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
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
（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
转载
2024-08-09 15:55:09
49阅读
Mann-Kendall 检验——一种非参数检验方法Mann-Kendall 方法是一种非参数统计检验方法,其优点是不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰,更适用于类型变量和顺序变量,适用性强,计算也比较方便。该方法不但可以检验时间序列的变化趋势,还可以检验时间序列是否发生了突变。Mann-Kendall 趋势检验(一)Mann-Kendall 趋势检验的原理 统计量S——当n>8
转载
2024-07-19 20:13:53
0阅读
函数STDEV：估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值(mean)的离散程度。语法STDEV (number1,number2,...)Number1,number2,...为对应于总体样本的1到30个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。说明函数STDEV假设其参数是总体中的样本。如果数据代表全部样本总体，则应该使用函数STDEVP来计算标准偏差
转载
2023-06-19 13:53:48
180阅读
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
转载
2024-07-23 13:41:15
75阅读
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
转载
2024-05-29 10:08:26
689阅读
一、样本熵概述样本熵是一种衡量数据无序性的量化指标，它是通过测量样本的多样性来计算的。与其他熵的概念不同的是，样本熵是基于统计学的理论推导而得出的熵，而不是基于热力学理论推导的。在实际应用中，样本熵可以被应用于特征选择、分类识别、聚类和异常检测等数据预处理过程中，以发现和剔除无意义的数据，并提高数据分析的准确性和可靠性。二、样本熵计算方法1. 样本空间的贡献计算首先，我们需要将样本空间分成若干个相
转载
2024-04-14 20:59:31
530阅读
**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
转载
2024-06-03 11:18:18
793阅读
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
转载
2024-01-02 10:20:18
538阅读
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
转载
2023-09-03 09:12:58
1124阅读
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
# 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
# 如何实现“python样本量1000决策树”
作为一名经验丰富的开发者，我会向你介绍如何在Python中实现样本量为1000的决策树模型。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程步骤
下面是实现该任务的整体流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 划分训练集和测试集 |
|
原创
2024-02-25 07:50:00
54阅读
# 如何估算MySQL中的数据量
在开发数据库应用程序时，经常需要估算数据库中的数据量，以便做出合适的容量规划和性能优化。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，数据量的估算对于数据库管理员和开发人员来说尤为重要。本文将介绍一些方法来估算MySQL中的数据量，并提供一个实际问题的解决方案。
## 1. 估算数据行数
在MySQL中，可以通过执行`COUNT(*)`语句来估算表中的数据行
原创
2024-03-15 06:56:11
364阅读
从我毕业到现在，已经或多或少为N个项目估算过工作量了，这里分享下一些估算工作量的经验：
Part 1: 会影响工作量估算的因素
(1) 无法正确认识即将要开发的应用程序系统的复杂性，经常过低或者过高估计了
(2) 要开发的系统有时候必须与现有的系统集成在一起，而这个集成的工作量很难估算，因为集成的方式不同（侵入式的还是非常低耦合的）会极大影响工作量
(3)系统的规模（功能点的数
原创
2012-05-02 08:27:18
1432阅读
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
转载
2023-12-20 17:27:28
205阅读
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
转载
2024-06-06 07:50:26
163阅读
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
转载
2023-11-09 21:04:01
66阅读
