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求模型等高线图和x，y数据之间的卡方差

是一种统计方法，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。卡方差是通过计算模型预测值与实际观测值之间的差异程度来评估模型的拟合程度。

具体计算卡方差的步骤如下：

首先，根据模型预测值和实际观测值，将数据进行分组。
对每个分组，计算模型预测值与实际观测值之间的差异，通常使用卡方统计量进行衡量。
将每个分组的卡方统计量进行加总，得到总的卡方差。

卡方差的计算结果越小，表示模型的预测值与实际观测值之间的差异越小，模型的拟合程度越好。

在云计算领域，卡方差可以应用于数据分析、机器学习、深度学习等领域。通过计算模型的卡方差，可以评估模型的拟合程度，并根据评估结果进行模型的优化和改进。

腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据湖分析服务（https://cloud.tencent.com/product/dla）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dcap）等，这些产品和服务可以帮助用户进行数据分析和机器学习任务，并提供相应的工具和算法来计算卡方差等指标。

相关搜索:如何在数据框中替换x和y之间的值如何在数据文件中的多个x和y位置之间绘制直线生成双变量数据，其中x变量在0和1之间均匀分布，Y为正态分布，均值为1/x，并带有一些噪声 X和y数据帧之间的left_join函数比r中的第一个数据帧返回更多的行对于多输入模型，将使用make_csv_dataset创建的TensorFlow数据集拆分为3个部分(X1_Train、X2_Train和Y_Train gestalt mac磁盘工具 php自学教程 taginfo dcdc转换器

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第二章单变量线性回归

x得到y的函数 ?...我们要选择能使h(x)，也就是输入x时我们预测的值最接近该样本对应的y值的参数θ_1和θ_2。所以，在我们的训练集中我们会得到一定数量的样本。...标准的定义：在线性回归中，我们要解决的是一个最小化问题，所以我们要写出关于θ_1和θ_2的最小化。而且，我们希望这个式子极小，我想要h(x)和y之间的差异要小。...个训练样本我们要关于θ_1和θ_2对代价函数求最小值。 “代价函数”也被称作“平方误差函数”，有时也被称作“平方误差代价函数”。...如，x轴表示’θ_0’、y轴表示’θ_1’、z轴表示‘J(θ_0, θ_1)’。如下： ? ?’代价函数’图，依旧像个碗状。 等高线图（右图） ? 等高线图的最小值为这些同心椭圆的中心。

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Kalman滤波通俗理解+实际应用

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第五章数据的描述性分析（下）

:34.6 函数var()应用在多组数据上，得到的计算结果是一个协方差阵，其每个元素是各个向量之间的协方差。使用指令cor(group)也得到相同结果。...cor(x, y = NULL, use = "everything",method = c("pearson", "kendall", "spearman")) 其中，x,y是计算的对象，当x是一个数据框或列表时...lowess(x, y = NULL, f = 2/3, iter = 3, delta = 0.01 * diff(range(x))) x,y指定两个向量:f是平滑的跨度，值越大，曲线的平滑程度越高...(2)等高线图 有时候数据量很大，散点图上的数据点就会非常集中，不容易看出变量的关系或趋势，这就需要借助二维等高线图来描述。...函数kde2d()的使用方法： kde2d(x, y, h, n = 25, lims = c(range(x), range(y))) 其中x,y分别为横轴和纵轴的数据;n指定每个方向上的网格点数量，

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【DL笔记3】一步步亲手用python实现Logistic Regression

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方差齐性检验

在这里关于组内均值有多种计算方式：平均数、中位数、截取平均数(去掉最大和最小值后求平均)。...在Python中有现成的函数可以使用： from scipy.stats import levene stat, p = levene(x, y, z) print(stat, p) 上面公式中x、y...6.Bartlett检验 Bartlett检验的核心思想是通过求取不同组之间的卡方统计量，然后根据卡方统计量的值来判断组间方差是否相等。...x、y、z代表不同组的样本。...7.总结前面介绍了好几种方法，最后来总结下这几种方法的利弊及适用条件：方差比、Hartley检验、Bartlett检验都需要原始数据是正态分布，Levene检验和BF法对正态分布不是很依赖。

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吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归

并在最后介绍了线性回归方程2 代价函数 - Cost Function代价函数是用来测量实际值和预测值精确度的一个函数模型....,双变量函数的等高线在同一条线的所有点处具有恒定值采用任何颜色并沿着'圆'，可得到相同的成本函数值当θ0= 800且θ1= -0.15时，带圆圈的x显示左侧图形的成本函数的值取另一个h（x）并绘制其等高线图...想象一下，我们根据其字段θ0和θ1绘制我们的假设函数（实际上我们将成本函数绘制为参数估计函数）我们不是绘制x和y本身，而是我们的假设函数的参数范围以及选择一组特定参数所产生的成本值我们将θ0放在x轴上...至少，导数总是0 [1240] 因此我们得到： θ1:=θ1−α∗0 [1240] 7 线性回归的梯度下降回顾下之前所学即梯度下降算法线性回归模型 - 线性假设 - 平方差代价函数...[1240] 我们要做的就是将梯度下降算法应用于线性回归模型的平方差代价函数其中关键的是这个导数项 [1240] 当具体应用于线性回归的情况时，可以导出梯度下降方程的新形式我们可以替换我们的实际成本函数和我们的实际假设函数

