как рассчитать среднее значение и дисперсию в онлайн-обучении

как рассчитать среднее значение и дисперсию в онлайн-обучении с помощью Matlab? предположим, у нас есть поток данных, который каждый раз мы получаем только 40 данных. я хочу обновить среднее значение и дисперсию этого набора данных, получив каждые 40 данных. Я бы хотел, чтобы каждый раз, когда я получаю 40 данных, я обновлял среднее значение и дисперсию всех данных, полученных до сих пор. обратите внимание, что я не смог сохранить все данные и каждый раз могу сохранить только 40 данных.

большое спасибо


matlab mean variance
person lida    schedule 29.12.2015    source источник
comment
Вы ищете то, что известно как скользящее среднее и вычисление скользящей дисперсии. Дубликат, который я отметил, показывает вам, как вычислить обе эти величины.   -  person rayryeng    schedule 29.12.2015
comment
да, это то же самое, что и rolling-variance-algorithm. спасибо, я этого не знал.   -  person lida    schedule 29.12.2015

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Возможно, вы захотите рассчитать скользящее среднее значение и скользящую дисперсию. Здесь есть очень хороший учебник:

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

С этими алгоритмами вам не нужно хранить все значения в памяти.

person Jorge Torres    schedule 29.12.2015
comment
большое спасибо. но какое решение лучше: blog/standard_deviation или ответ пользователяOVER9000 на это rolling-variance-algorithm? К сожалению, я понимаю только ответ пользователяOVER9000 из rolling-variance-algorithm. - person lida; 29.12.2015
comment
Я думаю, что оба алгоритма похожи. - person Jorge Torres; 31.12.2015
comment
@lida, предоставленный пользователемOVER9000, обновляет среднее значение и дисперсию, когда доступно еще N наблюдений. Приведенный выше метод Джона Кука обновляет среднее значение и дисперсию, когда присутствует только одна выборка. Вы можете просмотреть каждую новую точку и использовать метод Джона Кука, чтобы адаптировать его для немедленного доступа к новым точкам. Используйте тот метод, который вам больше подходит. - person rayryeng; 01.01.2016