统计模型第5页

【机器学习】EM原理和K-mean聚类

所涉及的概念：期望期望的加权平均理解概率模型和统计模型期望最大化k-mean算法的原理二、什么是期望？2.1从一个思想实验入门在回答这个概念之前，我们可以做一个思想实验。

无水先生·2023-04-08 20:52

chat GPT人工智能写论文-怎么用chatGpt写论文

因为ChatGPT是基于机器学习的自然语言处理技术，它并不具备人类的创造性思维，其生成的文本内容是基于已有语言数据的统计模型而产生的。

147SEO·2023-04-08 12:46

【MMDetection】——训练个人数据集

文章目录1、数据集格式及存放2、修改两处3、用训练命令生成配置文件4、正式训练开始5、报错记录6、模型评价测试（VOC指标mAP、COCO指标AP）7、绘制每个类别bbox的结果曲线图并保存8、统计模型参数量和

下雨天不下雨·2023-04-08 08:33

MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现（3）MIMO信道模型

1candobetter·2023-04-07 00:57

《阵列信号处理及MATLAB实现》信源和噪声模型、阵列天线统计模型

PS：文章内容为本人读书笔记，如想阅读更详细内容请购买正版书籍2.5信源和噪声模型2.5.1窄带信号如果信号带宽远小于其中心频率，则该信号为窄带信号，即：其中，为信号带宽，为中心频率。通常将正弦信号和余弦信号统称为正弦型信号，正弦型信号是典型的窄带信号。若无特殊说明，本书中所提及的窄带信号表示为：式中，为慢变幅度调制函数（或称实包络），为慢变相位调制函数，为载频。一般情况下，和包含了全部有用信息。

APPLECHARLOTTE·2023-04-07 00:52

贝叶斯自举法(BayesianBootstrap)简介

但是如果我们的统计模型对这个预先假设很敏感，那么如何决定假设的内容就很重要了。避免对数据特征的事先假设似乎可以解决上述问题，事实上它也一直是一个重要课题。

schneesnow·2023-04-04 22:52

网络数据统计分析笔记|| 网络流数据分析

为什么研究网络网络数据统计分析笔记||操作网络数据网络数据统计分析笔记||网络数据可视化网络数据统计分析笔记||网络数据的描述性分析网络数据统计分析笔记||网络图的数学模型网络数据统计分析笔记||网络图的统计模型网络数据统计分析笔记

周运来就是我·2023-04-03 06:11

Python哪些模块用于数据分析

statsmodels：统计包，设计各种统计模型，包括回归、广义回归、假设检验等，结果类似于R语言，会给出各种检验结果。

酒酿小小丸子·2023-04-02 19:51

棒球统计数据Sabermetrics

它旨在确定有助于赢得棒球比赛的关键因素，并开发可用于预测未来表现的统计模型。Sabermetrics中的一些关键概念包括：上垒率(OBP)：这是衡量击球手上

棒球1号位·2023-04-01 11:10

十大之——EM算法（Expectation-Maximum）

一.为什么引入EM1.最大似然估计（MLE）（1）已知：①一堆观测数据X②数据服从的统计模型估计：统计模型中的参数（2）引入MLE：（3）非凸问题：无法求全局极值，只能求局部极值。

夜猫子丶CC·2023-04-01 10:58

KE_PM

例如，预训练语言模型是统计模型，根据共现信号学习隐含关系，导致缺乏逻辑推理。尽管预训练的语言模型可以捕获丰富的语言学[11]、语义[12]、句法[13]甚至世界知识[14]，

尼大玛·2023-03-31 18:53

R语言常用数据集 | WineTasting：品酒师对三种葡萄酒的喜好程度

【简说基因】R语言数据集对于数据科学和统计学具有重要的作用，可以帮助提高数据分析和可视化能力、验证和改进统计模型和算法、促进社区合作和知识共享。WineTasting是WRS2包中一个虚构的数据集。

简佐义的博客·2023-03-31 16:13

R语言常用数据集 | msleep：哺乳动物的睡眠时间

【简说基因】R语言数据集对于数据科学和统计学具有重要的作用，可以帮助提高数据分析和可视化能力、验证和改进统计模型和算法、促进社区合作和知识共享。

简佐义的博客·2023-03-31 16:43

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据，时长09:58StanStan是一种用于指定统计模型的编程语言

拓端研究室·2023-03-31 14:49

《预测方法与实践》笔记

要获得足够多的历史数据以构建良好的统计模型是很困难的。而且有时候，陈旧数据会因相应数据发生结构性的变化而失效，因此我们一般只选择使用较新的数据。

DoctorStrange·2023-03-30 17:29

李航《统计学习方法》读书笔记--统计学习方法概论

1、定义统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习的对象是数据，数据分为由连续变量和离散变量表示的类型。统计学习的目的是对数据进行预测与分析。

