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SwiftUI 机器学习之如何计算方差Variance (教程含源码)求职学习资料

本文介绍了SwiftUI 机器学习之如何计算方差Variance (教程含源码)求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

本文价值与收获

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SwiftUI 机器学习之如何计算方差Variance (教程含源码)

计算方差Variance

基础知识

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

SwiftUI 计算数组方差Variance

“`
import SwiftUI

struct ContentView: View {
@State var data = [1.0,3.0,5.0,7.0,9.0]
@State var rs = 0.0
var body: some View {
VStack{
Text(“数组:(data.description)”).padding()
Text(“计算结果:(self.rs,specifier: “%g”)”)
.padding(.all, 10)
Button(“计算方差Variance”){
self.rs = self.data.variance
}
}
}
}

struct ContentView_Previews: PreviewProvider {

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SwiftUI 机器学习之如何计算方差Variance (教程含源码)

计算方差Variance

基础知识

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

SwiftUI 计算数组方差Variance

“`
import SwiftUI

struct ContentView: View {
@State var data = [1.0,3.0,5.0,7.0,9.0]
@State var rs = 0.0
var body: some View {
VStack{
Text(“数组:(data.description)”).padding()
Text(“计算结果:(self.rs,specifier: “%g”)”)
.padding(.all, 10)
Button(“计算方差Variance”){
self.rs = self.data.variance
}
}
}
}

struct ContentView_Previews: PreviewProvider {

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SwiftUI 机器学习之如何计算方差Variance (教程含源码)

计算方差Variance

基础知识

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

SwiftUI 计算数组方差Variance

“`
import SwiftUI

struct ContentView: View {
@State var data = [1.0,3.0,5.0,7.0,9.0]
@State var rs = 0.0
var body: some View {
VStack{
Text(“数组:(data.description)”).padding()
Text(“计算结果:(self.rs,specifier: “%g”)”)
.padding(.all, 10)
Button(“计算方差Variance”){
self.rs = self.data.variance
}
}
}
}

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