置信区间的概念是由原籍波兰的美国统计学家耶日·奈曼提出的。简单理解，比如从北京到张家界旅游5天，你恐怕不能准确说出要花多少钱，但你可以给出一个范围，比如10000—13000，你会觉得比较可信。如果给的范围太大，比如10000—30000，虽然可信度更高一些，但这么大的范围参考意义不大；如果给的范围很小，如10000—10500，虽然准确性提高了，但可信度就似乎不会很高。而找到一个合适的估值范围，
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2024-10-09 18:56:40
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置信区间或称置信间距，是指在某一置信度时，
总体参数所在的
区域距离或区域长度。
置信度又称置信系数，置信水平、可靠度等，表明了区间估计的可靠性。用符号1-α表示。
显著性水平：代表是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。用符号α表示。是指估计
总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，
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2024-05-12 12:03:43
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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
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2024-03-13 14:15:46
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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
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2024-04-04 08:00:19
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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
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2023-09-21 12:06:24
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本节翻译自：https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-4/前一节我们实现了网络的前向传播。这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非极大值抑制。 必要条件：1.此系列教程的Part1到Part3。2.Pytorch的基本知识，包
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2024-09-29 23:46:20
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今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。现在你想要知道一个学校学生的身高情况，你可以把所有的学生测量一遍，然后得到答案，这种方法可以，而且得到的数据肯定是最真实的，但是这里有一个问题，什么问题呢？就是如果学生人数太多，全部测量的话工作量太大了，那怎么办呢？那就随机
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2024-06-27 22:52:38
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本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深
在很多统计研究，尤其是在医学研究中，经常需要计算样本比例，以及根据样本的比例估算总体率的95%置信区间。这篇文章介绍如何估算总体率的95%置信区间。一、计算公式根据上面的公式，要估算比例的置信区间，需要知道样本比例和标准误差。为了计算方便，我们举一个例子，假设有200个研究对象，50人是糖尿病患者。对此我们感兴趣的是患糖尿病的患者的比例。1、样本比例首先可以很简单的计算样本比例，只需要知道两个数据
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2023-11-23 21:47:05
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1） Apriori算法：通过apriori算法来实现频繁项集的查询：支持度：数据集中包含该项集记录所占的比例，上例中{豆奶}的支持度=2/5，{啤酒，尿布}的支持度=3/5。置信度：针对像频繁集数量>=2的情况，例如{啤酒，尿布}，那么置信度=支持度({尿布，啤酒})/支持度(尿布)。置信度的顺序对结果存在影响： &nb
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2024-02-29 13:26:55
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在Excel表格分析数据的时候，小编自己用的最多的统计函数，应该是文章最后3个统计单元格个数的COUNT系列函数。再此基础上分析假设值是否成立，以及判断置信区间与关联度。是不是听起来感觉很难的样子，下面8个函数看起来难，其实用起来并不难。欢迎大家来学习！一、CHIDIST函数(=CHIDIST(1,2))用途是返回c2 分布的单尾概率。例如，某项遗传学实验假 设下一代植物将呈现出某一组颜色。使用
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2024-06-18 15:28:41
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、研究目的二、研究方法创新点处理类不平衡的大多数方法交叉熵损失函数Brier Score三、DWB Loss总结 前言Dynamically Weighted Balanced Loss: ClassImbalanced Learning and Confidence Calibration of Deep Neural Networks 下载地址：DOI:
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2024-06-06 11:26:34
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关于置信区间和置信度的理解，在网上找了两个相关的观点感觉讲的很好，恍然大悟。 简单概括。 参数只有一个是固定的不会变。我们用局部估计整体。 参数95%的置信度在区间A的意思是： 正确：采样100次计算95%置信度的置信区间，有95次计算所得的区间包含真实值。 错误：采样100次，有95次真实值落在置信区间。
真实值不会变，变得是置信区间。
下面是两个引用： http://bbs.pin
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2023-12-19 20:44:15
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总结了一些darknet代码使用的小技巧。技巧1 两种测试方法 进行测试有两种方法： 方式1：$ ./darknet detect cfg/yol
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2024-06-11 05:25:40
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# 如何在Java中实现置信度
## 引言
在数据科学和机器学习领域，置信度（Confidence）是一个关键概念，它表示我们对某个判断或预测的信心。在Java编程中实现置信度涉及多个步骤，从数据准备到结果展示，整个过程需要我们理清思路。本文将以清晰的流程和详细的代码示例帮助你理解如何在Java中实现置信度。
## 流程步骤
下表展示了实现Java置信度的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 06:52:38
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本文主要记录YOLOv1的重要知识点、研读论文时产生的疑问问题及解决过程。 本文出现的图片和部分文字源于网络，侵删~~ 文章目录1. YOLOv1重要知识点总结2. YOLOv1算法原理介绍3. YOLOv1网络结构图4. YOLOv1损失函数5. YOLOv1存在缺点6. 解决问题 1. YOLOv1重要知识点总结输入图像尺寸：448×448将图片分成7×7个网格（grid cell）每个网格预
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2024-10-04 10:37:16
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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
背景：超市如何预知高中生怀孕美国明尼苏达州一家Target被客户投诉，一位中年男子指控Target将婴儿产品优惠卷寄给他的女儿（高中生）。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦诚自己真的怀孕了。支持度、置信度和提升度支持度是个百分比，指的是某个东西组合出现的次数与总次数之间的比例。支持度越高，代表这个组合出现的频率越大。“牛奶”的支持度=4/5=0.8 五个订单中四次买了牛奶 “牛奶+面包”的
mAP（mean average precision）是目标检测中衡量识别精度的一种重要的人为设计的评价指标。首先给大家介绍几种常见的目标检测领域名词。IOU（Intersection over Union，交并比） 预测框(Prediction)与原标记框(Ground truth)之间的交集面积除以他们之间的并集面积。Confidence Score Confidence Score 置信度分
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2024-06-06 11:00:20
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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
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2024-03-19 14:15:46
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