样本相关性第8页

graphpad prism显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS差异分析（4）配对样本T检验的操作步骤...

上期我们详细讲解了独立样本T检验在SPSS中的详细操作和输出结果的解读：《SPSS差异分析(3)独立样本T检验的操作步骤及结果解读》独立样本T检验适用于两个完全独立的样本，之间没有任何相互关联，例如男性和女性

weixin_39740283·2025-05-29 23:56

折线图标注显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS非参数假设检验(3)单样本K-S检验...

单样本K-S检验是一种针对单个变量的数据分布进行的探索类别的检验方法。它不需要将数据分组，直接对原始数据的n个观测值进行检验，单样本K-S检验主要用于连续型数据。

冯爽妹·2025-05-29 23:26

【模型显著性分析】配对样本 t 检验

文章目录前言ttt检验配对样本ttt检验（适用于相关组）代码论文描述总结互动致谢参考前言在机器学习与数据科学领域，模型性能评估往往依赖单一指标（如mAP、准确率），但仅凭数值差异难以判断其是否具有统计意义

东荷新绿·2025-05-29 23:21

基于对比学习的推荐系统开发方案，使用Python在PyCharm中实现

pk_xz123456·2025-05-29 21:39

R语言绘图——组间差异箱线图图，小提琴图、聚类热力图、相关系数热力图

生物医学工程常用图箱线图：使用ggboxplot()函数来展示数据在多组间的差异小提琴图：使用ggviolin()函数来展示数据在多组间的比较热力图：pheatmap()展示聚类热图反映数据在多样本间的差异表达情况相关系数热力图

sta@ma@brain·2025-05-29 15:31

python分步合并处理excel数据

每个表格包含相同类型的字段（如对照组与PSB处理组的样本数、均值、标准差），但需通过字段重命名区分不同数据源，最终生成统一格式的合并文件。三张表：AK：SOM<

似水流年光阴已逝·2025-05-29 08:15

Android 监控性能指标的工具：

5.GPUProfiler：专门监测GPU相关性能。6.Hierarch

Frank_HarmonyOS·2025-05-28 23:36

小样本分类新突破：QPT技术详解

问题导向式提示调优（QPT）这篇论文主要讲了一个针对小样本（数据量少）文本分类问题的新方法，叫问题导向式提示调优（QPT）。

ZhangJiQun&MXP·2025-05-28 21:21

小样本百分比的统计检验

当样本量小于40且需要比较占比（比例）的统计学差异时，需根据具体场景选择适当的方法。

一只土卜皿·2025-05-28 19:09

为什么进行多次统计检验的时候，比如比较多个组的均值，或者进行多次相关性分析，这时候如果不进行校正，就会增加第一类错误（即假阳性）的风险。

在进行多次统计检验时，如果不进行多重比较校正（如Bonferroni校正），确实会显著增加**第一类错误（假阳性）**的风险。这一现象的本质和原因可以通过以下逻辑逐步解释：一、第一类错误的定义第一类错误（TypeIError）：当原假设（H₀）实际为真时，错误地拒绝H₀的概率，即假阳性。通常用显著性水平α表示（如α=0.05）。例如：在药物试验中，误判无效药物为有效（“误诊”）。二、多重检验的累积

一只土卜皿·2025-05-28 19:39

基于K-means聚类算法的图像分割

文章目录前言一、理论基础1.K-means聚类算法的原理2.K-means聚类算法的要点3.K-means聚类算法的缺点4.基于K-means聚类算法进行图像分割二、程序实现1.样本间的距离2.提取特征向量

挂科边缘·2025-05-28 18:26

Python —— Windows10下通过Opencv-dnn推理Yolov5的分割模型（pt转onnx）（附源码）

附：Python——Windows10下训练Yolov5分割模型并测试视频效果手机拍摄一段工位视频，上传到win10训练了yolov5分割鼠标的样本后，将训练出的pt模型转到onnx模型，通过

信必诺·2025-05-28 17:48

护网人才紧急招募令

此次大赛为各方探索产教融合、校企合作创新模式提供了合作样本，为以就业为核心的实战型网络安全人才培养打下了坚实基础。就业班正式开启大赛余音绕梁，就业刻不容缓。

网安世纪·2025-05-28 15:37

Python 学习日记 day17

@浙大疏锦行聚类评估指标介绍以下是三种常用的聚类效果评估指标，分别用于衡量聚类的质量和簇的分离与紧凑程度：1.轮廓系数(SilhouetteScore)定义：轮廓系数衡量每个样本与其所属簇的紧密程度以及与最近其他簇的分离程度

heard_222532·2025-05-28 15:04

DAY35作业

1.鸢尾花数据集（Irisdataset）是机器学习和统计学中常用的经典数据集：基本信息样本数量：共150个样本。特征数量：每个样本有4个特征，分别为萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位均为

weixin_71046789·2025-05-28 12:15

极大似然估计

最大似然估计法最大似然估计又称极大似然估计，是一种利用给定样本观测值来评估模型参数的方法，其基本原理为：利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值。

phoenix@Capricornus·2025-05-28 11:38

通过HIVE SQL获取每个用户的最大连续登录时常

样本数据导入：droptableifexistsuser_login;createtableuser_login(`user_id`bigint,login_datestring);insertintotableuser_loginvalues

