C#:方差(协方差/逆变)是多态性的另一个词吗?
我试图从网上的几篇文章和 StackOverflow 上的问题中弄清楚 Covariance 和 Contravariance 这两个词的确切含义，据我所知，它只是多态性的另一种说法. 我对上述说法是否正确?还是我弄错了? 解决方案 肯定和多态有关.我不会说它们只是多态性的“另一个词"——它们是关于非常具体的情况，在这种情况下，您可以将一种类型视为另一种类型在特定上下文中. 例
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Scala 什么时候需要@uncheckedVariance，为什么在 GenericTraversableTemplate 中使用它?
@uncheckedVariance 可用于弥合 Scala 的声明站点方差注释和 Java 的不变泛型之间的差距. scala>导入 java.util.Comparator导入 java.util.Comparator斯卡拉>特征 Foo[T] 扩展了 Comparator[T]定义特征 Foo斯卡拉>特征 Foo[-T] 扩展 Comparator[T]:5: 错误:逆变
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如何在 python 中简单地计算时间序列的滚动/移动方差?
我有一个简单的时间序列，我正在努力估计移动窗口内的方差.更具体地说，我无法弄清楚与实现滑动窗口功能的方式有关的一些问题.例如，当使用 NumPy 且窗口大小 = 20 时: def rolling_window(a, window):shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - 窗口 + 1, 窗口)strides = a.strides + (a.strides[
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计算大数字的方差
我还没有真正使用过那么多的方差计算，我也不知道会发生什么.其实我数学一点都不好. 我有一个由 0-10000 范围内的 1000000 个随机数值组成的数组. 数组可以变得更大，所以我使用 64 位 int 来求和. 我试图找到关于如何计算方差的代码，但我不知道我是否得到了正确的输出. 平均值为 4692，中位数为 4533.我使用以下代码得到方差 1483780.4693
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如何计算python中列表的方差?
如果我有这样的列表: results=[-14.82381293, -0.29423447, -13.56067979, -1.6288903, -0.31632439,0.53459687, -1.34069996, -1.61042692, -4.03220519, -0.24332097] 我想在 Python 中计算此列表的方差，即均值的平方差的平均值. 我该怎么办?访问列表中的
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Python scikit学习线性模型参数标准误差
我正在使用 sklearn，特别是 linear_model 模块.在拟合一个简单的线性之后 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 np从 sklearn 导入 linear_modelrandn = np.random.randnX = pd.DataFrame(randn(10,3), columns=['X1','X2','X3'])y = pd.DataFrame(randn(
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使用 scikit-learn PCA 找到方差最大的维度
我需要使用 pca 来识别一组数据中方差最大的维度.我正在使用 scikit-learn 的 pca 来做这件事，但我无法从 pca 方法的输出中识别出我的数据中具有最高方差的组件是什么.请记住，我不想消除这些维度，只想识别它们. 我的数据被组织成一个矩阵，其中包含 150 行数据，每行有 4 个维度.我正在做如下: pca = sklearn.decomposition.PCA()pca
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Java 的使用站点差异与 C# 的声明站点差异相比如何?
我的理解是，在 C# 中为泛型指定变化发生在类型声明级别:当您创建泛型类型时，您指定类型参数的变化.另一方面，在 Java 中，变异是在使用泛型的地方指定的:当您创建某个泛型类型的变量时，您指定其类型参数如何变化. 每个选项的优缺点是什么? 解决方案 我只想回答声明站点和使用站点差异之间的差异，因为虽然 C# 和 Java 泛型在许多其他方面有所不同，但这些差异大多与方差正交.
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Scala 中何时需要 @uncheckedVariance，为什么在 GenericTraversableTemplate 中使用它?
