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（
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2024-04-27 09:48:08
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# Python绘制多维度样本分布
在实际的数据分析和机器学习应用中，我们经常需要对多维度数据进行分析和可视化。Python作为一种强大的数据分析工具，提供了丰富的库和工具来处理和展示多维度数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制多维度样本分布的图表，帮助我们更好地理解数据之间的关系和分布。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库，包括`numpy`、`p
原创
2024-04-25 05:12:20
148阅读
# 使用Python绘制概率密度
在数据分析和可视化中，绘制概率密度函数（Probability Density Function, PDF）是理解数据分布的重要方式。本文旨在教会新手如何使用Python根据样本绘制概率密度。我们将逐步完成这一过程，代码部分将以Markdown语法标识出来，并添加注释以便于理解。
## 一、流程概述
我们实现这一目标的流程如下表所示：
| 步骤
原创
2024-10-28 04:10:30
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# 如何使用R语言绘制样本密度直方图
绘制样本密度直方图是数据分析中一个重要的步骤，能够帮助我们直观查看数据的分布情况。对于初学者而言，掌握这一技能是十分必要的。接下来，我将为你详细讲解如何使用R语言绘制样本密度直方图。
## 流程概述
以下是绘制样本密度直方图的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装和加载必要的R包 |
| 2 |
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
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2024-01-16 16:34:39
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python2.X与Python3.x版本介绍目前市场上有两个Python的版本并存在，分别是Python2.x和Python3.x新的Python程序建议使用Python3.0版本的语法Python2.x是过去的版本解释器名称是Python3相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级为了不带 ...
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2021-06-04 23:17:00
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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
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2024-01-02 12:18:52
173阅读
样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
# 深入理解 Python 中 UUID 的版本区别
在Python中，UUID（通用唯一识别码）被广泛用于标识唯一对象。UUID有多个版本，每个版本有其特定的用途和生成方式。本文将深入探讨Python中UUID的不同版本、实现流程，并提供代码示例和可视化图表。
## UUID 的版本
UUID共有五个版本，以不同的方式生成：
1. **版本1**：基于时间和节点（通常是MAC地址）
2.
原创
2024-08-11 04:42:50
147阅读
## Python不同版本区别
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你了解Python不同版本之间的区别。在本文中，我将向你展示一种简单的流程来了解Python版本之间的差异，并介绍每个步骤需要执行的代码。
### 流程概述
首先，让我们来概述一下整个流程。下表展示了了解Python不同版本区别的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1：选择Python
原创
2023-12-17 05:51:48
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## R语言绘制样本量的城市分布
在数据分析和统计学中，样本量是一个重要的概念。样本量代表了数据集中的观察点数目。在某些研究中，我们可能对不同城市的样本量分布感兴趣，以便更好地了解数据的来源和分布情况。
在本文中，我们将使用R语言来绘制样本量的城市分布。我们将使用一个虚构的数据集来演示这个过程。
首先，我们需要安装并加载一些必要的R包来进行数据处理和图形绘制。在R中，我们可以使用`insta
原创
2023-07-27 02:19:52
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2.4 分类后处理 监督分类和非监督分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、小斑块去除、分类统计分析、分类叠加、分类结果转矢量等操作。
在本实习中主要进行小斑块去除(采用聚类方法)和分类统计，并最终制作土地分类专题图。 2.4
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2024-08-15 10:34:17
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前言小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，
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2023-08-14 14:38:06
194阅读
（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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现在看很多anchor-free的方法都有east的影子，和east都很像。点的预测其实就是anchor=1.anchor-based向anchor-free进步的关键其实就在正负样本的分配问题，如何定义正负样本，正负样本的分布，分配，loss设计都是关键，在cascade rcnn通过不断的控制IOU对正负样本进行筛选来设计样本分布，在re
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2024-08-21 19:27:41
59阅读
import pandas as pd
def getEmpDataFrame(num):
'''创建一份可复用的数据，有一定的随机性和真实性'''
原创
2018-01-19 18:06:13
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# Python 样本抽样指南
在数据分析和机器学习中，样本抽样是一个重要的方法，用于从较大的数据集中提取一部分数据以进行分析。本文将详细讲解如何在 Python 中实现样本抽样，适合刚入行的小白学习并掌握基础知识。
## 流程概述
首先，让我们大概了解一下样本抽样的流程。以下是一个简单的步骤表，帮助你理清思路。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 03:34:43
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# 样本增广：提升机器学习模型性能的好帮手
在机器学习的世界里，数据质量和数量对模型的性能有着至关重要的影响。而在某些情况下，获取大量标注数据可能会非常困难或耗时。因此，样本增广（Data Augmentation）便应运而生，它通过对已有数据的扰动生成新的样本，以此增加训练数据的多样性，帮助模型更好地学习。本文将介绍样本增广的概念、原理及其在 Python 中的实现，并展示相关的流程图和状态图
1 数据均衡方法数据的不均衡问题往往会让模型更偏向于多数类的样本，而对少数类样本的识别表现不佳，因此数据的不均衡是模型构建中需要重点解决的问题。常用的解决方法可以划分为两个层面：一个层面是从数据的角度出发，通过采样的方式调整样本类别比例来实现数据的均衡；另外一个层面是从算法的角度考虑，通过集成的思想改进算法或者构建新的分类算法来实现数据的均衡。（1）数据层面对于数据层面而言，通过采样来实现数据的均
在这篇博文中，我将介绍如何解决 Python 中的“drop 样本”问题。这个过程包括了详细的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固，让读者能够全面掌握解决方案。
## 环境预检
为了顺利处理“drop 样本”的问题，我们首先需要对环境进行预检。以下是我整理的思维导图，它涵盖了我们所需的环境要求和硬件配置。
```mermaid
mindmap
root((环境预检)
