为什么大脑是对数的?
相比看到熟悉图片,在看到陌生图片时,神经元激活率分布的长尾特征更明显,方差更大(图8)。这可以视为在看到陌生图片时,神经元的激活更加积极(努力适应新环境中的刺激),而在熟悉环境中则可以利用已构建好的模块。然而,这项研究只考虑了神经元间的连接,没有考虑神经元上的树突棘同样可以承担存储及计算功能。也许神经...
详解:7大经典回归模型
因为在相加时,偏差先平方,所以正值和负值没有抵消。我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息,可以阅读:模型性能指标Part1,Part2。要点:1.自变量与因变量之间必须有线性关系。2.多元回归存在多重共线性,自相关性和异方差性。3.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线,最...
10分+ 使用单细胞数据预测序列模序对基因调控的影响
我们发现与任何数据库基序都不匹配的基序非常富含GC,有时类似于已知的基序,并且在没有它们的情况下,解释的方差比例平均从28%降低到14%。此外,排列序列中核苷酸的顺序将解释的方差比例降低到7%,排列池的顺序将解释的方差比例降低到14%。与肾脏数据类似,使用FIMO查找基序,然后使用线性回归或随机森林(有20个估计器)来...
对中国教育“均值”与“方差”的观察可信吗?
再从人的天性而言,在人类进化中,不同人的智能类型是不一样的,想比较真实地测出人的智能或其他特性,就必须依据人多元智能的天性使用多元的测量标准测量,不同标准测出的数值是不可比的,也就不能相加,不能求平均值,也就没有对所有人适用的方差。如要用一种可测变量测量所有人,也可算出均值和方差,比如用测艺术能...
如何优化均值方差模型?Min-Max最优化方法探索——金融工程专题报告
因此在后续均值方差模型的研究中,我们使用风险预算1:1组合作为基准,在此基础上做进一步的优化。从固收加的角度上来讲,该组合相较中债总财富指数的年化收益率增厚0.55%,并且最大回撤只多了0.26%。2.传统均值方差模型在介绍Min-Max最优化模型之前,我们先测试传统均值方差模型的表现。这样一是可以描述我们对基础...
BLSTM-RNN、Deep Voice、Tacotron…你都掌握了吗?一文总结语音...
将相应的HMM状态的平均值和协方差送入参数生成模块,以生成具有动态信息的平滑语音参数轨迹(www.e993.com)2024年8月5日。在基于DNN的TTS中,通过将DNN的预测输出特征设定为所有训练数据中输出特征的均值向量和预先计算的(全局)方差,语音特征生成模块可以生成满足静态和动态特征统计的语音参数特征的平滑轨迹,而发声/非发声标志由DNN预测的经验阈值决定...
浅谈指标——标准差
我们无法把每期收益率和均值的差值加总起来衡量,因为差异正负抵消,得到的结果一定是0。思路2差值的绝对值相加?那是否可以加总差值的绝对值呢?这样就避开了正负值抵消的影响。通过将沪深300指数2022年的月收益和均值之差的绝对值相加,我们得到了63%的结果。这个方法确实避免了前面提到的缺陷,提供了一个衡量离散程...
六西格玛管理所用到的概率论基础知识:随机变量的数字特征
以上给出的计算随机变量方差公式对于连续型或离散型随机变量都是相同的,但具体求法却不完全相同。三、随机变量的偏度与锋度只用反映位置状况和离散程度的参数来描述随机变量的分布仍然不够完善。如果能增加有反映随机变量分布形状的参数配合前两者,将更能完整地呈现随机变量分布的特性。偏度和峰度是最常用的两个度量...
数据信息汇总的7种基本技术总结
标准差:标准差是方差的平方根。它衡量每个数据点与平均值之间的平均距离。它用与数据相同的单位表示,所以特别有用。理解离散度对于衡量数据的可靠性至关重要。高离散度表明数据的高度可变性。3、偏度和峰度偏度和峰度是衡量数据分布形状的两个重要指标。
质量管理必须掌握!数据分析常用的知识点大全
其中我们可以这样理解z小于或者等于-2.69的概率p=0.0038这一事件的发生概率是非常的小,又加上允许犯错的概率是0.01(也即是发生的概率是0.01结果是非常小的,我直接忽略了)。所以我们直接认为z小于或者等于-2.69这一事件太小以至于我们认为他是不发生的。所以我们拒绝了H0:u>=3这一假设。所以,在0.01的显著水平下有...