关于正态分布的方差的推导，下面第一步到第二部是怎么推导出来的
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- 2022-09-21 23:48回答 1 已采纳 上面推导过程运用了分部积分公式 代入
- 2018-08-09 09:31回答 4 已采纳 认为上面几个同学的回答都偏离题意，具体的我们再捋一遍： 我们假设为最低分数(x)服从正态分布，那么便可以得到x~N(mean,std)，也就是(x-mean)/std ~ N(0, 1)，其实N(0
- 2020-04-26 15:04回答 3 已采纳 不建议重复造轮子，因为 JDK 已经封装了正态分布的函数了：[Java 正态分布](https://blog.csdn.net/jjwwwww/article/details/82017508 "")
- 2023-06-02 21:46吨吨不打野的博客 第一级，输入：全身图像 第二级，输入：第一步预测点为中心的裁剪后的局部区域 类似医疗影像分割里的级联： 第一级，输入：医疗影像 第二级，输入：医疗影像+第一级得到的概率图 优势： 回归模型理论上可以达到无限...
- 2023-01-18 15:36回答 3 已采纳 正态分布的概率密度函数为： f(x) = (1/(sqrt(2pisigma^2))) * e^(-(x-mu)^2/(2*sigma^2)) 其中，mu为均值，sigma为标准差 我们已知最大值与最
- 2021-11-22 00:08回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2021-10-26 20:27回答 3 已采纳 直接使用公式D(x)=E(x2)-E2(x)即可 #include<stdio.h> #include<math.h> int main() { int n;
- 2021-03-09 15:46爱学习的菜鸟罢了的博客 第一个是关于递归地划分自变量空间的想法;第二个想法是用验证数据进行剪枝. C4.5是决策树算法的一种.决策树算法作为一种分类算法,目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去.常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART. ...
- 2022-03-18 10:36回答 1 已采纳 开方应该得到是标准差如果只是求方差的话确实是不需要
- 2021-06-19 23:53回答 2 已采纳 import numpy as np data = {'张三':40,'李四':20,'王五':60,'赵六':50} n = max(data.items(),key=lambda x: x[1
- 2023-04-05 22:02回答 2 已采纳 单位是平方
- 2023-08-19 00:013Ｄ视觉工坊的博客 Yin W, Zhang C, Chen H最新文章：零样本单图像度量3D预测，已被ICCV 2023接受，计算机视觉工坊有幸邀请到作者与大家一起分享，如果您有相关工作需要分享，文末可以联系我们！作者：Yin W, Zhang C, Chen H | 来源：...
- 2022-10-21 00:24回答 1 已采纳 首先定义一个 double 型的sum 变量 在读入数据的同时将数组元素累加起来2.求平均值3.扫描一遍数组，每次求元素与平均值差的平方并累加方差变量 p 中4.最后再输出 p/N 即可
- 2020-07-29 22:21LidarXin的博客 公式中涉及到计算，xi，xj是映射到特征空间之后的内积，由于特征维数可能会很高，甚至是无穷多维，直接计算很困难，所以我们引入了核函数： 这样我们就可以不用麻烦的计算内积了 dqn的各种trick： 第一个Trick。...
- 2023-03-19 21:09杨幂臭脚丫子的博客 ][:] # 第二类 c2 = X[y==y_classes[1]][:] # 第一类均值向量 mu1 = np.mean(c1, axis=0) # 第二类均值向量 mu2 = np.mean(c2, axis=0) sigma1 = c1 - mu1 # 第一类协方差矩阵 sigma1 = sigma1.T.dot(sigma1) / c1....
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