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回答
2个数据
集
的标准
差
(每个数据
集
都有标准
差
)
、
假设我有两个数据
集
(每个数据
集
都是一组值,每个数据
集
都有一个标准偏差)。我想找出两个数据
集
之间的元素平均差,例如,对于长度为2的两个数据
集
,((element1_set1 - element1_set2) + (element2_set1 - element2_set2))这是否意味着我必须逐个添加标准
差
,然后找出这些标准
差
的平均值来获得总体标准
差
?或者我只是找到数组的平均值和标准
差
,element1_set1 - element1_
浏览 103
提问于2021-08-13
得票数 0
1
回答
通过提取列值修改和生成新的csv文件
、
、
、
、
我想修改具有大数据
集
的csv文件的列值。因此,我提取了单列值(这里
是
第2列),然后通过2次时间迭代寻找标准偏差,第1次
是
查找平均值,第2次
是
查找标准
差
。标准
差
用提取值乘以,用标准
差
代替标准
差
。我不知道是
什么
?标准
差
(σ=√(Σ(x-均值))2×n)请帮助我 import
java
.io.File; import
java
.io.F
浏览 7
提问于2015-02-07
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3
回答
什么
是
java
随机的标准
差
边界?
、
、
我使用
Java
6Random (
java
.util.Random,Linux64)来随机决定是否为页面的一个版本提供服务(正常的A/B测试),从技术上讲,我使用默认的空构造函数初始化该类一次,然后将其作为属性注入到有比
java
random更好/更快的版本可以使用吗? 谢谢
浏览 0
提问于2012-10-24
得票数 0
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1
回答
规范时间序列的验证
集
是
一种前瞻性偏差吗?
、
、
、
下面
是
一篇关于使用LSTM进行股票预测的文章中时间序列的数据归一化过程:训练数据,使用20%的样本作为验证
集
。默认情况下,Keras的模型使用最后20%进行验证。因此,在训练阶段,通过步骤2的均值和标准
差
,模型对验证
集
有一点了解。 一方面,该模型
是<
浏览 0
提问于2019-03-09
得票数 3
1
回答
如何定义并
集
、交集、对称
差
?
我想要有并
集
、交集和对称
差
。 K(i ,j) 2.(7,11)我想在k(i,j)上求并、交和对称
差
。交集
是
'11‘,对称
差
是
'6,7,9’,并
集
是
'6,7,9,11‘ 我必须计算k( i,j)中所有可能的组合的交
浏览 5
提问于2018-07-18
得票数 2
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3
回答
如何在
java
中逐行分割文本文件
、
我正在用
Java
读取一个文本文件,如下所示,Q3。您将得到一个数据
集
。数据
集
有丢失的值,这些值沿一个偏离中位数的标准
差
分布。有多少百分比的数据不受影响?为
什么
?我怎样才能在
java
中做到这一点?
浏览 1
提问于2017-12-08
得票数 0
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1
回答
在python中,如果我对复杂数据执行fft,那么只对正频率执行fft,这对数据有
什么
影响?
、
、
、
如果我用一个余弦相乘,我就得到了和频率和
差
频率的结果。我只想要和或
差
。我所做的
是
将数据乘以复指数,使用fft.fft()计算快速傅立叶变换,然后仅在正频率上使用fft.irfft()获得一个实际值的数据
集
,该数据
集
的频率只有和或
差
的偏移。这似乎很好,但我想知道这样做是否有
什么
坏处,或者
是
实现同样目标的更合适的方法。谢谢你能提供的任何帮助!
浏览 10
提问于2016-04-13
得票数 1
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1
回答
SAS-均值/简易程序输出
由于我需要标准化(减去平均值,除以标准
差
)我的数据
集
,我应该平均和标准
差
的价格和数量的每个股票在每个日期。特别是,我的数据
集
包括不同的股票和日期,如下图所示。var price volume;run; 但是,我的输出表只有日期、平均值和标准
差
。我不知道为
什么
RIC没有包含在输出表中。我怎样才能解决这
浏览 3
提问于2017-04-15
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1
回答
对于自变量,是否需要单独进行特性缩放?
、
、
、
我目前正在做一个Udemy课程,SVR类的讲师说,特性缩放必须分别应用于X和y,因为它们的标准
差
和平均值
是
不同的。下面
是
代码和数据
集
的屏幕截图。X
是
水平,y
是
工资。对于数据预处理类,讲师使用不同的数据
集
,数据
集
由一个以上的自变量组成。但是,如代码所示,他并没有独立地扩展它们。我对这一部分感到困惑,因为所有的自变量都有不同的标准
差
和均值。那么,为
什么
我们不把它们分开标度呢?下面
是
代码和数据
集<
浏览 8
提问于2021-05-13
得票数 0
1
回答
梯度树增强
、
在渐变树中,我读到- 提前谢谢。
浏览 0
提问于2018-06-11
得票数 3
2
回答
为
什么
计算和使用测试
集
方法
是
不恰当的?
