样本方差第11页

多个总体均值的检验（二）

它可以用于比较两个或多个样本的均值向量是否不同，或者用于检验回归模型的系数。和普通的T分布类似，霍特林T方分

亦旧sea·2024-02-09 05:14

两个总体均值的比较推断

知识点：两个总体均值的比较推断是用于比较两个独立样本均值是否有显著差异的假设检验方法。常用的方法有独立样本t检验和Z检验。原理：在两个独立样本的情况下，我们想要知道两个总体均值是否有显著差异。

亦旧sea·2024-02-09 05:14

@所有HR：辛苦招人一整年，怎么能输在这个点上

进入职场前，想象中的职场样本，是《我的前半生》唐晶：每天穿得光鲜摩登，走起路来气场全开、自带追光灯。现实中的HR：招不到人要挨批；招的人走了，还要听用人部门吐槽：“招的是些什么人？”

查理不是猹·2024-02-09 04:03

【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪

01、引言本文方法源于YoussefMansour和ReinhardHeckel撰写的论文《Zero-ShotNoise2Noise:EfficientImageDenoisingwithoutanyData》，该文作者探索了一种不需要任何数据且高效的高效图像去噪方法。该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积，以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN，将一个下采样的图像映

小Z的科研日常·2024-02-09 04:42

如何提高少样本学习中的参数有效性以及数据有效性

©原创作者|康德链接：https://arxiv.org/abs/2110.06274Github:https://github.com/microsoft/LiST本文提出一种在少样本学习情况下对大型预训练语言模型

NLP论文解读·2024-02-09 03:23

LLM少样本示例的上下文学习在Text-to-SQL任务中的探索

导语本文探索了如何通过各种提示设计策略，来增强大型语言模型（LLMs）在Few-shotIn-contextLearning中的文本到SQL转换能力。通过使用示例SQL查询的句法结构来检索演示示例，并选择同时追求多样性和相似性的示例可以提高性能，同时，LLMs也从与数据库相关的知识增强中受益。会议：EMNLP2023Findings标题：EnhancingFew-shotText-to-SQLCa

Q同学的nlp笔记·2024-02-09 01:56

特征工程:特征提取和降维-下

因为流形学习利用近邻的距离来计算高维空间的样本距离，所以近邻个数对其降维的结果影响甚

林浩杨·2024-02-09 00:31

数据描述的统计量解释-上

目录一.导读二.介绍①算数平均数②几何平均数③标准差④变异系数⑤分位数⑥方差三.结尾一.导读在讲到数据描述的时候，我们提及了数据集中位置、离散程度、偏度和峰度以及单个数据变量的分布情况。

林浩杨·2024-02-09 00:00

Unity char字符类型的判断

char.IsControl(charc)//是否是控制字符：tab，enter等char.IsDigit(charc)//是否是数字：0~9char.IsHighSurrogate(charc)//未知，找不到测试样本

TA-0-1·2024-02-08 23:33

熵：信息熵、交叉熵、相对熵

信息熵信息熵H(X)可以看做，对X中的样本进行编码所需要的编码长度的期望值。交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。

Reore·2024-02-08 20:02

Xavier初始化方法

是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异

Misnearch·2024-02-08 18:41

毕业设计-基于SpringBoot的疫情数据查看系统

主要内容：本系统是以疫情期间疫情数据为样本，对其进行编码分析，并将之与国家卫健委发布的疫情数据进行分析统计，实现了对疫情的多维度分析，首先宏观分析了全国疫情的分部情况，各省的疫情情况，然后分析了境外输入的各省分部情况

一个又菜又爱玩的菜鸟程序员·2024-02-08 16:30

9.5 OpenGL帧缓冲：帧缓冲完整性

所有附件的样本数量必须匹配，如果使用了多重采样，所有附件的样本数量必须一致

乘风之羽·2024-02-08 16:02

数据不正态如何办？

也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。

spssau·2024-02-08 14:35

python毕设选题 - 基于时间序列的股票预测于分析

文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1简介

DanCheng-studio·2024-02-08 14:04

【更新】全国各省结婚、离婚、再婚等数据集-各地区（1990-2022年）

一、数据介绍数据名称：结婚、离婚、再婚等数据-各地区数据范围：全国各省数据年份：1990-2022年数据样本：1024条数据来源：中国统计年鉴数据整理：自主整理，包括原始、线性插值、回

