高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该
关于GMM模型的资料和 EM 参数估算的资料，网上已经有很多了，今天想谈的是GMM的协方差矩阵的分析、GMM的参数更新方法1、GMM协方差矩阵的物理含义涉及到每个元素，是这样求算：用中文来描述就是：注意后面的那个除以（样本数-1），就是大括号外面的E求期望 （这叫无偏估计）上面公式也提到了，协方差本质上是就是很多向量之间的内积，内积的定义如下： &n
线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，
外汇线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究外汇市场中不同变量之间的线性关系。它是一种通过拟合一条直线来描述两个变量之间的关系的方法，从而可以用于预测一个变量的值，基于另一个变量的已知值。
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2023-04-24 14:55:04
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1. 回归树（CART）回归树，也称分类与回归树（classification and regression tree），是二叉树，即左分支取值为“是”，右分支取值为“否”。CART的决策流程与传统的决策树相同，但不同点在于，每个叶节点会产生一个预测分数。以下图为例，目的是：判断每个家庭成员是否喜欢电子游戏。 可输入的一系列特征，包括：年龄、性别、电脑使用情况等。以年龄特征为例，按照「年龄<
目录1. 回归树的数学表达式1.1 公式1.2 举例2. 如何构建回归树2.1 树的深度如何决定2.1.1 第一种（确定叶子节点个数或者树的深度）2.1.2 第二种（子节点所包含样本数）2.1.3 第三种（给定精度）2.2 划分的节点如何选取2.3 叶子节点代表的值Cm如何决定3.损失函数3.1 公式3.2 优化3.2.1 结论3.2.2 推导
第五章. 可视化数据分析图 5.7 Seaborn图表Seaborn是一个基于Matplotlib的高级可视化效果库，偏向于统计图表，主要针对的是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，相比Matplotlib，他的语法相对简单，但是具有一定的局限性，本节主要介绍线性回归模型，箱型图，核密度图，提琴图。线性回归模型 （seaborn.lmplot）Seaborn可以直接绘制线性回归模型，用于描述线性
分类 精确率是自分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例 。 召回率是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例 。 查准率Precision： 查全率Recall： F-Score，即precision和recall的调和平均值，更接近其中较小的那一个值： 正确率Accuracy： ROC，主要用于画ROC曲线（横坐标为FPR，纵坐标为TPR）。 AUC：ROC曲线下的面积，
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感
目录遗传算法回顾 遗传算法回顾 1.遗传算法概述 遗传算法(Genetic Algorithm)是基于模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物过程计算模型，是一种通过模拟自然进化过程在样本空间搜索最优解的方法. 在这里给出几个觉得很不错的几篇介绍遗传算法有史以来最容易理解的遗传算法，莫凡进化算法，遗传算法的python实现 遗传算法关键词：基因编码
一、线性回归基础模型介绍与求解线性回归模型可写为\(y=\vec{x}\cdot\vec{\beta}+\epsilon\)，其中\(\vec{\beta}=\begin{bmatrix}\beta_0 \\ \beta_1 \\ \vdots \\ \beta_k\end{bmatrix}\)为待求系数，\(\vec{x}=[1,x_1,x_2,\cdots,x_k]\)，\(\epsilon\
当前，目标检测的方法主要有两类，一类被称为两阶段方法，一类被称为一阶段方法。两阶段方法和一阶段方法都是基于目标应位于某个矩形框内这样一个假设，区别在于两阶段方法多了一个框的筛选阶段(Region Proposal)，一般来说，两阶段方法以复杂度为代价换取精度的提升。 两阶段的代表算法主要有R-CNN，Fas
近年来，神经网络收敛位置的平滑性(flatness)被证明与模型泛化能力有直接的联系，而现有对平滑性的定义仍局限于sharp
一、综述 回归就是从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，也就是建立数学模型并估计未知参数。回归的目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能对特定的值进行预测。其中所寻求的方程叫做回归方程，求解回归方程，首先要确定模型，最简单的回归模型就是简单线性回归（例如y = kx + b），然后就是求回归方程的回归系数（即k和b的值）。二、线性回归 线性回归的模型（数
逻辑回归代价函数的推导过程 1、代价函数在篇文章中，我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数。具体来说，我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。 对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将带入到这样定义了的代价函数中时，我们得到的代价函数将是一个非凸函数（non
线性回归主要用来解决回归问题，也就是预测连续值的问题。而能满足这样要求的数学模型被称为“回归模型”。最简单的
回归分析 社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。回归分析定义回归分析(Regression Analysis)是一种统计学上分析数据的方法，目的在于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。通过分析自变
线性回归(linear regression)是利用数理统计和归回分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。与之前的分类问题( Classification )不一样的是，分类问题的结果是离散型的；而回归问题中的结果是连续型（数值）的。数据特征数理统计中，常用的描述数据特征的有：**均值（mean）：**又称平均数或平均值，是计算样本中算术平均数：**中位数（media
5.模型融合，学习者：天天向上-天天模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡内容介绍简单加权融合
回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean）, 几何平均融合（Geometric mean）分类：投票（Voting）综合：排序融合（Rank averaging），log融合stacking/blending:
构建多层
最近发现随着流程越来越规范，测试的比重变得越来越大。特别是做回归测试的时候，经常会耗费相当大的人力物力，却不得到理想的结果。所以网上收集了关于回归测试的一些知识做一下总结。 1、测试用例库的维护 测试用例的维护是一个不间断的过程，通常可以将软件开发的基线作为基准，维护的主要内容包括下述几个方面。 (1)、删除过时的测试用例 因为需求的改变等原因可能会使一个基线测试用例不再适合被测试系