是小橙子呀·2023-03-22 00:52

最优模型应该是最正确模型

在构建统计模型分析数据的过程中，选择一个最优模型用于解释变量关系是最理想的结果。

黑猫中度烘焙·2023-03-16 11:01

深度学习下的自然语言处理综述（二）

随着统计学的发展，研究者开始将统计模型应用于机器翻译，这种方法是基于对双语文本语料库的分析来生成翻译结果。这种

我很配·2023-03-13 04:25

多元回归分析（未完成）

AIC原则(AkaikeInformationCriterion)AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次在1974年提出。通过AIC越小越好的原则来选择自变量。

鼠小标·2023-03-09 12:43

机器学习漫谈：深度学习的辉煌

人工神经网络已应用于统计模型开发、自适应控制系统、数据挖掘模式识别和不确定性下的决策。深度学习是基于人工神经网络和表示学习的一系

人工智能学家·2023-02-16 21:48

用户分层方法

2、分层的原则科学性：正确有效的统计模型可解释性：分层界限具有业务意义业务适用性：可操作性强，业务覆盖广

pxq_12345·2023-02-07 09:37

数据分析需要学习哪些课程?

yoku酱·2023-02-06 19:04

pytorch 模型参数量、FLOPs统计方法

文章目录一、使用第三方工具:torchstat:ptflops:其他工具：二、使用函数统计模型参数量：一、使用第三方工具:torchstat:安装：pipinstalltorchstattorchstatGitHub

我思想出了问题·2023-02-06 17:32

Proactive Pseudo-Intervention——因果推断与对比学习结合，用于寻找因果特征

本文出发点当前深度学习模型大多是基于统计模型的数据驱动方式来学习，这种黑盒子的方式虽然可以直接通过数据来学习其隐含的相关性，但是也存在着许多的问题

涑月听枫·2023-02-04 13:45

uniform机器学习极简入门7—机器学习入门概述

1机器学习目标及分类机器学习（也称为统计机器学习）是通过数据来构建概率统计模型，然后利用训

uniform斯坦·2023-02-04 01:36

初识MIMO(一)： MIMO信道模型

初识MIMO(一)：MIMO信道模型一.MIMO中常用的一些量1.统计模型MIMO中信道使用相关性来描述的，而相关性是和AoA强相关的，如何来描述呢？

举熙熙然回巧献计·2023-02-03 18:38

气象统计方法期末知识点小结

气象统计方法知识点小结小知识点气象统计预测的基本步骤收集资料选择合适的统计模型统计检验预测结论一些概念气象统计分析：利用统计学方法对样本进行分析来估计和推测总体的规律性时间尺度：时间序列：某气象要素随时间变化的数据序列

RedGhost117·2023-02-03 16:25

2021年美赛F题目简述（中英文）

2021年美赛F题目2021年美国大学生数学建模竞赛ICMF题目，为政策类题目，主要运用到的算法思路为：1.评价类算法模型2.预测类算法模型3.回归统计模型2021年美赛F题目（中文）2021年美赛F题目

Rayme629·2023-02-01 13:12

数学建模数据分析常见套路模板

数据丢失1.2数据异常点1.2.1数据异常的依据2数据降维2.1主成分分析_复杂型2.1主成分分析_简单型2.2K-means聚类分析_复杂型2.2K-means聚类分析_简单型3数据拟合4数据求解5图片统计模型总结先是模型建立

Philo`·2023-01-31 05:08

【计算机视觉】01数字图像处理基础：图像降噪（滤波、稀疏表达、聚类低秩、统计模型、深度学习）

目录1.噪声模型2.图像滤波2.1均值滤波（线性，局部）2.2中值滤波（非线性，局部）2.3高斯滤波（线性，局部）2.4双边滤波（非线性，局部）2.5引导滤波2.6离散傅里叶变换DFT（变换域）2.7维纳滤波（变换域）[推导参考这里]2.8小波硬阈值滤波（变换域）2.9BM3D算法（混合域）1.噪声模型对于目前效果最好的深度学习降噪算法，其难于实际应用的一个方面就是训练模型所用的噪声都是高斯噪声，

TianleiShi·2023-01-30 05:07

【数学建模笔记】【第十讲（1）】聚类模型之：K-均值聚类

聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。

兜兜里有好多糖·2023-01-29 19:53

极大似然估计

通俗理解极大似然估计(MLE)和矩估计是数理统计中进行参数估计常用方法.通常我们假设观测到的样本X1,X2,…,XnX_1,X_2,\dots,X_nX1,X2,…,Xn均是从一个统计模型X∼F(x;θ

kangzz1995·2023-01-29 13:59

java lda主题模型_LibRec 每周算法：LDA主题模型

文档的主题提取是机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。比如某篇新闻在“汽车”主题的概率是60%，“科技”主题的概率是20%，“财经”主题的概率是10%，

weixin_39815943·2023-01-29 07:34

独家 | 利用Python实现主题建模和LDA 算法（附链接）

标签：LDA算法主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（LatentDirichletAllocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。