@uncheckedVariance 可用于弥合 Scala 的声明站点差异注释和 Java 的不变泛型之间的差距. scala>导入 java.util.Comparator导入 java.util.Comparator标度>特质 Foo[T] 扩展了 Comparator[T]定义特征 Foo标度>特质 Foo[-T] 扩展了 Comparator[T]:5: 错误:逆变类
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TypeScript 中的方差、协方差、逆变和双方差的区别
能否请您使用小而简单的 TypeScript 示例解释什么是方差、协方差、逆变和双方差? [持续更新] 有用的链接: 另一个Oleg Valter 与主题相关 很好的解释*-riance by Titian-Cernicova-Dragomir Stephan Boyer 博客 Scala 文档 - 很好的例子解释 @Titian 的答案 1 @Ti
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在 R 中计算人口标准差
正在寻找一种方法来计算 R 中的人口标准偏差 -- 使用 10 个以上的样本.无法提取 R 中的 C 源代码以找到计算方法. # 样本标准偏差#注意:以下所有匹配10个或更少的样本n
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sci-kit 学习 TruncatedSVD 解释_variance_ratio_ 不是降序排列?
这个问题实际上是这个问题的重复，但在撰写本文时仍未得到答复. 为什么来自 TruncatedSVD 的 explained_variance_ratio_ 不像来自 PCA 那样按降序排列?根据我的经验，列表的第一个元素似乎总是最低的，然后在第二个元素处，该值向上跳，然后从那里按降序排列.为什么 explained_variance_ratio_[0] explained_variance_
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Sklearn VarianceThreshold 不去除低方差特征
这是我在这里的第一篇文章.如果您有关于更有效提问的建议，我很想听听. 我正在使用 Mercedez benz 数据集，它可以在 kaggle 此处.该数据集有 369 个数值特征.删除目标方差和分类特征后，我希望删除低方差特征.我正在使用 Sklearn 的方差阈值. 我将包含代码，但这些步骤似乎很简单.我玩过阈值参数，但每次我拉出转换数据集的形状时，它都有相同的 369 个特征.
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类型差异问题
所以，假设我有一个具有逆变类型参数的类: trait Storage[-T] {定义列表(路径:字符串):序列[字符串]def getObject[R
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L型在A型中处于逆变位置=>要么[L, B]
我尝试为任何一个编写 flatMap 的简单实现 密封特性Either[+L, +R] {def flatMap[B](f:R =>Either[L,B]):Either[L,B]=这个匹配{case Left(e) =>左(e)case Right(e) =>f(e)}}final case class Right[+A, +B](right: B) extends Each[A, B]最后一
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如何将类型类模式与子类型相结合?
假设我在 Scala 中使用 typeclass 模式.这是我如何制作 C 类类型类 Foo 的一部分: 欢迎使用 Scala 版本 2.9.0.1(Java HotSpot(TM) 64 位服务器 VM，Java 1.6.0_26).标度>特质 Foo[T] { def foo(t: T) }定义特征 Foo标度>def foo[T : Foo](t: T) { 隐式[Foo[T]].foo(
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Scala 中的 A<:B 和 +B 有什么区别?
和 有什么区别 [A 和 [+B] 在 Scala 中? 解决方案 Q[A
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如何在不手动计算标准误差的情况下打印 R 中 lm 的方差?
真的很简单的问题！我正在运行许多 y~x 的线性回归，并希望获得每个回归的方差，而无需从 summary.lm 中给出的标准误差输出中手动计算它命令.只是为了节省一点时间:-).执行此操作的命令的任何想法?还是我必须自己写一个函数来完成? m|t|)(拦截) 700.3921 302.2936 2.317 0.0275 *年 -0.2757 0.1530 -1.802 0.0817 .---表示
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Python scikit学习线性模型参数标准错误
我正在使用 sklearn，特别是 linear_model 模块.在拟合了简单的线性后，如 将pandas导入为pd将numpy导入为np从sklearn导入linear_modelrandn = np.random.randnX = pd.DataFrame(randn(10,3)，列= ['X1'，'X2'，'X3'])y = pd.DataFrame(randn(10,1)，column
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计算VIF(方差膨胀因子)时出错
在Rstudio中的小型数据集上计算VIF时，出现以下错误.有人可以帮忙吗?如果需要，我可以提供有关数据集的更多信息. "as.vector(y)中的错误-二进制的mean(y)非数字参数运算符". 数据集:80磅.和15个变量(所有变量都是数字) 已执行的步骤: #1.确定相关性图书馆(Corrplot)cor.data
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