正负样本第43页

Stata假设检验

所谓假设是指任何一个有关随机变量未知分布的统计假定，所谓假设检验是指对一个样本进行考察，从而决定它能否合理地被认为与假设相符的过程。假设检验的根本目的是要区分系统差异和抽样误差。

迷茫的小孩2·2023-12-25 04:14

Prometheus实战篇::什么是Exporter

全干程序员demo·2023-12-25 03:16

python实现从豌豆荚批量下载样本

豌豆荚的样本下载是固定链接加包名，如下可以实现按包名批量下载apk#-*-coding:utf-8-*-'''根据包名从豌豆荚批量下载样本。文件存放于E盘test目录下。'''

Ditto2008·2023-12-25 02:56

数学建模之聚类模型详解

聚类模型引言“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。

Cr不是铬·2023-12-25 01:34

神经网络分类模型的评价函数和曲线图

准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，是分类任务中最常用的评价指标。精确率是指在所有被模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例，关注的是模型预测为正例的准确性。

Larry Chow·2023-12-25 01:34

数理统计 —— 参数估计与假设检验

数理统计基础概念见前文：数理统计——总体、样本、统计量及其分布文章目录1.参数的点估计1.1概念1.2方法1.2.1矩估计法1.2.2最大似然估计法1.3估计量的评价标准2.参数的区间估计2.1基本概念

云端FFF·2023-12-25 01:50

【概率方法】重要性采样

)0.90.1f(X)f(X)f(X)0.10.9如果我们要对f(X)f(X)f(X)的期望Ep[f(X)]\mathbb{E}_p[f(X)]Ep[f(X)]进行估计，并且我们有一些从ppp中采样的样本

x66ccff·2023-12-25 01:13

数理统计基础：参数估计与假设检验

数理统计的主要任务是通过样本的信息推断总体的信息，即统计推断工作。统计推断主要有两大类问题：参数估计和假设检验。它们都建立在抽样分布理论的基础之上，但角度不同。参数估计

_StarryNight_·2023-12-25 01:41

双向分组柱状图

今天在一个群里有人问这张图，大神回答说是双向柱状图(正负条形图)，感觉挺有意思的，于是顺手搜一下教程学习一下。

Karupin99·2023-12-25 00:20

InstructPix2Pix: 随口修图

在此基础上稍微修改一下prompt2prompt的代码获取相关样本，然后再按论文的方法修改网络和初始化权重，

xiexiecn·2023-12-25 00:46

你是“三分钟热度”的人吗？

根据联合国发布的《2019世界年度幸福指数报告》按照世界各国成年人的代表性样本评定他们的生活满意度。今年发现几个趋势，分别是G

S_MART_蜗牛·2023-12-25 00:40

数据与抽样分布究竟在讲什么？一文为你详解「上」

对于学习数据分析的我们，在大规模、全样本的数据基础下，已经可以涵盖所有维度的全数据，究竟有没有必要学习和了解抽样？答：非常有必要。我们以为大数据意味着抽样的终结，其实不然。

卢敬宜与林高兴·2023-12-24 23:48

精通推荐算法1：为什么需要推荐系统（系列文章，建议收藏）

谢杨易·2023-12-24 22:18

精通推荐算法2：推荐系统分类（面试必备）

谢杨易·2023-12-24 22:43

2018-10-05 如何把vcf 文件合并

但是我们也不能太依赖这些收费的软件，比如我先在得到了每个样本的vcf文件，我想合并，这个软件就实现不了，这不，还是得学一点其他技术。

小郑的学习笔记·2023-12-24 21:26

ROC曲线+生存曲线如何发6+分？

ProteomicTissue-BasedClassifierforEarlyPredictionofProstateCancerProgression”，作者对338例接受根治性前列腺癌切除术患者的FFPE样本进行了蛋白组学的分析

科研菌·2023-12-24 20:22

优化算法2D可视化

简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数SGD算法：SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了

Simon52314·2023-12-24 18:04

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化SGD：随机梯度下降，每次迭代采集1个样本（随机）。AdaGrad算法：一种梯度下降法，是对批量梯度下降法的改进，但并不是对动量法的改进。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

