测量估计值和估计值之间的平均平方差。
估计值表示为\hat y，估计值表示为y。“平方损失”和“均方误差”之间的关系是什么？
浏览 0提问于2019-06-04得票数 5
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如何获取统计模型的方差分析表？
、、、、
对于链接中的示例，我还想获得一个类似于您在SAS中获得的方差分析表，其中您在一个表中有源(模型、误差、总)、DF、平方和、均方、F值和p值。
浏览 36提问于2020-02-18得票数 0
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在函数"cov"中引入Matlab，计算给定矩阵C的协方差矩阵。如果C太大，例如1000*60000双倍，而我的计算机内存不足，则需要编写一个函数来计算给定矩阵C的块或块的协方差矩阵。我的问题是如何计算块/块的协方差矩阵？假设给定矩阵的大小为1000*60000双倍，我的计算机无法使用"cov"函数来处理。
浏览 3提问于2015-08-05得票数 0
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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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变异在机器学习中的重要性
、、、
从Dataframe中选择一列，使用matplotlib绘制其直方图，然后找到方差是我必须为项目的这一部分采取的步骤。
该项目的最终目标是检测数据中的异常。我知道方差的定义，但似乎无法理解它在这个项目中的用法和重要性。
浏览 0提问于2020-01-29得票数 2
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