第一章 绪论1.数理统计的基本概念总体、个体与样本：所有的个体集合起来构成总体，从总体中抽出一部分个体作为研究对象，这个研究对象称为样本。样本中个体的数目称为样本大小（样本容量），抽取的过程叫做抽样。总体（总体分布）：总体可以用一个随机变量及其概率分布来刻画。总体可以视为一个随机变量，也可以用其分布函数来表示，若其有密度也可以用密度函数来表示。样本：从总体中抽取一部分样本组成，如样本。样本空间：样
一、样本容量研究不同个体的表达量，样本容量（Sample size）：N=3研究不同个体的表达量，样本容量（Sample size）：N=3技术重复只能告诉我们该测量基因表达的方法准确性，并不会反应个体间的区别。研究一个方法的准确性，样本容量（Sample size）：N=4二、有效样本容量假设，蓝色小人是一对双胞
原创
2022-03-08 15:41:12
1094阅读
基本概念：总体，样本，统计量总体：试验的全部可能值,使用XX表示 样本：通过一定规则（放回抽样，不放回抽样）抽取得到一个样本或者一组样本。 一个个抽取得到的每一个特体也成为一个样本；一次抽取n个得到一组样本，n称为样本容量。 样本也看做是一个 随机向量 表示(X1,X2,X3,...,Xn)(X1,X2,X3,...,Xn)。在抽样实施之前，把样本看做随机变量，便于研究；在抽样实施之后，得到一
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天跟大家分享的是万众期待的ABtest原理。其实ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存等等。在数据上，ABtest原理很简单，只要上一篇《3分钟，看懂假设检验》认真看了的话，能很轻松get哦！一、ABtest的基本原理简单来说，ABtest就是当我们在A、B两个方案之间犹豫不决的时候，直接把两个方案测试
转载
2024-07-13 14:52:54
73阅读
概率论是人们在长期实践中发现的理论，是客观存在的。自然界和社会上发生的现象是多种多样的，有一类现象，在一定条件下必然发生，称作确定性现象，而概率论研究的现象是不确定性现象，嗯嗯，醒醒，概率论研究的对象是随机现象。那什么是随机现象呢？在个别试验中呈现出不确定性，而在大量重复实验中呈现出固有规律性的现象，称作随机现象，在大量重复实验中所呈现的固有规律，是统计规律性，也就是概率。一，概率和频率在提到概率
转载
2024-10-09 10:36:10
21阅读
引言： 在互联网公司的业务发展过程中，用户增长是永恒的主题，因为没有增长也就没有发展，所以在业务发展的早期产品迭代速度往往是越快越好，总之一句话：“怎么快怎么来”，而当业务发展到一定阶段后，野蛮生长的红利逐渐消退，用户增长空间在可见策略下变得不那么明显的情况下，如何合理地规划产品迭代策略就显得尤为重要了，而具体如何判断产品策略是否有效，往往就需要数
转载
2024-06-25 17:09:32
111阅读
在数据科学和统计学中，生成随机数是一个基本的任务，常用于数据模拟、抽样和算法测试。本文将详细介绍如何用Python生成样本容量为1000的随机数，带您深入了解这一过程的各个方面。
## 协议背景
在计算机科学的演变中，随机数的生成一直是基础性的数据处理方法。自计算机诞生以来，已经经历了多个阶段：
- 1950年代: 早期的伪随机数生成算法，如线性同余法。
- 1970年代: 采用更加复杂的算
目录浅述小样本学习以及元学习基于度量的元学习基于模型的元学习基于优化的元学习总结浅述小样本学习以及元学习自深度学习发展起来之后， 智能化的各种设备也慢慢变多，但是对于智能化的程序来说，需要数以万计甚至百万千万的数据行进训练，以近年来最为出名的AlphaGo为例，虽然下棋的是一台电脑，但其后台需要庞大的数据支持训练才能达到这样的效果。所以这也是深度学习的一个短板，训练数据需要太多，但有时一些训练任务
转载
2023-12-20 16:58:41
106阅读
- 回顾前面一直在讲述估计量的有效性（CRLB，线性模型），而没有提到假如估计量的方差没有达到CRLB，即是有效估计量不存在，但能够求出MVU估计量（假定存在）仍然是一个重要的事（可参考文章中的图片）。因此，就提出了一般MVU估计。 - 主要使用的概念和方法- 充分统计量（Sufficient statistic）- RBLS定理（Rao-Blackwwell-Lehmann-Schef
信用评分建模中样本容量不足怎么办在建立个人信用评分模型时，不仅需要有足够多的表征信贷申请人信用行为的特征变量，而且建模样本的容量也必须达到一定的数量。一般来说，样本容量越大，所建立的模型的精度或预测能力就越高，模型也越稳健。至于到底需要容量多大的样本才能建立一个预测精度较高，又具有较好稳健性的...