永远在减肥永远110的的小潘·2025-05-28 09:26

9篇1章16节：NHANES 2017–2023 数据的样本设计、无应答偏差评估与分析说明

2017年–2020年3月数据因疫情中断，仅完成18个PSU采集，需与2017–2018年数据合并以构建全国代表性样本，这一过程涉及跨周期样本设计调整（如PSU重新分配至2015–2018年stratum

R科学与人工智能·2025-05-28 09:23

头歌教学平台python与机器学习-PCA

其中：data：原始样本数据，类型为ndarray；k：需要降维至k维，类型为int。注意：为了顺利评测，计算

学习只是用户态·2025-05-28 01:53

AI时代新词-零样本学习（Zero-Shot Learning）：AI的未来趋势

一、什么是零样本学习（Zero-ShotLearning）？零样本学习（Zero-ShotLearning，简称ZSL）是一种机器学习范式，其目标是让模型能够识别和分类那些在训练阶段从未见过的类别。

明似水·2025-05-27 14:12

机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=5400#迭代次数learning_rate=0.1#学习率m_train=200#训练样本数量

木尘152132·2025-05-27 12:26

支持向量机（SVM）例题

对于图中所示的线性可分的20个样本数据，利用支持向量机进行预测分类，有三个支持向量A(0,2)A(0,2)A(0,2)、B(2,0)B(2,0)B(2,0)和C(−1,−1)C(-1,-1)C(−1,−

phoenix@Capricornus·2025-05-27 12:55

深入浅出对抗学习：概念、攻击、防御与代码实践

然而，研究表明，这些看似强大的模型却异常脆弱，容易受到**对抗样本（AdversarialExamples）**的攻击。

Undoom·2025-05-27 09:42

Python 训练营打卡 Day 21-常见的降维算法

其主要目的包括以下几个方面：1.缓解维度灾难（CurseofDimensionality）背景：当数据维度较高时，样本空间会变得稀疏，导致模型难以捕捉数据的真实分布，出现过拟合或泛化能力下降的问题（例如距离度量失效

帮关下月亮·2025-05-26 10:58

孰优孰劣？监督与非监督学习大对决

在这个过程中，每一个训练样本都贴有正确答案的"标签"。监督学习的核心就是：算法通过已标记的数据学习，然后尝试预测新

技术吧·2025-05-26 09:53

#copulas包python实现。利用极大似然法估计ABCD四个序列的建立D-Vine copula函数，并利用A和D的联合分布，计算A+D的估计区间。

importnumpyasnpfromcopulas.univariateimportKernelDensityfromcopulas.bivariateimportClaytonfromcopulas.multivariateimportDVine#生成随机样本数据

wintercoming111·2025-05-25 17:07

《算法导论(第4版)》阅读笔记：p1178-p1212

一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如：和规则，积规则，串，排列，组合，二项式系数，二项式界等)，概率理论(如：样本空间，事件，概率论公理

·2025-05-25 17:55

Reason-ModernColBERT论文速览：内存受限设置下深度对比学习批量大小的扩展

尽管已有研究表明，使用大量负样本的批量对比损失能够提升表示学习的质量，但这种方法

Open-source-AI·2025-05-25 12:04

主成分分析在样本认证中的应用

主成分分析在样本认证中的应用背景简介在化学计量学和数据分析领域，主成分分析（PCA）是一种强大的工具，用于简化数据、提取关键信息，并识别数据中的模式。

牛新哲·2025-05-25 10:24

基于C++实现的深度学习(cnn/svm)分类器Demo

1.项目简介本项目是一个基于C++实现的深度学习与传统机器学习结合的分类器Demo，主要流程为：从CSV文件读取样本数据用卷积神经网络（CNN）进行特征提取用支持向量机（SVM）进行最终分类支持模型的保存与加载提供

