样本均值

ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析）

ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。
python收藏家·2025-03-12 18:21

声音克隆一键本地化部署 GPT-SoVITS

它通过巧妙融合了GPT模型与SoVITS变声器技术，使得用户仅需少量样本数据，即可
博客胡·2025-03-12 18:48

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

它结合了自编码器（Autoencoder）的结构和变分推断（VariationalInference）的思想，能够从数据中学习有意义的潜在表示，并生成与训练数据相似的新样本。
AndrewHZ·2025-03-12 12:43

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

加入领域相关的高质量数据，清洗噪声数据（如重复、矛盾样本）。
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

计算机视觉深度学习入门（4）

“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。
yyc_audio·2025-03-12 10:26

概率论与数理统计

概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件：样本空间是随机试验所有可能结果的集合，通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集，表示随机试验的某些可能结果的集合。
ZhuBin365·2025-03-12 04:34

K-means 算法核心原理

一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。
code 旭·2025-03-11 18:15

决策树的核心思想

停止条件：节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog⁡2pk
code 旭·2025-03-11 17:06

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。
壹十壹·2025-03-11 16:25

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python实现数据清洗并计算平均值
meisongqing·2025-03-11 08:58

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
皖山文武·2025-03-11 08:56

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

机器学习数学基础：29.t检验

其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。
@心都·2025-03-11 00:23

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
weixin_39864387·2025-03-10 13:04

卡码网8. 摆平积木

统计移除量：所有积木中高度超过平均值的部分必须被移除，总移除次数即为这些高度差的总和。步骤输入处理：读取积木数量n和每个积木的高度h。计算总和与平均值：遍历高度数组求和，再计算平均高度。
小王Jacky·2025-03-10 11:22

2008-2024年中国手机基站数据/中国移动通信基站数据

中国移动通信基站数据1、时间：2008-2024年2、来源：OpenCelliD3、指标：网络类型、网络代数、移动国家/地区、移动网络代码、区域代码、小区标识、单元标识、坐标经度、坐标纬度、覆盖范围、测量样本数
m0_71334485·2025-03-10 10:42

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器
皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

支持向量机——SVM

函数间隔和几何间隔对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面，该超平面能够将不同类别的样本分开，类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax
big_matster·2025-03-10 06:42

C++ 滑动窗口

计算每个窗口的和或平均值。统计满足条件的子数组数量。找到满足条件的最长或
不知道取啥耶·2025-03-10 05:02

[网络安全提高篇] 一二八.恶意软件分析之利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

2024新的战场，继续奋斗。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文介绍了IDAPython配置过程和基础用法，然后尝试提取恶意软件
Eastmount·2025-03-09 20:52

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词
MatrixSparse·2025-03-09 18:29

总体方差和样本方差

为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
然后就去远行吧·2025-03-09 02:29

Triplet Loss原理及 Python实现

其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近，不同类样本的
AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

搜广推校招面经四十

1.1.线上线下得样本空间不一致（SSB）线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。
Y1nhl·2025-03-08 14:22

深度学习中N维数组的介绍

二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。
帅维维·2025-03-08 11:01

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。
智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

Elasticsearch 聚合查询(aggs)

桶内度量前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，但是我们需要更复杂的文档度量，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行现在，为刚刚的聚合结果添加求价格平均值的度量
2401_85112189·2025-03-07 21:59

[A-29]ARMv8/v9-GIC-中断子系统的安全架构设计(Security/FIQ/IRQ)

同样本文也需要一些
奔跑的架构师·2025-03-07 19:37

[系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

您可能之前看到过我写的类似文章，为什么还要重复撰写呢？只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。因此，我重新开设了这个专栏，准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，“系统安全”系列文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，逆向分析也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向
Eastmount·2025-03-07 12:02

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。
niuyunpang·2025-03-07 11:16

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。
木子算法·2025-03-07 11:12

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。
人肉推土机·2025-03-07 10:21

数据集/API 笔记：湿球黑球温度（WBGT）观测数据

报告的WBGT是过去15分钟内的平均值，每15分钟更新一次。
UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

AdaBoost算法

其核心思想是通过迭代优化残差（错误）和动态调整样本权重，逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模
Mr终游·2025-03-07 09:07

企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例

本文将以某企业信息查询系统为研究样本，解析其技术架构与实现路径，探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。
探熵科技·2025-03-07 07:17

浅析scipy.signal.find_peaks()

如何选择不同的峰值查找函数由于需要监测波形的峰值，因此找到该函数该函数通过与周围位置的比较找到峰值输入：x:带有峰值的信号序列height:低于指定height的信号都不考虑threshold:其与相邻样本的垂直距离
weixin_44249131·2025-03-07 07:13

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。
蒲牢森·2025-03-07 01:45

深度学习_第二轮

每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(
Humingway·2025-03-06 22:15

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。
脱泥不tony·2025-03-06 21:13

2025-03-01 学习记录--C/C++-PTA 7-35 有理数均值

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️二、代码（C语言）⭐️#include//【关键】计算最大公约数（GCD）longlonggcd(longlonga,longlongb){while(b!=0){//当b不为0时循环longlongtemp=b;//临时变量存储b的值b=a%b;//计算a除以b的余数，赋值给ba=temp;//将之前存储的b的值赋值给a
小呀小萝卜儿·2025-03-06 03:07

机器学习校招面经二

见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。
Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。
麦当当MDD·2025-03-06 01:15

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
荣正青·2025-03-05 10:42

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这
m0_60217276·2025-03-05 09:01

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间
Shockang·2025-03-05 05:31

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

具体而言，当我们在分析一系列相互毗邻的矢量面时，若发现相邻的矢量面之间高度差值小于预先设定的阈值，那么就需要采取一种数据优化策略，即把这些相邻矢量面的高度统一取平均值。
GIS从业者·2025-03-04 19:42

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。
二分掌柜的·2025-03-04 09:53

python统计分析电子版_用Python做统计分析 （Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84
烧辣椒·2025-03-04 06:03
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