【问题标题】:how to calculate mean and variance in online learning [duplicate]如何计算在线学习中的均值和方差
【发布时间】:2016-04-03 02:36:25
【问题描述】:

matlab如何计算在线学习的均值和方差? 假设我们有一个数据流,每次我们只收到 40 个数据。我想通过获取每 40 个数据来更新该数据集的均值和方差。 我希望每次获得 40 个数据时,我都会更新迄今为止收到的所有数据的均值和方差。请注意,我无法保存所有数据,每次只能保存40个数据。

非常感谢

【问题讨论】:

  • 您正在寻找所谓的滚动均值和滚动方差计算。我标记的副本向您展示了如何计算这两个数量。
  • 是的,和rolling-variance-algorithm一样。谢谢,我不知道。

标签: matlab mean variance


【解决方案1】:

您可能想要计算运行均值和运行方差。这里有一个很好的教程:

http://www.johndcook.com/blog/standard_deviation/

使用这些算法,您无需将所有值都保存在内存中。

【讨论】:

  • 非常感谢。但有什么更好的解决方案:blog/standard_deviation 或 userOVER9000 对此rolling-variance-algorithm 的回应?不幸的是,我只了解rolling-variance-algorithm 的userOVER9000 的回复。
  • 我认为这两种算法是相似的。
  • @lida userOVER9000 提供的值会在有 N 多个观测值时更新均值和方差。当只有一个样本存在时,John Cook 的上述方法会更新均值和方差。您可以遍历每个新点并使用 John Cook 的方法来调整它以适应立即可用的新点。使用最适合您的方法。
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