原文：[A/B测试系列文章之怎么计算实验所需样本量 – Jeff的数据科学笔记](https://jeffshow.com/caculate-abtest-required-sample-size.html )本文暂不介绍实验所需样本量公式的由来，而是先给出样本量计算常用的几个公式，以及在Excel、R、Python等工具中实现实验样本量计算的方法。A/B 测试一般是比较实验组和对照组在某些指标上
一. 统计学原理（知识预备）1. 三大抽样分布、第一/二类错误卡方分布定义：设是来自标准正态分布的样本，则称统计量服从自由度为n的卡方分布，记为，其概率密度曲线pdf：当自由度n逐渐增大，曲线逐渐接近正态分布。t分布参考资料：统计学-t分布 - 知乎、《概率论与数理统计》定义：设，且X, Y相互独立，则称随机变量服从自由度为n的t分布，记为，其概率密度曲线pdf：当自由度n逐渐增大，曲线逐渐接近标
TF电机热保护用于防止电机过热而引起的电机损坏，TF作为三个一组，德国SEW电机每项绕组中均有一个TF，TF的温度级别为155F或者180H 其电阻的值随着温度的升高而增加PTC热敏电阻符合DIN44082的标准电阻测量(电阻测量工具要求)当使用温度传感器进行过热检测时，检测功能必须是可靠，灵活和独立的回路，当温度超过允许值时，热保护功能必须立即触发。TH德国SEW电机热保护用于防止电机过热而引起
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
文章目录基本概念偏差与方差的公式推导符号假设泛化误差、偏差和方差之间的关系偏差、方差窘境偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？如何解决偏差、方差问题？ 基本概念偏差(bias)：预测结果与真实值之间的差异，排除噪声的影响，偏差是某个模型输出的样本误差。偏差是模型无法准确表达数据关系所导致的，比如模型过于简单，非线性的数据关系采用线性模型建模，偏差较
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
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一开始学习时我没有太关注正负样本的问题，我以为正样本就是标注好的GT box，然而学到后面发现有很多的区别正负样本的方法，我才知道自己理解错了。正例是用来使预测结果更靠近真实值的，负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。看了好几篇博文之后我大概有了一些基础的理解，在分类问题中，对于狗这一类来说，所有标签为狗的图片都是狗类的正样本，其他的图片都是负样本，正负样本也就是所有图片都进入损失函数进
文章目录@[toc]1 小样本与大样本数据的比较2 大样本OLS假定2.1 线性假定2.2 渐进独立平稳过程2.3 预定解释变量2.4 满秩条件2.5 鞅差分序列2 大样本OLS估计量推导3 大样本OLS估计量性质3.1 一致性3.2 渐进正态性4 大样本OLS假设检验1 小样本与大样本数据的比较采用小样本数据估计线性模型参数存在如下缺陷：小样本要求严格外生性，即解释变量与任意时期扰动项均不相关（
1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（A） A. Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生
文章目录前言1. 类别权重如何计算2. tensorflow.keras.model.fit API 配置3. 实现方法3.1 数据集介绍3.2 代码实现3.3 完整代码相关API 官方文档 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0前言最近几个月一直在做时间序列分类相关的工作，在实际应用工作中，调整模型参数对模型的性能表现的影响比较大。通过设置分类权重平衡原来数据集中样
2用到的包rm(list = ls())
library(pwr)
library(tidyverse)3研究假设还是假设我们正在进行一项前瞻性研究，测量一组开始节食患者的体重变化。? 我们先提出研究假设，和:?: 该组患者
基线和节食
3周后体重的平均变化没有差异。
: 该组患者
基线和节食
3周后体重的平均变化存在差异。
4计
模型训练中，如果希望模型更偏向某一类数据或更聚焦于某一批样本，可以采用对数据类别和数据加权的形式达到上述效果。keras 默认设置下，样本的权重取决于其在数据集中的频率，即原始样本的分布。有两种方法可以对数据进行加权，而与采样频率无关。Tips：如下代码为方便测试跑通准备，分别构建了深度模型并加载了手写数字识别数据，可以直接忽略看后面~def get_uncompiled_model():
现在做爬虫阶段的数据分析，需要针对每一个站点随机抽检K个url，那么，如何从巨大数量的url中做到随机抽检呢?url的总数是不知道的，当然你可以扫描两次，第一次得到url总是，但是，有更好的做法。 要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。 是在 《计算机程序设计与艺术》 中看到的这个题目，书中只给出了解法，没给出证明。 解决方法是叫Reservoir Sampling （蓄水池抽样）
做问卷是一件头疼的事，发问卷出去让别人填结果别人乱填对自己分析问卷信息更是一件头疼的事。那该如何避免因为这些乱填的问卷影响问卷效果呢？下面我们从一个朋友让我帮他处理问卷的例子谈一下该如何使用pandas如何筛选删除那些没用的数据。1. 剔除无效样本准则一般而言，缺失数据达到10%以上或呈现规律规律作答即可将该样本视为无效样本。结合经验按照以下3个原则剔除无效样本：如果出现10%及以上题目未作答，就
collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本
所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。
负样本通过采集的方式获取，也可通过生
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2018-01-14 20:03:00
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部分说的很好。RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES)*len(ANCHOR_RATIOS)个anchors,如果一个anchor是ground-truth box的最大的IOU的anchor或者IOU大于0.7，那么这个anc