长长同学·2025-05-25 02:29

多样本上下文学习：开拓大模型的新领域

大模型（LLMs）在少量样本上下文学习（ICL）中展现出了卓越的能力，即通过在推理过程中提供少量输入输出示例来学习，而无需更新权重。

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-05-25 01:55

湖北理元理律师事务所：债务优化的合规化探索

湖北理元理律师事务所通过标准化服务流程设计，尝试在二者间建立平衡点，其经验为行业提供了可参考的实践样本。

理***所·2025-05-24 22:04

SOM是什么？SOM聚类讲解

SOM用于生成训练样本的低维空间，可以将高维数据间复杂的非线性统计关系转化为简单的几何关系，且以低维的方式展现，因此通常在降维问题中会使用它。

让你五行代码·2025-05-24 20:49

C代码—单元测试中的覆盖率—学习笔记

分子是，满足一定条件的统计数量，分母是统计的样本数量，我们说的XXX_覆盖率,前面的XXX就是修饰和限定性质的修饰语。2：为什么单元测试要测试覆盖率？我个人总结，覆盖

帅气小胖子·2025-05-24 19:15

python的np.linspace（）函数

numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)参数说明：start：序列起始值stop：序列结束值num：生成的样本数

changzi990·2025-05-24 12:31

Python数据分析【Numpy系列】np.linspace()用法详解

np.linspace()是NumPy库中一个非常有用的函数，它用于在指定的区间内生成等间距的样本值。这个函数非常适合在数值分析、数据可视化和信号处理等领域生成数据点。

若北辰·2025-05-24 12:30

随机森林硬核解析：从原理到实战（Python代码+案例+可视化）

样本随机（Bootstrap）

老唐777·2025-05-24 10:12

【动手学深度学习】2.1. 数据操作

broadcastingmechanism）4）索引和切片5）节省内存6）转换为其他Python对象7）小结2.预备知识学习深度学习需掌握以下基础：数据处理：涵盖存储、操作与预处理，核心技能为高效管理表格数据（样本为行

XiaoJ1234567·2025-05-24 06:44

在线学习、增量学习和模型适应性优化技术

实现方式：使用随机梯度下降（SGD）或其变体（如Adam、RMSProp）的单样本或小批量更新。示例代码片段（PyTorc

东北豆子哥·2025-05-24 06:44

大语言模型 vs NLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道

这种代际差异体现在三个层面：1.能力维度的颠覆式突破基础任务：大模型通过「上下文学习」实现零样本/少样本分词、词性标注，如GPT-4在CoT提示下的分词准确率可达98.7%，与SpaCy

赛卡·2025-05-24 02:48

AI智能体革命：传统物流软件的生死转型与小递查查的破局之道

在这场变革中，小递查查批量查快递软件率先探索AI赋能的物流管理新范式，成为行业转型的典型样本。一、AIAgent：物流软件的新核心纳德拉指出，未来的商业软件将不再以"界面"为中心，而是以AI智能

xdccy·2025-05-24 00:05

从逻辑学视角严谨证明数据加密的数学方法与实践

文章目录一、加密数据的数学指纹：信息论基础1.1加密检测的核心原理1.2香农熵：量化信息的不确定性二、统计检验方法：从随机性到加密性2.1卡方检验的数学原理2.2游程检验与序列相关性2.3NIST统计测试套件三

小胡说技书·2025-05-24 00:02

分类器引导的条件生成模型

**数学推导**总结分类器引导的条件生成模型分类器引导的条件生成模型是一种通过预训练分类器来指导生成过程的技术，使得生成的样本符合特定条件。

lqjun0827·2025-05-23 13:19

张 12种心理咨询主题与治疗方式

关键技术路径：动态单样本学习（DynamicOne-ShotLearning）：通过GPT-4分析真实咨询案例，提取咨询师的语言风格（如倾听、重述、情感支持）和疗法技术（如理性情绪行为疗法

ZhangJiQun&MXP·2025-05-23 13:44

《机器学习导论（原书第3版）》下载

内容简介机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。

jiswordsman·2025-05-23 07:33

数据工程：数据清洗、特征工程与增强技术对模型性能的基础性影响

数据清洗是基础，去除噪声和异常值确保数据可靠性；特征工程是关键，通过提取、转换和构造使模型高效学习；数据增强是提升，通过多样化样本扩展模型适应范围。

you的日常·2025-05-22 18:50

安卓/电脑麻将识别源码研发流程（一）

本人从事机器学习有一些时间，感觉与一般做APP应用也没有啥差别，现在每天就是准备样本，调整参数，训练，验证结果。可能是我还没有达到哪些教授的水平能设计神经网络吧，感觉也就是一般马龙该做的杂七杂八事情。

Softboy_TM·2025-05-22 18:15

极大似然估计与机器学习

复习概统的时候突然发现好像极大似然估计MLE与机器学习的数据驱动非常相似，都是采样样本然后估计模型参数。

xsddys·2025-05-22 09:46

推荐频道

样本相关性