、
、
、
我对机器学习中的整个数据
集
有两个问题,我很乐意得到一个答案:(1)为
什么
计算和使用测试
集
的均值和标准
差
是
不恰当的?2.为
什么
我们要限制使用测试
集
的次数,以及我们应该使用验证? 坦克很多
浏览 0
提问于2022-11-23
得票数 1
2
回答
我需要使用X趋向/Acceleo吗?
、
为了生成输出代码,我在创建图表时解析资源
集
(XMI),然后将这些资源映射到我自己的
Java
类。这些
Java
类负责生成我的输出,这是一些基于少数模板文件(.stg)的javascript文件。一切都很好,但我的问题
是
,像X趋向/Acceleo这样的技术从何而来?我需要他们中的任何一个吗?我知道它们
是
基于模板的,但是既然我有自己的模板,这些模板
是
通过
Java
类呈现的,那么为
什么
我需要使用X
差
普呢?我完全糊涂了。 非常感谢
浏览 1
提问于2014-06-04
得票数 1
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3
回答
为
什么
深度学习模型与机器学习模型相比不稳定?
、
、
、
、
我想知道为
什么
深度学习模式如此不稳定。假设我使用相同的数据
集
多次训练机器学习模型(例如logistic回归),并多次训练深度学习模型(例如LSTM)。在此之后,我计算了每个模型的平均值及其标准
差
。深度学习模型的标准
差
比机器学习模型的标准
差
大得多。为
什么
会这样? 这与深度学习方法中的权值初始化有关吗?如果
是
这样的话,为
什么
模型不总是收敛在同一点上呢?
浏览 0
提问于2021-11-09
得票数 4
1
回答
在Python中,为
什么
集合操作联合、交叉和对称差异之间的时间复杂性
是
不同的?
、
、
、
、
根据,以下2
集
和t
集
之间的集合操作的平均案例时间复杂性如下: 交和
差
的时间复杂性对我来说是有意义的,但我不明白为
什么
合并和对称
差
分的时间复杂性与相交的时间复杂性(O(min(s,t))不一样。如果我们调用较小的集合和较大的集合,那么下面的求和和对称
差
分的逻辑不是都具有(O(min(s,t))的时间复杂性吗?如果这两个操作不是这样在python中完成的,那么为<e
浏览 3
提问于2020-09-05
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1
回答
在H2O中对新数据使用标准化时
、
、
我很好奇,当在R中使用H2O模型中的标准化功能时,它在计算新数据时
是
如何工作的。我知道当它对训练
集
进行标准化时,它会根据训练数据的平均值和标准
差
将平均值设置为0,标准
差
设置为1,但是它对新数据做了
什么
? 它是基于训练数据的均值和标准
差
进行标准化,还是基于新的评分数据进行标准化?
浏览 10
提问于2017-08-15
得票数 2
5
回答
Java
中集合操作的API?
、
、
是否有API用于集合操作,如并
集
、交集、
差
分、笛卡尔积、从一个集合到另一个集合的函数、这些函数的域限制和范围限制等。在
Java
中?谢谢
浏览 4
提问于2011-05-03
得票数 15
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1
回答
在r中求残
差
创建了一个最小二乘回归模型,它使用的数据
集
具有一定的x值和y值,然后如何使用不来自原始数据
集
的x值来找到与该x值对应的y值的残
差
?当我使用resid(lm(y~x))时,它给出了所有原始点/观测的残
差
,但我感兴趣的
是
求出回归线上不属于原始数据集中观测的点的残
差
。
浏览 6
提问于2022-10-15
得票数 0
2
回答
比较循环中的元素。怎样才能最好地避免和自己比较?
、
、
、
比较
是
不对称的,所以没有捷径。*/} 据我理解,复杂性如下:初始循环的复杂性为O(n),其中n为初始
集
的大小。但是,我使用的
是
一个危险的假设,即我假设HashSet的复制构造函数
是
如何工作的。简单的基准测试表明,对于第二个小部分来说,结果确实更好,约为n。另外,理想的情况
是
根据时间复杂性找到资源列表函数,但我想最后一个函数仍然
是
一厢情愿的!
浏览 2
提问于2013-12-19
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2
回答
JEditorPane和HTML元素的源
、
、
、
我在
Java
中使用HTMLEditorKit和HTMLDocument (仍然)有问题。我只能设置元素的内部HTML,但无法获取它。有没有办法,如何获得一个错误的HTML代码的一个元素?我的问题
是
,HTML的支持非常
差
,而且编写得也很糟糕。API不支持基本函数和预期函数。我需要更改<td>的colspan或行跨度attribute。
Java
开发人员关闭了简单的方法:元素的属性
集
是
不可变的。解决方法可能
是
将元素的代码(例如<td colspan=&quo
浏览 0
提问于2011-10-03
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1
回答
模型在测试数据上表现不佳
、
数据
集
是
不平衡的,所以我使用f1评分作为度量来验证模型的性能。所以我有几个问题: 为
什么
它在新数据上表现这么
差
?(在第二张图片中,f1评分约为0.
浏览 5
提问于2022-10-09
得票数 1
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