samLi0620·2024-02-08 14:59

“中国碳排放交易试点”城市名单DID

将碳交易试点获批当年及以后的政策虚拟变量项DID赋值为1，获批之前赋值为0一、数据介绍数据名称：“中国碳排放交易试点”城市名单DID数据范围：300个地级市（包括直辖市）数据年份：2000-2022年数据样本

samLi0620·2024-02-08 14:29

股市反转数据分析

20240206是一个很好的股市反转数据分析的样本。因为之前的1月份+2月前3个交易日也就是2月1日，2月2日和2月5日基本都是大跌。

sidney·2024-02-08 14:38

AB测试最小样本量

1.AB实验过程常见的AB实验过程，分流-->实验-->数据分析-->决策：分流：用户被随机均匀的分为不同的组实验：同一组内的用户在实验期间使用相同的策略，不同组的用户使用相同或不同的策略。数据收集：日志根据实验系统为用户打标记，用于记录用户行为，然后数据计算系统根据带有实验标记的体制计算用户的各种实验数据指标。数据分析和决策：实验者去理解和分析不同的策略对用户起了什么样的作用。2.中心极限定理将

daydayup8888·2024-02-08 12:05

机器学习中常用的性能度量—— ROC 和 AUC

通常我们用泛化能力来评判一个模型的好坏，通俗的说，泛化能力是指一个机器学期算法对新样本（即模型没有见过的样本）的举一反三的能力，也就是学以致用的能力。

沉住气CD·2024-02-08 12:35

指数量化投资 #36 - 指数样本股调整

1指数样本股调整每年6月和12月，是指数定期调整样本股的时间。

JingDC·2024-02-08 11:37

【多模态大模型】GLIP：零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型

GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型？

Debroon·2024-02-08 11:34

统计学习03：参数、统计量&标准误、置信区间

统计参数一般是固定的，但难以确定；参数一般用希腊字母表示，例如总体均值μ、标准差σ统计量(statistic)描述样本(sample)的概括性度量；一般根据统计量来估计总体参数，即为参数点估计；样本

小贝学生信·2024-02-08 10:10

Stability AI一种新型随心所欲生成不同音调、口音、语气的文本到语音（TTS）音频模型

该模型无需提前录制人声样本作为参考，仅凭文字描述就能生成所需的声音特征。用户只需描述他们想要的声音特点，例如“一个语速较快、带有英国口音的女声”，模型即可相应地生成符合要求的语音。

喜好儿网·2024-02-08 10:09

写在《“傲哥”终赢“伟哥”》编前话

全国首届韬奋新闻奖获得者本文作者雷明德写在《“傲哥”终赢“伟哥”》编前话科军将他近期发表的新闻作品汇编成册，我作为第一读者有机会先睹样本，读后感慨颇深，跟身边一些同仁几次谈到此事，还在有关会议上就此谈了看法

太白山人·2024-02-08 09:22

每天一个数据分析题（一百五十七）

A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。B.保留的主成分个数应当使得每个主成分的特征值大于平均值。

紫色沙·2024-02-08 09:53

数据分析基础之《pandas（6）—高级处理》

一、缺失值处理1、如何处理nan两种思路：（1）如果样本量很大，可以删除含有缺失值的样本（2）如果要珍惜每一个样本，可以替换/插补（计算平均值或中位数）2、判断数据是否为nanpd.isnull(df)

csj50·2024-02-08 09:50

AdaBoost 算法

二、AdaBoost的思路：提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

AdaBoost算法

Boosting算法通过逐步增加新的弱分类器来提高整体模型的性能，每个新的弱分类器都专注于之前模型分类错误的样本。AdaBoost（AdaptiveB

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-08 08:29

[当人工智能遇上安全] 11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等

Eastmount·2024-02-08 08:55

【持续更新】Segment Anything Model （SAM）分割一切大模型相关论文和项目介绍

距离MetaAI发布首个分割一切大模型SAM已经过去半年左右的时间了，该模型在分割任务上，尤其是零样本分割任务上取得了令人惊讶的优异表现，受到了整个CV界的广泛关注。