数据派THU·2023-01-29 07:03

数学建模【系统评价决策模型(概论、案例分析-汽车选购、层次分析法、案例分析-职员晋升、动态加权综合评价法、案例分析-大气污染问题)】

学习网址：MOOC---郑州轻工业大学---数学建模与实验】【第1、2章】【概述、软件介绍】【第3章】【数据处理方法】【第4章】【规划模型】【第5章】【图与网络模型】【第6章】【微分方程模型】【第7章】【统计模型

延锋L·2023-01-28 16:45

10.聚类模型--相比分类模型事先不知道类别

聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差

好好记密码·2023-01-28 11:20

机械臂轨迹规划方法——动态运动基元法

机械臂轨迹规划方法——动态运动基元法一、轨迹示教学习方法1.基于样条2.基于统计模型3.基于仿射变换4.基于动态运动基元的轨迹学习方法二、动态运动基元法基本原理一、轨迹示教学习方法1.基于样条基于样条的轨迹学习方法是通过样条函数拟合采集到的人体运动数据实现的

a921218316·2023-01-26 10:34

模型参数量(Params)/模型大小 & Pytorch统计模型参数量

模型参数量大小可以从保存的checkpoint文件直观看出来total_params=sum(p.numel()forpinmodel.parameters())total_params+=sum(p.numel()forpinmodel.buffers())print(f'{total_params:,}totalparameters.')print(f'{total_params/(1024*

hxxjxw·2023-01-25 12:11

HMM隐马尔可夫模型-通俗易懂

HMM隐马尔可夫模型在讲HMM(HiddenMarkovModel)之前，应该先搞清楚马尔可夫链，因为HMM是根据马尔可夫链建立的一个统计模型,属于马尔可夫链的一种。

小浩弟·2023-01-24 17:48

【项目实战】Python基于GARCH模型进行预测特斯拉股票，以及评估金融资产的风险

所以用Python练习这个话题的绝佳机会我们将使用一个统计模型来估计和预测一只股票的波动性。让我们用特斯拉（股票代码：‘tsla’）股票作为一个用例。我觉得这个

EasyAI_人工智能知识库·2023-01-22 18:01

【ML·机器学习】S1P1统计学习

大纲正文统计学习的特点统计学习（statisticallearning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型，并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。所以，统计学习，也称为统计机器学习。

脚踏实地的大梦想家·2023-01-22 12:30

时间序列（三）：ARIMA模型实战

也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statisticmodel)中最常见的一种用来进行

Smilecoc·2023-01-19 13:57

【临床预测模型】----选择合适的统计模型

【临床预测模型】----选择合适的统计模型常用4种统计模型1）logistics回归：｜分类变量2）cox回归：｜生存资料3）poisson/负二项回归：｜计数资料4）线性回归：｜回归连续变量根据不同的结局事件

莫默子momo·2023-01-17 15:57

时序预测-统计模型

时序预测是一类经典的问题，在学术界和工业界都有着广泛的研究和应用。甚至说，世间万物加上时间维度后都可抽象为时间序列问题，例如股票价格、天气变化等等。关于时序预测问题的相关理论也极为广泛，除了经典的各种统计学模型外，当下火热的机器学习以及深度学习中的循环神经网络也都可以用于时序预测问题的建模。今天，本文就来介绍三种方式的简单应用，并在一个真实的时序数据集上加以验证。时间序列预测，其主要任务是基于某一

是燕王呀·2023-01-17 15:27

机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异

机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？这确实是一个难以回答的问题。

weixin_30576827·2023-01-17 15:26

数学建模聚类模型

聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别是分类是已知类别的，聚类未知。

_Vivi__·2023-01-17 08:35

数学建模之聚类模型

聚类后，我们就可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间地相关性和差异性。

好好去学习·2023-01-17 08:26

数学建模学习笔记（九）——聚类模型

进行聚类后，我们可以在每个类中使用统计模型进行数据分析或者在不同类之间进行相关性探究。聚类模型和分类模型的区别：聚类模型是未知类

striveAgain丶·2023-01-17 08:26

备战数学建模44-聚类模型(攻坚站8)

聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和上一讲分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。

nuist__NJUPT·2023-01-17 07:54

基于神经网络的图像风格迁移解析与实现

这个时代的图像风格迁移基于一个共同的思路：分析某一种风格的图像建立属于它的数学模型或者统计模型，再对待改变的图像改变其统计分布，使其更好的契合建立的模型。(这种听起来就好原始啊，感觉一

OOOrchid·2023-01-14 07:03

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