基本术语 “模型”泛指从数据中学到的结果，还可以指全局性结果（如一个决策树），而用“模式”指局部性结果（如一条规则）。 假设空间 尽管训练集通常只是样本空间的一个很小的采样，但是我们仍希望它可以很好第反映出样本空间的特性，否则就很难在训练集上学到的模型能在整个样本空间上都工作的
实用主义者的线性回归假设指南 忘记假设的清单：您需要什么取决于您的用例 Image generated by the author with AI model DALL·E mini. Prompt: “compass next to math formulas”. Credits: craiyon.com 许多关于线性回归及其假设的文章看起来像长长的洗衣单。这些列表似乎与数
使用支持向量机识别手写数字。 根据使用支持向量机识别手写数字的问题，一些科学家声称它可以准确地预测 95% 的时间。我必须进行数据分析才能接受或拒绝这个假设。我已经做了三个测试用例来检查这个假设。 测试用例 1 起初，我从 sklearn 导入数据集、SVM 和指标。数据集是获取数字
在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM，一致性正则Temporal等方案，主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测，推动决策边界更加平滑。这一章我们主要针对低密度分离假设，聊聊如何使用未标注数据来推动决策边界向低密度区移动，相关代码实现详见ClassicSolution/enhancement 半监督
本讲内容 1. Bias/Variance trade-off （偏差-方差权衡） 2. Empirical risk minimization(ERM) （经验风险最小化） 3. Union Bound/ Hoeffding inequality （联合界/霍夫丁不等式） 4. Uniform convergence （一致收敛） 1. 偏差方差权衡 对于上图左的情况，我们称之为欠拟合(under-fitting
A standardized set of 260 pictures: Norms for name agreement, image agreement, familiarity, and visual complexity.-ReadPaper论文阅读平台 https://readpaper.com/paper/2109616123?channel=youdao 论文十问由沈向洋博士提出，鼓励大家带着这十个问题去阅读论文，用有用
Arima模型见这篇文章 https://blog.csdn.net/zhongzhi_huyang/article/details/123265759 相关知识： 使用python实现时间序列白噪声检验方式 白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验 a
贝叶斯定理：\(P\left ( A|B\right ) = \frac{P\left ( B|A\right )P\left ( A\right )}{P\left ( B\right )}\) \(P\left ( A|B\right )\)：B发生的情况下A发生的概率，也叫A的后验概率（在B事件发生后对A时间概率的重新评估） \(P\left ( A \right )\)：A发生的概率，也叫A的先验概率（在B事件发
会计学基础 一、会计是什么 会计是一种商业语言 会计的作用： 忠实地记录 言要达意 有效沟通 二、会计形成的三个问题 主体 2. 时点 3. 金额 对应的假设： 会计主体假设（与法律主体一致） 持续经营假设 会计分期假设 货币计量假设 谨慎性原则：存在两种可选会计方法时，应当选择低估好处
众所周知的原因，想要上外网，需要一些特别的设置。 专用的工具增加了学习成本，而且老是被干掉，所以这个周末探索了一下使用通用技术来达到目的。目前看来，这个方案的最大问题，可能就是没法设置账号密码了；个人用的话，IP 是天然加密手段吧。 原理 浏览器的所有请求，都会通过 https 加密通
################################################## 在识别风险过程中，使用了很多技术，我们在PMP-4.8.1 中也做了说明，包括 1. 专家判断 2. 数据收集 （1）头脑风暴 （2）核对单 （3）访谈 3. 数据分析 （1）根本原因分析 （2）假设条件和制约因素分析 （3）SWOT分析 （4）文件分析 4. 提示清单 5. 人际关系与
问题现象： 对某网站更换域名，网站首页HTML源代码中的域名始终显示了旧的版本，其间也有按F5刷新。 解决思路： 检查了程序和数据库的每个角落，但并未发现有旧域名的存在。 解决过程： 于是本地配置了环境，结果发现同样的程序和数据，本地居然没有线上环境的问题。突然灵光闪现，按Ct