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吴恩达机器学习笔记 —— 2 单变量线性回归

每平米的房价 2104 460 1416 232 1534 315 852 178 其中： m 为样本的数量 x 是样本的特征 y 是预测的值 \((x,y)\) 就是一条样本数据 \(({ x...}^{ (i) },{ y }^{ (i) })\) 是第i条样本 ?...机器学习的过程就是通过上面的例子学习一个模型，当再次有数据x进来的时候，能给出对应的y值 ?...代价函数就是真实的值与我们预测的值之间的偏差，由于偏差有可能正，有可能负，因此使用均方差来表示。 ? 不同的参数对应的损失值是不一样的，最终机器学习的目的就是寻找这个损失之最低的方法。...在二维特征下，可以看成一个关于损失函数的等高线图。同一个线圈，损失函数的值是相同的。在越来越靠近中心点时，可以看到预测的直线越来越贴近样本值。证明在等高线最中心的位置（最低点），损失值是最小的。

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吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归

并在最后介绍了线性回归方程 2 代价函数 - Cost Function 代价函数是用来测量实际值和预测值精确度的一个函数模型....采用任何颜色并沿着’圆’，可得到相同的成本函数值当θ0= 800且θ1= -0.15时，带圆圈的x显示左侧图形的成本函数的值取另一个h（x）并绘制其等高线图，可得到以下图表例如...，在上面的绿线上找到的三个红点具有相同的J（θ0，θ1）值，因此，它们能够被沿着同一条线找到当θ0= 360且θ1= 0时，等高线图中J（θ0，θ1）的值越接近中心，从而降低了成本函数误差现在给出我们的假设函数略微正斜率可以更好地拟合数据...想象一下，我们根据其字段θ0和θ1绘制我们的假设函数（实际上我们将成本函数绘制为参数估计函数）我们不是绘制x和y本身，而是我们的假设函数的参数范围以及选择一组特定参数所产生的成本值我们将θ0放在...至少，导数总是0 因此我们得到： θ1:=θ1−α∗0 7 线性回归的梯度下降回顾下之前所学即梯度下降算法线性回归模型线性假设平方差代价函数我们要做的就是将梯度下降算法应用于线性回归模型的平方差代价函数

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15非监督学习异常检测7-8使用多元高斯分布进行异常检测

，其 P(x_test)并不是很小，玫红色圆圈表示使用单变量高斯分布得到 P(x)的等高线图 ，所以其并不会被判定为异常数据点 ?...多元高斯分布在一般的高斯分布模型中，我们计算 p(x)的方法是：通过分别计算每个特征对应的几率然后将其累乘起来，在多元高斯分布模型中，我们将构建特征的协方差矩阵，用所有的特征一起来计算 p(x)。...的偏差通过协方差矩阵，在不改变两个特征的原有偏差的基础上，增加两者之间的正相关性通过协方差矩阵，在不改变两个特征的原有偏差的基础上，增加两者之间的负相关性多元高斯分布模型与原高斯分布模型的关系...原高斯分布模型和多元高斯分布模型的比较原高斯分布模型多元高斯分布模型不能捕捉特征之间的相关性但可以通过将特征进行组合的方法来解决(例如对特征进行加法或乘法)自动捕捉特征之间的相关性计算代价低，能适应大规模的特征计算代价较高...训练集较小时也同样适用(因为需要计算协方差矩阵的行列式和逆) 1.必须要有 m>n，否则协方差矩阵不可逆，通常需要 m>10n;2.

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2021华为杯E题思路+demo代码

任务 2: 定位模型利用任务 1 处理后的数据，分别对“正常数据”和“异常数据”，设计合适的数学模型（或算法），估计（或预测）出 Tag 的精确位置，并说明你所建立的定位模型（或算法）的有效性；...（ 2）请同时给出定位模型的 3 维（ x，y，z）精度、2 维（ x，y）精度以及 1 维的各自精度。...，由于锚点和靶点间存在遮挡，因此此时计算的位置数据将存在偏差；此时可以先按照前文正常数据计算的思路来时，将会发现计算得到的四组数据存在明显的偏差；因此可以首先将可能认为是异常的点剔除（如统计所有样本数据将方差较大的值删除...1:m for y=1:N distence(y)=norm(data(x,:)-center(y,:));%计算到每个类的距离 end [~, temp]=min(distence);%求最小的距离...(y,:)/num(y);%求均值，即新的聚类中心； if norm(new_center(y,:)-center(y,:))<0.1%检查集群中心是否已收敛。

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R语言绘图之ggplot2

二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density 绘制密度图...Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和...几何对象（geom_）上面指定的图形属性需要呈现在一定的几何对象上才能被我们看到，这些承载图形属性的对象可能是点，可能是线，可能是bar stat :统计变换比如求均值，求方差等，当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候...23,y=200,parse=T,label ="x[1]==x[2]") labs : labs(x= "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题") ## 修改文字...一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。

