计算均值: 对每一列的数据,分别计算其均值。 计算方差: 对每一列的数据,分别计算其方差。 返回或输出各列的均值和方差结果。 下面是一个完整的代码示例,展示了如何实现这一过程: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <numeric> #include <cmath> using namespa...
方差是一组数据与其平均值之差的平方和的平均值。在C++中,我们可以使用vector来存储数据,并且使用以下公式来计算方差: 方差= Σ(xi μ)² / n. 其中,Σ表示对所有元素求和,xi是每个数据点,μ是数据的平均值,n是数据点的数量。我们可以使用C++的STL库中的算法来实现这个计算过程。首先,需要计算数据的平均值,...
vector<>类型的数组, 计算均值和方差的最简方法. 代码: double sum = std::accumulate(std::begin(resultSet), std::end(resultSet), 0.0); double mean = sum / resultSet.size(); //均值 double accum = 0.0; std::for_each (std::begin(resultSet), std::end(resultSet), [&](const double ...
然后,我们再求似然函数L对权重、均值、方差的偏导: 最后,将三者归一化之后,就可以作为Fisher Vector向量。 在此之前再定义一个变量: 表征的是occupancy probability(占用概率):也就是特征x_{t}是由第i个高斯分布生成的概率。给出了偏导计算公式: 值得注意的是上面求出来的都是没有归一化的vector,需要进行归一化...
对这T个向量计算均值和方差(因为每个1500维向量都是从一个15帧的数据提取的,这样能够集合不同时间上的信息),将均值和方差合并起来,则得到一个2*1500=3000维的向量 x-vector提取 池化层之后,非线性之前。训练完成后,从segment6的仿射分量(affine)中提取x-vector(512维) ...
在GMM中，目标是求解参数，使生成给定数据点的概率最大。处理T个D维特征向量时，首先构建GMM模型（K个D维的高斯分布混合），然后对特征进行编码。通过计算似然函数，以及将高斯分布表示为多个基高斯分布的混合，进一步求解权重、均值和方差的偏导。求解偏导后，通过归一化操作，可以得到Fisher Vector向量。...
遍历vector时使用范围for循环更简洁和安全。 可以在计算平均值的同时,累加方差的和,避免多次遍历vector。 下面是优化后的代码示例: doubleMean(conststd::vector<double>&x) { doublesum=0.0; doublesquaredSum=0.0;// 新增一个变量用于累加平方和 for(constdouble&num:x) ...
这样迭代计算,一直到到达一个人为确定的收敛条件,这就是确定 的过程。 通过计算,最后的结果中,大部分参数 都是非常大甚至无穷大的值,从而根据w后验均值和方差的公式,其均值和方差都等于0,这样 的值就是0,其对应的基函数就不起作用了 ,从而达到了稀疏的目的。这就是RVM稀疏的原因。
∑i = diag{σ^(2)i1，σ^(2)i2，...，σ^(2)iD}，即均值是一个D x 1维矢量，方差是D...
接下来,我们需要计算每个E(xi xj)的值。为此,我们可以使用x的均值向量和协方差矩阵。具体来说,我们可以将x表示为均值向量和一个中心化的随机向量z: x = μ + z 其中,μ是x的均值向量,z的均值向量为0,协方差矩阵为Σ。 然后,我们可以将E(xi xj)表示为z的协方差矩阵的元素,即: E(xi xj) = E[...