转载
2017-07-11 13:28:00
146阅读
2评论
如何计算样本量商业分析的面试，很少会让面试者直接默写公式并进行计算。为啥？一，面试官八成自己也不记得公式。二，真实工作都是用网上的计算器，一键呵成，无需手算。网上随手找的的sample size计算器那么，我们现在来看看这个计算器的正确使用方法。这个计算器需要4个输入。有了这四个输入，就一定能够算出所需样本量。这四个输入分别是：Statistical powerSignificance level
转载
2024-03-17 17:43:07
223阅读
该数据集来自医咖会之前的一篇SPSS教程(SPSS实例教程：二分类Logistic回归)。某呼吸内科医生拟探讨吸烟与肺癌发生之间的关系，开展了一项成组设计的病例对照研究。选择该科室内肺癌患者为病例组，选择医院内其它科室的非肺癌患者为对照组。通过查阅病历、问卷调查的方式收集了病例组和对照组的以下信息：性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟。现在的任务是把344例的数据集拆分为训练集和测试集，建立
转载
2023-07-06 15:10:12
45阅读
在实际数据分析和机器学习中，进行相关性检验时样本容量不一致的问题常常出现。这种情况可能导致我们无法得出准确的分析结论，因此需要有效地处理这一问题。本文将详细阐述如何解决“python样本容量不一致的相关性检验”问题。
## 问题背景
在数据分析过程中，我们经常需要评估不同变量之间的相关性，以便获得有用的洞察。然而，当不同组别的样本容量不一致时，进行相关性检验可能会导致不准确的结果。
###
显存占用不是和batch size简单成正比增大batch size能减缓梯度震荡，需要更少的迭代优化次数，收敛的更快，但是每次迭代耗时更长。要想收敛到同一个最优点，使用整个样本集时，虽然迭代次数少，但是每次迭代的时间长，耗费的总时间是大于使用少量样本多次迭代的情况的。
实际上，工程上在使用GPU训练时，跑一个样本花的时间与跑几十个样本甚至几百个样本的时间是一样的！当然得益于GPU里面超多的核，超
转载
2024-04-20 22:21:47
46阅读
1、方法有三个部分：方法的拥有者，方法名，方法形参表。
2、对象有表面类型和真实类型，编译器编译的时候，仅仅知道对象的表面类型，而不知道对象的真实类型。
3、调用方法的时候，有很多同名方法，到底调用那个方法呢？
4、依据是：
a、如果是virtual方法，根据方法拥有者的真实类型，决定调用哪个方法。
b、根据形参表的表面类型，决定调用哪个方法。
转载
2013-11-28 19:44:00
89阅读
# Python实现NFA的确定化
## 概述
本文将介绍如何使用Python实现NFA（非确定有限自动机）的确定化。NFA是一种广泛应用于计算理论和自动化领域的理论模型，可以用于描述和解决各种问题。确定化是将NFA转换为DFA（确定有限自动机）的过程，简化了自动机的状态转移图，提高了效率和可读性。
## 流程
下面是将NFA确定化的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2023-08-19 07:53:08
219阅读
我们今天将讨论如何实现“NAF的确定化代码python”，并记录下这个过程的各个方面。这个过程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固以及最佳实践。
在开始之前，NAF（非零相反整数隙）是一种用于加密算法中的技术，特别是在用Python实现时的重要性不言而喻。NAF的实现可以让算法在执行时更高效，同时保持安全性。接下来，我将逐步详细描述实现的过程。
## 环境预检
在进行环境预检
# NFA的确定化
## 引言
在计算机科学中，有限自动机（Finite Automaton）是一种用于解决问题的抽象模型。它由一组状态和一组转移函数组成，可以接受一串输入并根据输入进行状态转换。有限自动机被广泛应用于编译器设计、正则表达式匹配、语言识别等领域。
在有限自动机中，非确定有限自动机（Non-Deterministic Finite Automaton，NFA）是一种特殊的自动机
原创
2023-08-13 04:42:25
231阅读
样本容量： 样本中个体的数目或组成抽样总体的单位数。 必要样本容量
： 亦称必要样本单位数，是指满足调查目的要求的情况下，至少需要选择的样本单位数。一、估计总体均值时样本容量的确定1.重复抽样一旦确定了置信水平（1-α），Zα/2的值就确定了，对于给定的的值和总体标准差σ，就可以确定任一希望的允许误差所需要的样本容量。令E代表所希望达到的允许误差，即：由此可以推到出确定样本容量的公式如下：2.
转载
2024-01-02 10:34:46
55阅读
对于下面的情况，应该在Heap上分配内存：
1、对象比较大（要考虑包含的对象的大小），栈的大小有限，不宜分配很大的对象。
2、创建之后，还要在其他地方经常使用，要进行频繁的传递。
对象比较大，以及频繁的传递，都会导致Copy代价较大。Copy代价大，为什么不使用引用呢？
引用必须进行初始化（先有真名，再有别名），有些地方可以使用引用，比如方法的形参。有些地方不能使用引用，比如存在关联关系的对象
转载
2013-10-29 20:39:00
89阅读
