卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。1.适合性检验卡方适合性检验的目的是为了检查所抽取的样本是符合与预期值。（是否符合理论值）例：统计一羊场全年所产876只羔羊中，有公羔428只，母羔448只，根据遗传学理论，公
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2024-05-28 09:49:33
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引言在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特
从四个度量维度被定义后，有许多测量质量评估指标维度的方法陆续被提出，本文仅针对Fitness指标，让我们从早期的研究者工作中介绍一个简单的Fitness指标度量方法。1.背景回顾上节内容，我们简单地介绍了四种质量维度，对拟合度和准确度的计算给出了定义，但是由于模型中存在的循环情况，使得定义计算对于现实大多数情况都不适用。因此，在2006年Weijters A提出了启发式的挖掘算法，并给出了一个拟合
【实验目的】理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；理解逻辑回归的sigmoid函数；理解逻辑回归的损失函数；针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。【实验内容】1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考试成绩来确定他们的入学机会。您有来自
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2024-10-07 16:03:54
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长文~可先收藏再看哟~150、在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？深度学习 DL基础 易1 随机初始化感知机的权重2 去到数据集的下一批（batch）3 如果预测值和输出不一致，则调整权重4 对一个输入样本，计算输出值 A. 1, 2, 3, 4 B. 4, 3, 2, 1 C. 3, 1, 2, 4 D. 1, 4, 3, 2 答案：（D）151、假设你需要调整参数来最
说明：此篇博客是总结性，因为具体的一些方法推导和介绍足以再写一篇博客，具体细节可以查看西瓜书上的介绍。欠拟合：是指对于训练样本的一般属性尚未学好。过拟合：是指对于训练样本中样本的独有的性质当做训练样本的一般性质学习了。模型评估方法：三种方法都是对数据集进行划分得到训练集S和测试集T。1.留出法：D=S并T，空=S交T。通过分层采样法，保持测试集和训练集的数据分布一致性。用测试集结果代替泛化误差。进
# 如何检验自己是否适合学习Java
## 一、流程概述
为了帮助你检验自己是否适合学习Java，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Java开发环境 |
| 2 | 编写一个简单的Hello World程序 |
| 3 | 编译和运行程序 |
| 4 | 理解基本的Java语法和概念 |
| 5 | 尝试解决一些简单的编程问题
原创
2024-05-05 05:15:57
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一 耦合度举例说明（1） 内容耦合。当一个模块直接修改或操作另一个模块的数据时，或一个模块不通过正常入口而转入另一个模块时，这样的耦合被称为内容耦合。内容耦合是最高程度的耦合，应该避免使用之。 ![内容耦合]() class A{
public int data_a;
}
class B{
public fun(){
A a = new A();
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2024-01-21 18:33:21
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Spring·基础入门篇(二) 程序的耦合和解耦
1. 程序的耦合和解耦1.1 什么是程序的耦合耦合性(Coupling)，也叫耦合度，是对模块间关联程度的度量。耦合的强弱取决于模块间接口的复杂性、调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调用关系、数据传递关系。模块间联系越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差( 降低耦合性，
（一） 什么是程序的耦合 程序的耦合是程序之间的关联性，也就是多个类的联系是否紧密，多个对象之间的关系是否密切。 生活中的案例： 你的房子里面有窗子，那么房子和窗子就有了关联 耦合度是松还是紧就看你的关联是强还是弱，也就是修改的代价，比如你窗子是扣死在墙里的那么你修 改窗子就必须修改墙 这就比较紧密了，反应在程序上就是耦合度高，不利于程序的扩展和维护。 但是如果你窗子是按照某种规格的
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2024-05-04 19:03:36
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1、KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test）Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情
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2024-06-29 08:27:41
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# Python 求空间重合度入门指南
在数据科学和计算机视觉等领域，求空间重合度是一个常见的问题，通常用于衡量两个空间对象（如矩形或多边形）的重合程度。本文将详细介绍如何用 Python 实现这一过程，适合刚入行的小白阅读。我们将分步进行，使用代码示例和相应的说明。
## 整体流程
首先，我们概述一下实现的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- |
## Python 判断图片重合度
### 介绍
在图像处理中，有时候我们需要判断两张图片的相似度或重合度。判断图片重合度可以用于图像对比、图像搜索、图像去重等应用场景。本文将介绍如何使用 Python 来实现图片重合度的判断。
### 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图片] --> B[预处理图片]
原创
2024-01-06 06:21:28
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White检验是一种用于检验线性回归模型中误差项同方差的统计方法。这种检验方法可以在各种数据分析场景下被广泛应用，如金融分析、市场研究和工程学。然而，如何在Python中实现White检验，则是许多数据科学家在数据建模过程中的一个常见挑战。本文将详细记录解决“White检验检验 python”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 背景描述
在20
# 如何计算Python中两列文字的重合度
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何计算Python中两列文字的重合度。在这个过程中，我们将使用一些基本的Python库和方法来实现这个目标。以下是整个流程的概述和详细步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取两列文字数据 |
| 3 | 清洗数据 |
原创
2024-07-20 12:36:10
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一、应用 耦合协调度模型用于分析事物的协调发展水平。耦合度指两个或两个以上系统之间的相互作用影响，实现协调发展的动态关联关系，可以反映系统之间的相互依赖相互制约程度。协调度指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小，它可体现出协调状况的好坏。 比如国家经济发展与社会民生的耦合关系情况，也或者城市化与生态环境交互耦合关系情况，也或者科技创新与产业结构耦
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2023-09-18 16:46:07
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t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
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因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。 所谓“编程不识Stack Overflow，纵称程序员也枉然”，Stack Overflow也算是国内程序员最常逛的网站之一，为什么这么受欢迎呢？我觉得有5点：1、Stack Overflow是英文
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2024-06-25 10:50:02
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我们前面讲了异方差，也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差，这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。关于检验异方差的统计方法有很多，我们这一节只讲比较普遍且比较常用的white test(怀特检验)。假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计
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2023-08-30 19:25:03
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导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
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