第3B章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

第3B章多维数据的简单统计分析在3A章中，我们讨论的样本数据来自于一元总体X，而实际情况中许多数据来自多元数据总体，即，这时，我们通常需要分析各个变量之间的相关关系。

我不是saint·2023-12-24 17:47

第3A章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

样本：若干个体的集合（统计研究的主要对象）。样本容量：样本中的个体数。3.2数据的整理频数：将数值的取值范围划分成若干个区间，这组数据在每个区间

我不是saint·2023-12-24 17:16

第4章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

第4章参数估计参数估计是统计建模的关键步骤之一，它涉及根据样本数据推断总体参数的过程。在统计学中，参数通常用于描述总体的特征，如均值、方差等。

我不是saint·2023-12-24 17:43

C语言例题测试2

1.从键盘任意输入一个3位数x，编程计算x的每一位数字相加之和（忽略整数前的正负号）。例如，输入x为123，则由123分离出其百位1、十位2、个位3，然后计算1+2+3=6，并输出6。

Y木子李·2023-12-24 16:48

【C语言】自定义函数例题解析

自定义函数分别对应三种根的情况主函数中判别根的0正负注意：运用到fabs()取绝对值与sqrt(开根号)，要添加math头文件整体代码#i

饥饿的半导体·2023-12-24 16:17

【最优传输论文八】Optimal Transport for Multi-source Domain Adaptation under Target Shift

提出的方法基于最优传输，引入的联合类比例和最优传输（JCPOT）方法通过学习未标记目标样本的类概率和允许对齐两个（或更多）概率分布的耦合，同时执行多源自适应和目标偏移校正。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:44

【高光谱一】2022 TGRS Confident Learning-Based Domain Adaptation for Hyperspectral Image Classification

为此，提出了一种新的框架，将领域自适应与置信学习相结合，前者减少域间差异并为目标实例生成伪标签，后者从中选择高置信度的目标样本

羊驼不驼a·2023-12-24 16:14

【域适应十三】2023-CVPR Patch-Mix Transformer for Unsupervised Domain Adaptation: A GamePerspective

然而，由于CrossAttention的性能高度依赖于目标样本的伪标签质量，当域间隙较大时，域对齐的效果就会降低。为了解决这一问题，本文从博弈的角度，提出了一个被称为PMTrans的模型，用一个中间域

羊驼不驼a·2023-12-24 16:13

【最优传输论文笔记一】Optimal Transport for Domain Adaptation

学习了一个匹配两个概率密度函数（PDF）的传输计划，它约束源域中同一类的标记样本在传输过程中保持接近。这样，我们同时利用源中的标记样本和在两个域中观察到的分布。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

Shell三剑客：awk（格式化输出）

.#]第一个数字控制显示的宽度；第二个#表示小数点后精度，%3.1f-左对齐（默认右对齐）；%-15s，就是以左对齐方式显示15个字符长度+显示数值的正负符号%+d二、区别print

浅∶）笑·2023-12-24 15:26

【逆向分析篇】APK逆向脱壳过程

META-INF目录1）MANIFEST.MF文件2）CERT.SF文件3）CERT.RSA文件2、classes.dex-dx文件3、res目录4、resources.arsc（二）Apk静态分析1、样本详情

DFIR·2023-12-24 13:34

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation（CVPR2015）

AbstractIntroductionNetworkArchitectureConclusiontorchcodehh源代码Abstract人们普遍认为，深度网络的成功训练需要成千上万个带注释的训练样本

怎么全是重名·2023-12-24 11:48

《第五项修练》便签D6-Evah

I.重述知识什么是正负反馈和延迟？

一花一世界里的Evah·2023-12-24 11:56

神经网络：机器学习基础

误差（Error）=偏差（Bias）+方差（Variance）+噪声（Noise），一般地，我们把机器学习模型的预测输出与样本的真实label之间的差异称为误差，其反应的是整个模型的准确度。

是Dream呀·2023-12-24 10:40

本周最新文献速递2020-08-09

1094Koreanpersonalgenomeswithclinicalinformation不想看英文题目：韩国基因组计划：拥有临床信息的1094个韩国个人基因组杂志和影响因子：SciAdv(IF:13.116)样本量

