模型表示多变量的线性回归也叫做“多元线性回归”。首先还是先明确几个符号的含义。\(x{^{(i)}_j}\)：第i个训练样本的第j个特征，比如面积，楼层，客厅数\(x^{(i)}\)：第i个训练样本的输入\(m\)：训练样本的数量\(n\)：特征的数量多元线性模型的假设函数的形式如下：\[h_θ(x)=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+θ_3x_3+...+θ_nx_n
\]对应的\(x_1\)
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2024-03-21 18:46:52
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前言为了对比不同策略的效果，如新策略点击率的提升是否显著，常需要进行A/B测试。但测试是有成本的，样本量小时不能判断出差异是否是由抽样误差引起，样本量太大时如果效果不好则会造成难以挽回的损失。如何科学地选择样本量呢？需要了解A/B测试的统计学原理一、 A/B测试的统计学原理（一）大数定律和中心极限定理A/B 测试样本量的选取基于大数定律和中心极限定理。通俗地讲：1. 大数定律：当试验条件不变时，随
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2024-07-23 13:41:15
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一、常规参数1.1 epoch 是指所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。1.2 batch_size 中
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2024-05-29 10:08:26
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**每次做方案设计的时候，都会涉及到一个尖锐的问题，客户会问我得用多少的样本量才能发文章，这个嘛，事情从理论上回答还是有依据的，但是从实际出发永远都是 “理想很丰满，现实很骨感！” 。不过还是需要从理论上来分析一下，自己需要多少的样本适合构建临床预测模型。**样本容量确定的原因临床预测模型旨在预测个体的预后，为医疗保健中的诊断或预后提供信息。每年在医学文献中发表的预测模型数以百计，但许多预测模型使
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2024-06-03 11:18:18
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0.样本稀疏样本稀疏，指训练样本少。 此外，可能伴随特征过多的情形（维度灾难）。方案总结：1.数据层面数据增广数据增广，就是尽可能产生更多的样本，比如，一张图像，通过裁剪、变换、翻转、加噪声，获得更多样本；合成数据 比如，通过 GAN 生成数据等。2.模型层面数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大.模型正则化通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的
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2023-09-03 09:12:58
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1.1 样本不均衡现象样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重
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2024-01-02 10:20:18
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2.1样本空间1）对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验的结果，但试验的所有可能结果组成的集合是已知的。2）我们将随机试验E所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S，样本空间的元素，即E的每个结果，称为样本点。3）下面是试验中的样本空间： 2.2随机事件1）在满足这一条件的样本点组成的S6的一个子集，A=｛t|t>500｝,我们称A为试验E0的一
（以下算法出自 算法爱好者 ，由本人精简，拓展学习。版权所有）1、最小栈的实现 实现一个栈，带有出栈（POP），入栈（PUSH），取最小元素（getMin）三个方法，保证方法时间复杂度为O(1) 步骤：①创建2个栈A、B，B用来辅助A ②第一个元素进栈时，元素下标进入栈B，此时这个元素就是最小元素 ③当有新元素入栈时，比较该元素与栈A中的最小值，若比其小，将其下标存入栈B
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2024-08-09 15:55:09
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1. 点估计与优良性 点估计 总体 X 的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计。 点估计问题就是要构建一个适当的统计量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的观察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)来估计未知参数 θ。 pass无偏性 若估计量 θ-hat = θ（X1、.. 、
# 深度学习中的样本量：为什么它如此重要？
深度学习是近年来机器学习领域的一项重大进展，但它的成功依赖于大量的数据。样本量在构建和训练深度学习模型时至关重要。本文将探讨样本量的重要性，并提供一些代码示例，以帮助你更好地理解。
## 什么是样本量？
在深度学习中，样本量是指用于训练模型的数据点的数量。这些数据点可以是图像、文本、音频或任何其他类型的数据。足够的样本量能帮助模型从数据中学习到有效
样本量确定(sample size determination)，又称样本量估计(sample size estimation)，是指为满足统计的准确性和可靠性(I类错误的控制和检验效能的保证)计算出所需的样本量，它是临床试验设计中一个极为重要的环节，直接关系到研究结论的可靠性、可重复性，以及研究效率的高低。样本量估计也是一个成本-效果和检验效能的权衡过程。ICHE9(1998)指出，临床试验的样
完全独立随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。例如两个不同版本的测试程序对产品温度控制是否一样；两种不同的加工方法加工出的工件长度是否一样等。#_*_coding:utf-8_*_#本节内容学习用python统计包scipy自动计算双独立假设检验：'''双独立（independent）样本检验（ttest_ind）'''import numpy as np
imp
本周安排前三天算法模型后面改为下午考试加复习python编程
编程题为主
MySQL数据库
查询题为主
python与MySQL结合操作
网络爬虫
案例实战
python、文件操作、mongodb...
综合理论题
知识点的口头表达能力
'''过程中也可以不断的投递简历 有面试就去面试没有则听课(同步进行)'''
有面试就去面试 没有面试尽量来学校复习(在家里可能没有学习的
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2024-06-06 07:50:26
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何为样本不均衡： 样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。为何要解决样本不均衡： 样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。 样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到
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2023-11-09 21:04:01
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建模样本中正样本比例过低，怎么办？2017-10-21 19:56编辑推荐样本的选择对于模型效果来说至关重要，在分类问题中，合适的正负样本比例也是好模型必不可少的条件。然而，实际接触到的样本数据中，正样本的比例往往非常低，这时候该怎么处理呢？正样本、负样本，就是我们常说的“1”和“0”。在分类问题建模中，我们经常会遇见正样本比例过低的问题。像是风险建模时定义的“坏客户”，精准营销建模中购买过相应产
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2023-12-20 17:27:28
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1. 背景知识在医疗领域，研究一款新药是否有效，通常需要做的是大规模分组实验，treatment（实验组） 与 control（对照组）除了服用的药物有所不同外，其他因素，如：身高、体重、病情等，应该是类似的，这样的实验结果才能对新药的药效有客观的评价。在互联网、电商等公司，也有类似的场景：为了测试一个新优化的页面是否能够提高支付转化率，需要做ABtest。这时一个很重要的环节就是将流量随机的分为
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2024-08-08 12:08:22
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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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SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景一、T检验1.1 样本均值比较T检验的使用前提正态性；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要） 连续变量；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要） 独立性；（独立样本T检验要求） 方差齐性；（独立样本T检验要求）1.2 样本均值比较T检验的适用场景单样本T检验（比较样本均数和总体均数）； 操作：打开 分析—比较均值—单样本t检验
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2024-03-28 17:24:09
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# 如何应对深度学习中的样本量不足问题
在深度学习的应用中，样本量不足的问题常常导致模型性能不佳。作为一名刚入行的小白，了解如何处理样本量不足的问题是非常重要的。本文将为你提供一个完整的实施流程和具体的代码示例，让你能更好地理解和应对这一挑战。
## 第一部分：解决方案流程
以下是应对样本量不足的一个常见流程：
| 步骤 | 描述 |
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线性回归（Linear Regression with One / Multiple Variable）定义符号（Symbol Definition）m = 数据集中训练样本的数量n = 特征的数量x = 输入变量 / 特征y = 输出变量 / 目标变量(x, y) 表示一个训练样本\(x^{(i)}\)\(x_j^{(i)}\)假设函数（Hypothesis Function）以下所有 \(x
