KS检验统计量的扩展应用 KS（Kolmogorov-Smirnov）检验是比较两个经验分布之间是否存在差异。 我们设X1, X2,…, Xm, Y1, Y2,…, Ym为两个独立随机样本，分别满足假设A1和A2，分布函数分别为F, G。现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异，我们建立以下假设H0：F(t) = G(t), for ever
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2024-07-04 15:15:32
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一、深度神经网络(DNN) 单层感知器由一个线性组合器和一个二值阈值元件组成 多层感知机就是单层感知机的组合多层感知机也称为“深度神经网络”(DNN) 1.神经网络比较生物神经网络生物神经网络是指生物的大脑神经元，细胞等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动人工神经网络人工神经网络是模仿动物神经网络行为特征所建立的数学算法基础，它是对自然界某种算法或者函数的逼近2.神经网络前向传
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2023-10-28 09:52:38
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西瓜书第一章-绪论1.1引言机器学习：研究如何通过计算来实现利用经验来改善系统自身。
“算法”/“学习算法”：如何在数据中的到模型经验：数据。模型：得到的结论。模型用来进行相应的判断（预测）。1.2基本术语1.2.1 数据集数据集（Data Set）：又称样本空间（Sample Space）。上图的行名。是一组记录、数据的集合。单个数据（Data）：又称为示例（Instance）、样本（Sa
----------------------------------------------一般性见解：1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7
深度访谈究需要详细、深入的访谈资料，它更注重访谈的质量，而不是数量。因此，深度访谈很少采用随机抽样，而是采用灵活机动的非随机抽样。Strauss和Cobin在《质性研究概要》中，介绍了三种不同的理论性抽样:开放性抽样、关系性和差异性抽样以及区别性抽样。开放性抽样是指根据研究的问题，选择那些能够为研究问题提供最大涵盖度的研究对象进行访谈，从而覆盖研究现象的方方面面并从中发现建构理论所需用的相关概念和
# 如何实现“Python回归样本数量最多多少”
作为一名刚入行的开发者，理解回归分析以及如何在Python中实施是非常重要的。在这里，我们将逐步引导你，通过简单易懂的方式，来实现“Python回归样本数量最多多少”。在开始之前，我们首先会了解一下整个流程以及每一步所需做的事情。
## 流程概述
以下是实现该任务的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 数据
在训练二分类模型时，例如医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗等，经常会遇到正负样本不均衡的问题。对于很多分类算法，如果直接采用不均衡的样本集来进行训练学习，会存在一些问题。例如，如果正负样本比例达到1∶99，则分类器简单地将所有样本都判为负样本就能达到99%的正确率，显然这并不是我们想要的，我们想让分类器在正样本和负样本上都有足够的准确率和召回率。对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如
Android 线程池一般数量限制多少
在Android开发中，线程池是一种管理线程的机制，可以有效地控制线程的数量，避免创建过多线程导致系统资源耗尽。那么，Android 线程池一般数量应该限制多少呢？本文将为您介绍Android线程池的概念、常见类型以及适当数量的设置。
### 什么是线程池？
线程池是一种重复利用线程的技术，可以提高多线程应用程序的性能和稳定性。通过线程池，可以避免频繁
原创
2024-04-26 03:24:28
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Teaching by Design经过一段时间的学习，一些老师已经掌握了学术文献检索的基本技能，有效提升了阅读学术论文和著作的效率，但是当开始准备和撰写文献综述时，经常会遇到以下问题： 众多文献中先读哪一篇？文献综述的框架应该如何确立？文献综述过程中涉及的论文众多，如何按照不同要求完成学术论文格式调整？针对以上问题，许宏晨教授和廖志华老师在《学术文献检索与整理》课程中为大家
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2024-09-01 18:01:47
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iostat命令
iostat 命令被用于监视系统输入输出设备和 CPU 的使用情况。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出 CPU 使用情况。同 vmstat 一样，iostat 也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析。
语法
iostat(选项)(参数)
选项
-c：仅显示CPU使用情况；
-
说先看一下这个图，它大体介绍了CNN的自然语言处理流程：1.首先每个单词对应一行，d=5表示分了5个维度，一般是分128维，300维之类的，这里为了方便，用d=5。这样的话矩阵就是7*52.然后第一步进行卷积的操作，分别使用了四行的卷积核两个，三行的卷积核两个，两行的卷积核两个。然后分别对75的矩阵进行卷积，对于75的话，45放上去可以向下移动4次，所以产生了41矩阵(feature map)，3
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2024-10-25 13:00:36
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参数检验受制于数据属性的假设。例如，学生t检验是众所周知的参数检验，假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理，如果样本量足够，测试也可以应用于非正态分布的测量。在这里，我们将研究t检验有效所需的大致样本数。将正态分布拟合到采样均值为了研究满足学生t检验要求所需的样本数量，我们迭代各种样本量。对于每个样本大小，我们从几个分布中...