橙子牛奶糖·2023-12-24 10:07

深度学习和机器学习的区别

1.数据依赖数据很小时，深度学习算法表现不佳，机器学习由于其手工制作的规则所以在数据样本少的情况下占据优势2.硬件依赖性机器学习可以在低端机器上运行，而深度学习很大程度上依赖高端机器，需要GPU3.执行时间机器学习的训练时间很短

惺忪9798·2023-12-24 09:51

基于Python实现基于遥感指数的水体提取

虽然这是一个非常原始的方法，但即使在今天依然有很大应用价值，比如作为一种特征与其他类型数据做融合处理，结合机器学习优化阈值设定的问题，还可以在一些广域识别应用中起到高置信样本筛选的作用等

gis收藏家·2023-12-24 09:40

2021-11-05

5.感谢快递员配送快递~辛苦啦6.感谢睡了午觉，好舒服7.感谢听音乐放松心情…8.感谢妈妈和我视频，今天又因为实验的事不开心，但是妈妈依然在想让我开心9.感谢室友，一起聊天，聊天途中突然发现我最近做的样本做错了

krysdracula·2023-12-24 09:45

leetcode螺旋矩阵golang

列规律是第一次往右5个，y增大第二次往下4个，x增大第三次方向是往左4，y减小…变量控制好方向就行result够数m*n了退出循环水平方向第一次5，y增大，第二次4个，y减小，第三次3个y增大dirLR表示水平方向的正负

whiplasher_t·2023-12-24 08:33

机器学习---K近邻算法

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:34

想与做

社会的样本是所有人A=100%,假设存在五步走的成功模型，且能走到下一步的人按一半考虑：未必所有人A（A=100%）都是想做事的人B(B=A*50%=50%)，想做事的人未必都是知道怎做事的人C(C=B

miyujia刘靓·2023-12-24 07:23

PAT 乙级 1024 科学计数法

单位浙江大学科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法，其满足正则表达式[±][1-9].[0-9]+E[±][0-9]+，即数字的整数部分只有1位，小数部分至少有1位，该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出

小强同学：·2023-12-24 07:26

模式识别与机器学习（十一）：Bagging

给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:26

R语言ggplot2可视化：分组堆叠条形图，展示不同分组的多个处理数据特征，动态交互式条形图

在实验数据可视化过程中，经常需要对多个样本在多个处理条件下多种指标进行比较，使用下面这种分组堆叠条形图能从多个角度同时展示数据特征。

生信分析笔记·2023-12-24 06:54

一道分子模拟练习题

如此产生10000个样本，统计系统总能量的平均值和方差。2

Lewisbase·2023-12-24 04:33

redis集合指令

；范围删除：zremrangebyrank列名[begin,end]（5）升序查值：zrange列名[begin,end]（两者可为正负数，负数则从反方向开始计数，正数从

SilentBillows·2023-12-24 02:55

二叉树实现以及遍历算法实现（python）

用python实现一个二叉树，以下是实现的二叉树的图形样本：新規MicrosoftVisio绘图.jpg代码很简单，不再做过多解释，以下是代码：classNode:def__init__(self,value

Lee_5566·2023-12-24 00:04

机器学习中的降维算法汇总归纳

：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var(x)=∑i=1n(xi−x¯)2n−1标准差：var(x)−−−−−√var(x)均值描述的是样本集合的中间点

阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

【机器学习】决策树

tid=14712144521概述样子：2分裂2.1分裂原则信息增益信息增益比基尼指数3终止&剪枝3.1终止条件无需分裂当前节点内样本同属一类无法分裂当前节点内所有样本的特征向量完全相同采用任何特征都无法将当前样本集分为多个子类无数据可分当前节点内没有样本

qq_1532145264·2023-12-23 23:32

欠采样对二维相位展开的影响

1.前言如前所述，相位展开器通过计算两个连续样本之间的差来检测图像中包裹的存在。如果这个差值大于+π或小于-π，则相位展开器认为在这个位置存在包裹。

知新_ROL·2023-12-23 23:59

sklearn中Naive Bayes的原理及使用案例

朴素贝叶斯的基本思想是通过计算后验概率来进行分类，即给定样本的特征，计算出样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为分类结果。朴素贝叶斯的计算过程如下

python慕遥·2023-12-23 23:58

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