文章目录描述性统计分析描述性统计所提取的统计信息,我们成为**统计量**,其内容包括以下几方面:变量分类:分位数点估计与区间估计点估计:区间估计:区别:中心极限定理:正态分布检验假设检验Z检验T检验回归分析线性回归-直的多元线性回归线性回归模型评估 描述性统计分析描述性统计所提取的统计信息,我们成为统计量,其内容包括以下几方面:频数与频率
频数:数据中类别变量每个不同取值出现的次数频率:每
关于“置信度Python”的整合与实现，本文将为您详细记录整个过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。以下是实施的全面策略。
## 环境准备
为了顺利进行“置信度Python”的应用，我们首先需要准备开发环境和前置依赖。确保你的工作环境满足以下需求：
### 前置依赖安装
1. Python 3.x
2. NumPy
3. Pandas
4. Scikit-le
例子： 总共有10000个消费者购买了商品， 其中购买尿布的有1000人， 购买啤酒的有2000人， 购买面包的有500人， 同时购买尿布和啤酒的有800人， 同时购买尿布的面包的有100人。关联规则关联规则：用于表示数据内隐含的关联性，例如：购买尿布的人往往会购买啤酒。支持度（support）支持度：{X, Y}同时出现的概率，例如：{尿布，啤酒}，{尿布，面包}同时出现的概率{尿布
转载
2024-03-13 14:15:46
126阅读
关联规则、Apriori算法原理及实战关联规则中三个重要知识点Apriori算法原理Apriori算法原理Apriori算法流程Apriori算法案例Apriori算法应用 关联规则中三个重要知识点某家水果店的订单清单如下：购物单号购买的水果1苹果、香蕉、梨2苹果、香蕉、梨、芒果3香蕉、梨、芒果、水蜜桃4苹果、芒果5苹果、水蜜桃支持度：百分比数，表示一个商品组合出现的次数与总次数之间的比值，支持
转载
2024-03-19 14:15:46
158阅读
目录1. 何谓置信区间2. 计算置信区间2.1 正态分布均值的置信区间2.2 比例的置信区间2.3 非正态分布数据的置信区间3. 汇报置信区间4. Stata实例4.1 计算置信区间4.2 画置信区间5. 总结6. 相关推文 1. 何谓置信区间无论是描述性统计还是检验统计量，都是基于总体的样本进行估计的，因此存在不确定性。置信区间是指以同样的方式重新对总体抽样时，期望的估计出现在一定范围内的概率
转载
2023-12-07 19:39:29
146阅读
首先两个基本概念支持度：A事件和B事件同时发生的概率置信度：在A发生的事件中同时发生B的概率，P(B|A)=P(AB)/P(A)。例子：[支持度：3%，置信度：40%]支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包智慧商场模型：目标是找到经常一起购买的物品集合，从而优化商场货物的摆放，提高销售额。计算一个集合（商品所有可能组合）的支持度指多少比例的交
转载
2023-11-07 10:33:45
359阅读
1.支持度（Support） 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为： Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(XUY) / num(I) 其中，I表示总事务集。num()表示求事务集里特定项
转载
2023-10-16 18:02:05
65阅读
前言 级联分类器的效果并不是很好，准确度相对深度学习较低，上一章节使用了dnn中的tensorflow，本章使用yolov3模型，识别出具体的分类。 Demo 320x320，置信度0.6 608x608，置信度0.6（.cfg里面是608） yolov3模型下载coco.names：模型具体的分类信息。https://github.com/pjreddie/
转载
2024-01-04 21:45:05
176阅读
假设真实比例为 p，取值范围为 0∼1，观测到的比例（如抽样）的比例为 p^（在统计理论中通常使用“帽子”也标志某数据的估值）边际误差为 ϵ所要求解的问题是：真实的比例 p 落在置信区间 [p^−ϵ,p^+ϵ]落在置信区间的标准通用采用 95%，这一数字被称为置信水平，表达我们对 p区间公式通过以下求解：p=p^±1.96×p^(1−p^)n−−−−−−−−√=p^±ϵ也可根据边际误差推测样本容量
转载
2024-07-24 16:15:14
100阅读
发展应用场景：smartly reject non-speech noises, detect/reject out-of-vocabularywords, detect/correct some potential recognition mistakes, clean up human transcriptionerrors in large training corpus, guide th
