小红班上有两组同学的数学考试分数为:

第一组:小红:100分,小明:60分,小宇:20分

第二组:小蓝:70分,小华:60分,小杰:50分

那么很容易算出,第一组的平均分是60分,第二组的平均分也是60分。

这下可好,小红的100分被小宇拉了后腿。这时候,该引入一种方法,来表现这个问题。好让老师知道哪些小组的成绩差距比较大。

方差能比较好的表达一组数据离散的程度,方差大,这组数据分散的就比较大;方差小,这组数据分散的就比较小。

方差(variance)的表达公式为:

照这个公式计算,第一组的方差为:

第二组的方差为:

可以看出,第一组的方差远大于第二组。

下面用C语言实现

#include <stdio.h>

float calc_variance(float samples[], int count)
{
float sum_of_samples = 0;
float average = 0;
float variance = 0; for(int i = 0; i < count; i++)
{
sum_of_samples += samples[i];
} average = sum_of_samples / count; for(int i = 0; i < count; i++)
{
float temp = samples[i] - average;
variance += (temp * temp);
} variance /= count; return variance;
} int main()
{
float team1[] = {100, 60, 20};
float team2[] = {70, 60, 50}; printf("variance of team 1 is %f\n", calc_variance(team1, 3));
printf("variance of team 2 is %f\n", calc_variance(team2, 3)); return 0;
}

运行结果为:

variance of team 1 is 1066.666626
variance of team 2 is 66.666664

SLAM的数学基础(1):什么是方差,有什么意义?的更多相关文章

  1. 视觉SLAM的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示

    视觉SLAM中的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示 前言 转眼间一个学期又将过去,距离我上次写<一起做RGBD SLAM>已经半年之久.<一起做>系列反响很不错,主要由于它为 ...

  2. SLAM的数学基础(2):协方差和协方差矩阵

    之前我们知道,方差是一组数据的离散程度,它的公式为: 那么如果我们有几组数据,需要知道这几组数据的协同性呢? 举个例子,还是在小红,几次考试成绩如下: 入学考试:数学:80,语文:80 期中考试:数学 ...

  3. SLAM的数学基础(4):先验概率、后验概率、贝叶斯准则

    假设有事件A和事件B,可以同时发生但不是完全同时发生,如以下韦恩图所示: 其中,A∩B表示A和B的并集,即A和B同时发生的概率. 如此,我们很容易得出,在事件B发生的情况下,事件A发生的概率为: 这个 ...

  4. SLAM的数学基础(3):几种常见的概率分布的实现及验证。

    分布,在计算机学科里一般是指概率分布,是概率论的基本概念之一.分布反映的是随机或某个系统中的某个变量,它的取值的范围和规律. 常见的分布有:二项分布.泊松分布.正态分布.指数分布等,下面对它们进行一一 ...

  5. 网易blog服务器关闭了,我曾经的大部分博文迁移至此,留作纪念。欢迎大家去我的简书blog~

    ARM时代过去了,另一个AI时代正在上演~ 这一次我看上了计算机视觉,一个依旧在发展,论文数量不断上升的技术领域,还有很多待研究的技术突破点,我可以玩的时间长一点了. 活到老,学到了.学以致用乐趣无穷 ...

  6. 清明 DAY 1

    数学基础   Part 1.  高精度计算     Part 2.  模意义下的运算                     mod  对一个数取模,其实就是取余数   注意: •   无除法运算 • ...

  7. 吴恩达《深度学习》第二门课(3)超参数调试、Batch正则化和程序框架

    3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色 ...

  8. #np.random.normal,产生制定分布的数集(默认是标准正态分布)

    http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分 ...

  9. Coursera Deep Learning笔记 改善深层神经网络:超参数调试 Batch归一化 Softmax

    摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\bet ...

随机推荐

  1. MXNet 图优化与算子融合

    MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个 ...

  2. YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果

    YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果 基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4 一.下载yolov4 git clone https://githu ...

  3. 3DPytorch-API NVIDIA Kaolin

    3DPytorch-API NVIDIA Kaolin NVIDIA Kaolin library provides a PyTorch API for working with a variety ...

  4. NVIDIA Tensor Cores解析

    NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算,动态调整计算以加快吞吐量,同时保持精度.最新一代将这些加速功能扩展到各种工作 ...

  5. node和gulp版本的坑

    现在node版本最新的稳定版在14+ 然后我在接手项目的时候使用gulp打包,怎么也打包不了,这个问题纠结了挺久,然后百度了下,发现版本的问题 node 12+ 以上的版本不兼容 gulp 3的版本 ...

  6. 一、DNS服务器的搭建

    一.介绍 DNS服务:域名解析   将域名解析ip地址 DNS服务器的功能– 正向解析:根据注册的域名查找其对应的IP地址– 反向解析:根据IP地址查找对应的注册域名,不常用 所有完整的域名都要以点结 ...

  7. Mac下安装及配置Appium环境

    candiceli   Mac下安装及配置Appium环境 我是小白,自己研究appium好几周了. 一开始按照同事这篇文章设置Mac下的环境,http://www.cnblogs.com/tangd ...

  8. Redis分布式锁 (图解-秒懂-史上最全)

    文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三 ...

  9. 深入了解Debug和Release的区别

    原文地址:https://blog.csdn.net/sky___ice/article/details/8993885 一: Bin 目录用来存放编译的结果,bin是二进制binrary的英文缩写, ...

  10. 【题解】Luogu P2327 [SCOI2005]扫雷

    Luogu P2327 [SCOI2005]扫雷 Description 相信大家都玩过扫雷的游戏.那是在一个n*m的矩阵里面有一些雷,要你根据一些信息找出雷来.万圣节到了,"余" ...