目录 前言相关证明无偏估计系数的标准差 高斯-马尔可夫定理的优点同局限性 前言 最小二乘法(least squares)是我们很早就就接触过的一类方法，是广义线性回归的特殊情形——即一元线性回归。本文将假设误差遵从高斯——马尔可夫假设，证明为什么在该假设下，最小二乘法求得的系
1.模型 模型可以理解为一个可以用来描述事件本身或规律的函数，如线性回归（一元线性函数等） 2.代价函数 这里有几个概念： 1、假设函数（Hypotheis） 即用来预测的函数，也可以说是函数模型 2. 参数（Parameters） 即假设函数中引入的参数，即模型参数，不同的参数对应着不同的假
1、下面哪些属于几何特征？（ ） 2、常见的数字特征（代数特征）有：（ ） 3、均值的计算方式包括（ ）。 4、典型调查的特点是：（ ） 5、社会福利彩票摇珠开奖的方法一般是将从1到36编号的小球放入摇号机中，按次序摇出其中7个小球作为中奖号码，号码不会重复，这种抽取方式属于：（ ） 6、属性的基本类别包括（ ）。 7、
嵌入常见术语： MR, hits@10, filter, raw: 关于知识表示学习中链接预测的评测指标的说明 开放世界假设：遇到未知事物不知道真假 封闭世界假设：遇到未知的事物默认为假
原文链接：这里 0.前言 首先，T检验和F检验都是可以认为是根据样本推全局，换句话说，都是根据个体信息的特质推全局信息的特征。T检验是基于均值的，F检验是基于方差的。 1.T检验 (1)T检验的主要目的是: 通过比较不同数据的均值，研究两组数据是否存在差异。 (2)主要使用场景是： 同一对象处理
原文链接：这里 0. 界面 根据上一篇安装的介绍，水晶球已经安装完毕了，打开后在最后一个功能菜单里添加了”CRYSTAL BALL“项，打开之后界面如下图所示： 1.界面功能说明 (1)定义假设 通过菜单中选择特定概率分布类型来将选定单元格定位为假设。选定单元格中的现有假设将由选择的分布类型
在编写上位机时，一般都会用到不同的对话框来显示对应的功能模块 下面是用按钮信息来弹框的方法 //假设已有子对话框类CDlgParmManagement extern CDlgParmManage* g_pDlgParManage;//声明对话框全局指针 //假设已有带菜单Menu的主对话框类CDlgMain void CDlg
文章目录 题目描述题目解析解题代码 题目描述 题目链接 题目解析 假设先手者名为 A ，后手者名为 B 。 由于只关注是否取完 和 数字和是否 %3==0，我们把这题要取的数字分为三种： %3==0 的数字（ 0类型 ）：只要不是第一次取数，并不会对整个数字的和模产生任何影响。 %3 ==1
证明的起源 英文：https://plus.maths.org/content/os/issue7/features/proof1/index 证明是什么？几个世纪以来，哲学家们一直在争论这个问题，以及如何证明(还有是否能证明！)。毫无疑问，他们会继续这样做！另一方面，数学家们一直在使用证明的“可操作性定义”来促进数学知识的发展。从本期
感觉这个计划要很久才能完成…… \(\checkmark\) 表示已经完成，❌ 表示弃疗了，\(\circ\) 表示口胡的，/ 表示这个题目不存在。 争取不咕咕咕。 \(\checkmark\) ❌ \(\circ\) 总量 \(39\) \(1\) \(0\) \(140\) 画饼： 假设我每天 \(3\) 道题，那么我可能需要 \(30\) 多天。 假设
假设检验 1 定义 指数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法 即事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立，采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理 2 核心思想 小概率反证法 在假设的前提
假设检验 公众号：ChallengeHub(机器学习，NLP，推荐系统，数据分析) (欢迎大家关注) 假设检验是统计推断的一种重要形式，其任务是通过样本对未知的总体分布特征作出合理的推断。先对总体分布中的某些参数或者对总体分布类型做某种假设，然后根据样本值做出接受还是拒绝所做假设的结
特征向量：以样本属性作为每个向量的各个轴，有几个属性就有几维。（如描述学生：特征向量为身高体重二位的。） 属性：其中身高体重就是两个属性。 模型一般分为：分类，回归，聚类（不知道有几类，机器自己分） 一般流程就是拿到数据模型，通过某种学习算法处理得到一个模型，输入新的数据进行预测。（预测中的
