团队要招什么样的人?一致还是多样?
计算方差第1步,把每一个数减去它们的平均数。第2步,把所有的数取平方,然后相加。第3步,除以个数,5个。算出来,X是536,Y是3.6。所以X组数据比Y组方差更大。越离散,它的方差就越大。越离散,也说明差异性越大。所以说,方差是来衡量一件事情的差异性的。请问,你是更喜欢X这组数据,还是Y?这两...
百分点认知智能实验室出品:机器翻译是如何炼成的(下)
一般性计算公式为:在机器翻译中Seq2Seq模型一般是由多个LSTM/GRU等RNN层叠起来。2016年9月谷歌发布神经机器翻译系统GNMT,采用Seq2Seq+注意力机制的模型框架,编码器网络和解码器网络都具有8层LSTM隐层,编码器的输出通过注意力机制加权平均后输入到解码器的各个LSTM隐层,最后连接softmax层输出每个目标语言词典的每个词...
质量管理必须掌握!数据分析常用的知识点大全
正态随机变量有69.3%的值在均值加减一个标准差的范围内,95.4%的值在两个标准差内,99.7%的值在三个标准差内。均值u=0,标准差σ=1的正态分布叫做标准正态分布。它的随机变量用z表示,将均值和标准差代入正态概率密度函数,得到一个简化的公式:为了计算概率需要学习一个新的函数叫累计分布函数,它是概率密度函...
详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)
正态随机变量有69.3%的值在均值加减一个标准差的范围内,95.4%的值在两个标准差内,99.7%的值在三个标准差内。均值u=0,标准差σ=1的正态分布叫做标准正态分布。它的随机变量用z表示,将均值和标准差代入正态概率密度函数,得到一个简化的公式:为了计算概率需要学习一个新的函数叫累计分布函数,它是概率密度函...
数据分析——异常数据识别
异常数据识别即是:确定固定移动窗口n,以过去n个窗口的指标平均值作为下一个窗口的预测值;以过去n个窗口的指标的平均值加减3倍方差作为监控的上下界。使用范围:数据无周期性,数据比较平稳。3.STL数据拆解法如果时间序列数据是周期性数据,可使用STL算法将时序数据拆解成趋势项、周期项和余项,即每个时刻的时序数...
救你命的知识点,CFA一级数量分析-数理统计基础与收益
极差(range)平均绝对离差(meanabsolutedeviation|MAD)方差(variance)标准差(standarddeviation)小伙伴们看着这几个名字,赶紧回忆一下公式,看看自己是否还记得(www.e993.com)2024年10月23日。相对离差绝对离差在衡量离散程度时,会受到样本的影响,不同样本规模之间比较有困难。而相对离差,就是克服了这个困难。用标准差去除以样本均值,将标准...
做质量数据分析,常用知识点我们帮你整理好了
正态随机变量有69.3%的值在均值加减一个标准差的范围内,95.4%的值在两个标准差内,99.7%的值在三个标准差内。均值u=0,标准差σ=1的正态分布叫做标准正态分布。它的随机变量用z表示,将均值和标准差代入正态概率密度函数,得到一个简化的公式:为了计算概率需要学习一个新的函数叫累计分布函数,它是概率密度函...
深度学习模型中的Normalization网络
GroupNormalization是LayerNormalization和InstanceNormalization的中间体,GroupNormalization将channel方向分group,然后对每个Group内做归一化,算其均值与方差。如果输出的blob大小为(N,C,H,W),将通道C分为G个组,那么GroupNormalization就是基于G*H*W个数值进行求平均以及方差的操作。我只想说,你们真会玩...