原创
2021-05-12 14:23:06
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今天的话题我们分为两部分，一部分是在建模前提如何处理坏样本过少的问题，第二部分是说模型建立之后，验证你这模型的效果的方法。 首先样本过少分成两种过少的情况。一种是的的确确就是没啥坏样本，就是几十个，一百来个。另外一种就是相对于好样本，比较少，例如你有一百万的好样本，只有一万的坏样本，第二种就是属于样本不均衡的话题，这个网上的文献也都有好多，我这里就不展开了。 样本过少之我只有几
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2023-12-19 23:44:28
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线程 操作系统会为每一个进程分配独立的内存空间 进程缺点：因为占用独立的资源，所以对系统的开销比较大。 一般情况下，我们可以用多线程任务进行开发。 一个进程中，包含多个线程，线程对系统的开销很小。 一个进程当中至少有一个线程，默认的这个线程为主线程E.g. 迅雷软件-----是一个进程----- 下载多个文件------多个线程 多线程开发 1导入 import threading 模块 2 创建
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2023-06-05 10:52:17
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参数检验受制于数据属性的假设。例如，学生t检验是众所周知的参数检验，假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理，如果样本量足够，测试也可以应用于非正态分布的测量。在这里，我们将研究t检验有效所需的大致样本数。将正态分布拟合到采样均值为了研究满足学生t检验要求所需的样本数量，我们迭代各种样本量。对于每个样本大小，我们从几个分布中...
原创
2021-05-12 14:14:15
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# 如何实现 MySQL 的 TPS（每秒事务数）监控
作为一名刚入行的开发者，了解如何实现 MySQL 的 TPS（Transactions Per Second）监控是非常重要的。TPS 是衡量数据库性能的一个关键指标，它能帮助我们理解数据库的负载和响应能力。在这篇文章中，我将向你介绍实现 MySQL TPS 的基本流程和代码示例。
## 流程概述
在实现 MySQL TPS 监控之前，
原创
2024-10-24 06:12:25
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Cobertura 统计单元测试覆盖率的机制：运行类，并在一个log文件中记录哪一行被执行，然后将源代码和log文件进行比对。1. 简单的情况：单模块maven项目项目结构源代码 src/main/java/se/sigma/calculator/Calculator.javapackage se.sigma.calculator;
public class Calculator {
p
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2024-06-17 07:04:42
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一、问题与数据研究者想验证一种新型运动饮料配方是否有助于提高人们的跑步距离。传统饮料配方为纯碳水化合物，而新型饮料为碳水化合物-蛋白质混合物。 为了比较两种运动饮料对人们跑步距离的影响差异，研究者招募了20名受试者，每人进行2项试验，每项试验受试者均在跑步机上运动2小时。2项试验中，同一受试者跑步前分别喝含纯碳水化合物饮料和碳水化合物-蛋白质混合饮料。同时，均衡所有受试者进行2项试验的先
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2023-11-10 06:13:43
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训练样本和测试样本分布比例不一样会对结果有什么影响一般来说，测试样本比例越小，结果就越好。因为训练样本比例大，包含的数据信息就越多。一般测试样本所占比例为1/3-2/3之间为宜，不然参考价值较低。训练样本的目的是数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。有人说测
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2023-09-13 07:27:37
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1、BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？ BP神经网络样本数有什么影响 学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会
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2023-10-31 21:50:57
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