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machine learning 之多元线性回归

}^m(h_\theta(x^{(i)})-y_{(i)})^2 = \frac{1}{2m} (X\theta-y)^T (X\theta-y)$ GD更新准则： $\theta_j:=\theta_j...是房子的长，x2是房子的宽，此时若组合x1和x2就可以得到一个新的特征area=x1*x2；构造一个好的特征对模型是有帮助的； Polynomial regression 同上思想，如当线性关系（直线...1000$， 6、Normal Equation 在线性回归问题中，除了可以用GD求最优解，还可以用解析解之间求解，在线性代数中： $\frac{\partial J}{\partial \theta}...注意到解析解里面有个求逆运算，但是有些情况是没有逆的： Redundant features（linearly dependent）当两个特征是线性依赖的时候，比如size in feet2 和size...删除一些特征，或者使用regularization；注：在matlab/octave中，求逆有inv和pinv两种，而pinv就是在即使没有逆的时候也可以求出来一个逆； 7、Vectorization

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概率论三大分布

基本概念卡方分布（χ²分布）：定义：设随机变量 1,2,…,X1,X2,…,Xn 为独立同分布的正态随机变量，其方差为 2σ2，则它们的平方和 2=∑=1()2χ2=∑i=1n(Xi...F分布：定义：设随机变量 X 和 Y 分别服从自由度为 m 和 n 的卡方分布，则 =//F=Y/nX/m 的分布称为具有自由度 m 和 n 的F分布，记作 (,)F(m,n)。...回归模型合理性检验：在多变量分析中，尤其是主成分分析（PCA）中使用卡方分布来评估各个主成分的重要性及其贡献程度。...尽管两者都用于衡量样本与总体之间的差异，但它们在具体的应用场景和计算方法上存在显著区别。应用场景： F分布：主要用于方差比较，如方差分析（ANOVA）、回归分析和相关分析等。...F分布： F分布常用于方差分析（ANOVA）和比较两个方差。它是由两个独立的卡方变量按一定比例组合而成的。在特定情况下，时间序列的普通样本分布、OLS估计量和F统计量遵循相应的t分布。

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特征工程系列：特征预处理（上）

前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和归一化。数据标准化的原因：某些算法要求样本具有零均值和单位方差；需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响。...1）定义基于原始数据的均值（mean）和标准差（standarddeviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。...大于阈值4.6的卡方值就说明属性和类不是相互独立的，不能合并。如果阈值选的大,区间合并就会进行很多次,离散后的区间数量少、区间大。...熵是信息论中数据无序程度的度量标准，提出信息熵的基本目的是找出某种符号系统的信息量和冗余度之间的关系，以便能用最小的成本和消耗来实现最高效率的数据存储、管理和传递。

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吴恩达笔记2_梯度下降和正规方程

Python代码给定特征矩阵X，输出y，学习率\theta，求代价函数J import numpy as np def computeCost(X,y,theta): inner = np.power...绘制代价函数的等高线图能，看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。 ?...解决办法：将所有的特征的尺度尽量缩放到-1到1之间，令： x_n=\frac{x_n-u_n}{s_n} 其中 ? 均值归一化 ?...在实际拟合数据的时候，可能会选择二次或者三次方模型；如果采用多项式回归模型，在运行梯度下降法之前，特征缩放很有必要。 ?...正规方程的Python实现 import numpy as np def normalEquation(X, y): theta = np.linalg.inv(X.T@X)@X.T@Y #

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特征工程系列：特征预处理（上）

关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和归一化。数据标准化的原因：某些算法要求样本具有零均值和单位方差；需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响。...1）定义基于原始数据的均值（mean）和标准差（standarddeviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。...大于阈值4.6的卡方值就说明属性和类不是相互独立的，不能合并。如果阈值选的大,区间合并就会进行很多次,离散后的区间数量少、区间大。...熵是信息论中数据无序程度的度量标准，提出信息熵的基本目的是找出某种符号系统的信息量和冗余度之间的关系，以便能用最小的成本和消耗来实现最高效率的数据存储、管理和传递。

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机器学习（二）--------单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

m代表训练集中实例的数量 x代表输入变量 y代表输出变量（x，y）代表训练集中的实例 h代表方案或者假设 h = a x + b 输入变量输入给h 得到输出结果因为只有一个特征...所以是单变量线性回归问题 a b就是代价参数求ab就是建模 ab算完和实际的差距叫建模误差寻找ab平方和最小点就是代价函数也叫平方误差函数这就是代价函数了在两个参数下...真实值与求出的值的差的平方和除以2m 其实就是求误差的平均数 ?...可以把两个参数作为坐标轴表达式的值作为高度画等高线图 便于理解就是求高度最低点而求参数所用到的方法叫做梯度下降算法 ?...用这个方程就是找到拟合面积房价的模型参数

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对抗样本原理分析

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