List重复的定义是equels二叉树是大小 1 MAP1.1 特点 1.Map接口是Map集合体系的顶级接口 2.Map储存的数据是K-V数据,(K-v数据具有自我描述性) &n
在本文中，我们介绍了如何估计transformer 模型的内存消耗。这个方法不适用于transformer以外的其他体系结构的模型低，因为它们不使用注意力机制。
统计学是通过什么检测两个变量之间是否有关系？ 例如身高和性别是否有关系答：通过检测男性样本的身高均值 VS 女性样本的身高均值 是否有差异，有差异就说明两个变量之间存在关系。检验均值的差异是否为零，不看大小只看是否为零 参数估计 例题：北京市领导想知道当年住宅价格增长率是否达到了国家限定的阈值，比如10% 1.我们需要的是总体数
写在最前面的话：此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录，包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平，此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文，在此特别鸣谢以下创作：以上创作极大地加深了本人对马尔可夫场的理解，在此基础上，本人结合视差估计这一立体视觉基本问题进行整理。再次感谢以上创作对本人的帮助，谢谢！作为计
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2022-10-09 10:01:50
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“让我们做朋友-陕西”抽样方法简介郭申阳有关“让我们做朋友-陕西”项目的新闻发布后，很多读者来信，希望了解更多有关抽样方法的信息。抽样方法是本项目随机实验的重要组成部分，我们将在项目评估的研究论文中详细阐述。这里，为满足读者需要，仅做简单介绍。 1.干预前：如何确定样本 首先，统计力度分析(Statistical Power Analysis)显示，为达到0.80的统计力度和较小效应规模(
1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识 构造测量矩阵是压缩感知技术中关键的研
原创
2022-10-10 15:25:33
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最大似然估计（MLE）的最大后验概率估计（MAP）区别详解一、总结一句话总结：最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种【参数估计方法】 1、概率和统计是一个东西吗？概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数。概率研究的问题是
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2020-11-09 00:48:00
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R语言计算线性回归的最小二乘估计全称：线性回归的最小二乘法（OLS回归），ordinary least square，字面翻译：普通最小平方；内容：包括三个部分：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归；原理：最小二乘法，即使回归函数与实际值之差的平方和最小，来找出线性表达式的各个参数；R语言实现函数：lm()
使用方法：fit<-lm(y~x1+x2……+xn,data)表达式说明如下：符号
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2023-06-25 13:41:47
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数理统计7：矩法估计（MM）、极大似然估计（MLE），定时截尾实验
在上一篇文章的最后，我们指出，参数估计是不可能穷尽讨论的，要想对各种各样的参数作出估计，就需要一定的参数估计方法。今天我们将讨论常用的点估计方法：矩估计、极大似然估计，它们各有优劣，但都很重要。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！目录Part 1
一、理论Theil-Sen Median方法又称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和利群数据不敏感，适用于长时间序列数据的趋势分析。其计算公式为： Mann-Kendall(MK)检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法，其不需要测量值服从正太分布，不受缺失值和异常值的影响，适用于长时间序列数据的趋势显著检验。其过程如下：
今天分享一下关于参数估计的基本概念。尤其是极大似然估计，有着重要的应用。01—参数估计的定义首先，什么是参数估计呢？之前我们其实已经了解到很多种分布类型了，比如正态分布、均匀分布、泊松分布等。拿正态分布举例，决定正态分布的有两个参数：均值和方差。因此，参数就是决定分布的关键性数据。知道了参数，也就是知道了分布的详细内容。问题来了，总体的分布类别如果我们知道了，是不是只要知道分布的参数，就能知道总体
先计算分别
原创
2022-11-05 07:01:51
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第十三章 Python建模库介绍13.3 statsmodels介绍statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。包含在statsmodels中的一些模型：· 线性模型，广义线性模型和鲁棒
现有的数据是有探测器测得的脉冲信号，需要对其发生时间进行一个估计。 主要思想是，通过hist方法将不同时间间隔出现的次数进行一个计数。 经过统计可以得到 [1.4000000e+013.2000000e+01，7.8000000e+01，1.1600000e+02，1.8800000e+02，2.2200000e+02，2.6300000e+02，3.1200000e+02，3.2200000
4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢？因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分数据，
本文主要介绍了假设检验的异常点检验和DW检验，最后介绍了区间估计问题和预测问题。
目录Chapter 8：假设检验与区间估计(2)4.5 异常点检验4.6 Durbin-Watson 检验4.7 回归系数的区间估计4.8 因变量的预测Chapter 8：假设检验与区间估计(2)4.5 异常点检验在统计学中，异常点是泛指在一组数据中，与它们的主题不是来自同
018 参数估计之点估计法：矩估计法、最大似然估计
原创
2017-12-03 11:48:18
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信道估计（二）：卡尔曼滤波器零.概述卡尔曼滤波器可以说是大名鼎鼎了，在我本科期间就在惯性传感器的使用上听过，但一直不知道是什么，刚好通过这篇论文学习一下论文是这样描述他的，使用先验的状态空间模型和状态向量的估计，估计出后验的信道估计。一.什么是卡尔曼滤波器？卡尔曼滤波器是通过观测值和上一时刻的最优预测值来预测下一时刻的最优预测值的算法https://www.bilibili.com/video/B
图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