转载
2024-04-04 08:00:19
37阅读
置信区间是衡量测量精度的一个指标，也能显示出估算有多稳定，也就是说如果重复做某项实验，得到的结果与最初的估计有多接近。步骤：
确定要测试的情况：如“A大学男生的平均体重是80公斤”，则后续就是要测试在给定的置信区间内，能够准确预测A大学男生体重的概率；从所选总体中选择一个样本：从总体中抽取数据验证假设；计算样本均值和样本标准差：选择要用于估计总体参数的样本统计信息，如样本均值、样本标准差。总
转载
2023-09-21 12:06:24
286阅读
# Python 置信度绘图指南
在数据科学和机器学习中，置信度绘图是一种重要的可视化技术，它帮助我们理解模型预测的不确定性。本文将逐步教你如何在Python中实现置信度绘图。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现置信度绘图的基本步骤。下面是整个流程的一个概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据
f(x|θ)表示的就是在给定参数theta的情况下，x出现的可能性多大。L(θ|x)表示的是在给定样本x的时候，哪个参数theta使得x出现的可能性多大。所以其实这个等式要表示的核心意思都是在给一个theta和一个样本x的时候，整个事件发生的可能性多大。概率和似然等数学对象的区别：通过了解在某一假设下，已知数据发生的可能性，来评价哪一个假设更接近θ的真实值。似然函数不需要满足归一性。不是所有的可以
# Python 分类置信度实现流程
## 1. 确定问题
首先，我们需要明确一下我们要解决的问题是什么。在这个案例中，我们的目标是实现一个能够计算分类模型的置信度的功能。也就是说，我们希望能够得到一个在0到1之间的数值，来表示模型对于某个分类结果的置信程度。
## 2. 数据准备
在开始实现之前，我们需要准备一些必要的数据。通常情况下，我们需要有一个经过训练的分类模型，以及一些待分类的数据。
原创
2024-01-08 03:41:09
161阅读
# Python置信度计算实现流程
## 1. 理解置信度计算的概念
在开始编写代码之前，首先需要理解什么是置信度计算。在机器学习和数据分析中，置信度是指某个事件发生的可信程度。在Python中，我们可以使用统计学和数学模型来计算置信度，并对数据进行判断和预测。
## 2. 确定置信度计算的具体需求
在教会小白实现置信度计算之前，我们需要明确具体的需求。例如，我们可以考虑以下问题：
- 需要计
原创
2023-12-02 13:23:17
248阅读
一.规则库结构优化论文《置信规则库规则约简的粗糙集方法》中采用粗糙集方法约简规则属性。文中说前提属性多、前提属性的参考值多会发生“组合爆炸”，排列组合举个例子，有2个前提属性，每个前提属性有5个参考值，那么就有5*5=25条规则。规则太多导致在采用ER算法进行规则组合时产生组合爆炸。对置信规则库结构进行优化，应该是指约简前提属性，约简前提属性的参考值，也就会减少规则数量。存在问题：论文未看透。二.
机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全
目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP 看了一些介绍目标检测评价指标的文章，在此做一个小总结，供大家参考。 文章目录目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP一、置信度是什么？二、IOU与TP、FP、FN三、Precision、Recall、AP和mAP1.Precision2.Recall3.AP值和PR曲线4.mAP值总
转载
2024-01-04 18:58:22
84阅读
目录<font color=blue size=3 face="楷体">1、置信区间&置信度（置信水平）&显著性水平<font color=blue size=3 face="楷体">2、如何计算置信区间2.1 大样本如何计算置信区间2.1.1 举例理解<font color=red size=3 face="楷体">2.1.2 代码举例2.2
转载
2024-03-14 15:09:48
300阅读
1.nms(1)nms过程a.首先我们将置信度分数低于置信度阈值a的所有预测框去掉 。b. 然后在同一张图片上，我们按照类别（除开背景类，因为背景类不需要进行NMS），将所有预测框按照置信度从高到低排序，将置信度最高的框作为我们要保留的此类别的第1个预测框，c. 然后按照顺序计算剩下其他预测框与其的IoU，d. 去掉与其IoU大于IoU阈值b的预测框（其实代码实现里是将这些要去掉的预测框其置信度分
转载
2024-03-20 08:06:17
425阅读