深视·2024-02-08 08:23

PSMC软件分析群体历史有效群体大小步骤

https://blog.csdn.net/zaprily/article/details/108764219现在出现了更好的算法，能用多个样本估计一个群体的历史群体大小：MSMC详情可见此链接@PSMC

iBioinformatics·2024-02-08 07:38

机器学习：朴素贝叶斯笔记

目录基本原理1.贝叶斯定理2.朴素的独立性假设贝叶斯定理1.简介2.贝叶斯公式算法过程1.训练模型2.预测类别类型注意事项基本原理1.贝叶斯定理朴素贝叶斯算法的核心是贝叶斯定理，即对于给定的样本数据

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

服务器被黑，安装Linux RootKit木马

前言疫情还没有结束，放假只能猫家里继续分析和研究最新的攻击技术和样本了，正好前段时间群里有人说服务器被黑，然后扔了个样本在群里，今天咱就拿这个样本开刀，给大家研究一下这个样本究竟是个啥，顺便也给大家分享一些关于

熊猫正正·2024-02-08 06:18

刘嘉概率论22讲《十.方差，围绕数学期望波动程度的度量》

数学期望不能完整描述一个随机事件比如，你有一笔闲钱，有两个投资方案一，收益非常稳定，100%净赚5万二，不稳定，50%机会赚20万，50%机会亏10万。如果从数学期望公式来算，他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样，差别很大，具体在哪呢？一，两个方案收益稳定性不同，第一个非常稳定，第二个波动性很大。所以，数学期望不同，并不代表两件事价值一样，随机结果的波动程度，同样对一件事情的价值，对我们的决

阿木魔法学院·2024-02-08 05:49

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

思维导图描述性统计：表格与图形法描述性统计：数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性

一木Campus·2024-02-08 04:12

还得是它！GPT4.0和MJ都搞定了！SD也快了！

接口‬能力和官‬方差‬不多。后面能把Gpts和上传‬文件的‬功能加‬进来更就‬好了。其实上面的测试超级不靠谱，只要我想改，能让后台程序返回给我5.0。最好的方法是用一个复杂的指令。指

zhouluobo·2024-02-08 03:50

sklearn-第五节（K-means算法）

其算法思想大致为：先从样本集中随机选取k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这k个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的

~一段浮华·2024-02-08 03:16

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros

MatpyMaster·2024-02-08 01:09

2022-02-25

裴景涛：1.完成《航海学（船舶定位与导航）》教材编审工作，并寄回样本；2搜集课题研究相关材料，继续完善课题申报材料；3.参与学院2022年单招和综评的线上监考工作。

黄兴旺·2024-02-08 00:28

正定矩阵与半正定矩阵

目录1.基本定义2.正定矩阵和半正定矩阵的直观理解3.协方差矩阵是半正定矩阵3.1分量形式证明：3.2整体形式证明：4.写在最后1.基本定义正定和半正定这两个词的英文分别为positivedefinite

方天一·2024-02-07 23:55

机器学习5-线性回归之损失函数

线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。假设有数据集其中是输入特征，是对应的输出。线性回归的模型假设是：其中，是输入特征，是模型的参数。

dracularking·2024-02-07 21:17

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。判别器的输入则为真实样本数据或生成器生成数据，进而判断其输入是真实数据还是生成数据。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学

Nobitaxi·2024-02-07 19:50

确定问卷调查样本量

目录1.问卷数据类型1.1定性数据＆定性分析1.2定量数据＆定量分析2.确定初始样本容量：2.1公式：2.2Z值2.3p2.4e2.5举例3.调整初始样本容量：3.1公式：3.2结论就是小结：1.问卷数据类型问卷时

天玑y·2024-02-07 17:42

期货软件TB系统源代码解读系列46-COVAR

COVAR即协方差指标，我没在百度里找到相关分析，这可能是TB人员自己从哪国外网站上看到的吧，具体算法我也不了解，咱只能一步步分析源代码了。

翊之依·2024-02-07 16:08

Rephrasing the Web: A Recipe for Compute and Data-Efficient Language Modeling

重新表述Web：计算和数据高效语言建模的诀窍摘要1引言2相关工作3WRAP：网络重述增强预训练4困惑度评估5零样本任务6分析和消融实验7局限性和机遇8结论摘要大型语言模型是在大量的网络碎片上训练的，这些碎片通常是非结构化的

UnknownBody·2024-02-07 16:21

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。

MingchenS·2024-02-07 16:10

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