非参数统计是应用统计学的重要分支之一。非参数统计区别于传统的参数统计的基本 特点是：非参数统计分析模型通常对模型和数据的假定更为宽松 。一般而言，非参数统计是对数据分布的具体形式不做细致假定，尽量从数据本身获得数据的结构关系，逐渐建立对研究对象的数学模型和统计模型的方法。 非
# PyTorch模型参数统计
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，用于构建动态计算图的深度学习框架。在训练和优化神经网络模型时，了解模型的参数统计信息是非常有用的。本文将介绍如何使用PyTorch来统计模型的参数，并提供相关代码示例。
## PyTorch模型参数
在深度学习中，模型的参数是指神经网络中的可学习权重和偏置项。这些参数决定了模型的行为和性能。在PyTorch中，
原创
2024-01-30 09:12:12
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QOS服务质量是一种解决网络拥塞的方法，把现有的网络资源，合理的分配使用。QOS技术分为：流分类/标识，限速，拥塞避免和拥塞管理四个部分。流分类/标识：对于流量的分类我们可以通过ACL来做分类。我们对分好类的流量标记每个流的优先级。而标记流优先级的方式有两种：2 IP Precedence：值的范围为0~7。0为尽力服务数据1为中优先级数据2高优先级数据3呼叫信号4视频会议5语音6为预留
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2024-07-10 22:00:05
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参数模型与非参数模型1、概述2、参数机器学习算法3、非参数机器学习算法 1、概述 LR是参数模型，SVM是非参数模型。 参数模型、非参数模型（以及半参数模型）的概念应该源自于统计学中。统计专业课程《非参数统计》研究的对象就是秩检验、核密度估计等。 在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正态分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称
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2023-12-06 21:42:10
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非参数统计是什么？在许多实际问题中，数据的分布形态和数据之间的关系常常是不能任意假定的。探索性问题 研究中，往往对总体信息知之甚少。有时，数据并不是来自所假定分布的总体。这样，在假定总体分布的情况下进行推断的做法就可能产生错误的结论。于是，人们希望在不假定总体分布的情况下，尽量从数据本身来获得所需要的信息。这就是非参数统计。非参数统计的优点对总体假定较少，有广泛的适用性，结果稳定性较好：假定较少
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2023-08-30 06:38:00
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net = get_net() print("Total param size = %f MB" % (sum(v.numel() for v in net.parameters()) / 1024 / 1024)) #out:Total param size = 55.205193 MB
原创
2022-06-27 15:57:06
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目录参数估计方法：1.点估计：1.1 矩估计：1.2 最大似然估计：1.3 评价标准：如果判断一个估计量是好是坏？2. 区间估计：2.0 使用前提：2.1 单个总体：2.1.1 估计均值：2.1.2 估计方差：2.2 两个总体：2.2.1 独立样本估计均值之差：2.2.2 匹配样本估计均值之差：2.2.3 估计方差之比：3. 思维导图： 样本估计整体： 在统计学中，由于大多数情况下难以获得总体的
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2024-07-12 12:08:47
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innodb_stats_auto_recalc innodb_stats_method innodb_stats_persistent innodb_stats_persistent_sample_pages
原创
2021-04-09 10:58:02
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innodb_stats_persistent这个参数控制着统计信息是否写入到磁盘上，否则频繁计算的统计信息可能导致执行计划发生改变。 innodb_stats_persistent_sample_pages这个参数控制着采样的数量，跟oracle动态采样参数含义相同。 统计信息存放在 mysql.innodb_table_stats and mysql.innodb_index_stats两个
原创
2021-09-08 09:30:34
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一、多元回归 1、概述： 在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：y=lnx 可以转化为
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2024-06-12 16:01:09
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实验内容及要求利用观测数据计算总体分位数、对称中心和位置差的点估计，区间估计；利用R软件自带程序或自编程序完成中位数的符号检验，两总体比较的Wilcoxon秩和检验和K-S检验，独立性与随机性的卡方检验和Fisher列联表检验，相关性秩检验与协同性检验以及多总体比较的秩和检验和卡方检验；制作数据经验分布函数、概率密度图像，使用分布拟合方法解决总体类型的检验问题；通过最小二乘与权函数结合使用的方法解
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2024-01-25 21:29:20
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一个全连接的神经网络统计方法：结束！
原创
2022-12-02 10:00:51
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【代码】pytorch统计模型的参数量。
原创
2023-06-18 01:21:37
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# PyTorch 通过统计参数量的详细指南
在使用 PyTorch 构建深度学习模型时，了解模型的参数量对性能评估和模型优化至关重要。本文将为你介绍如何利用 PyTorch 统计模型的参数量，包括具体步骤和示例代码。
## 主要流程
首先，我们将整个流程分成几个步骤。下面的表格展示了每个步骤的流程和对应的操作：
| 步骤 | 描述
目 录统计描述 T检验 方差分析 聚类与判别分析 二项分布 相关与回归 因素分析 非参数检验 X2检验 生存分析定量资料的统计描述 N个连续型变量数据，分析结果：极差，最大值，最小值，算数平均数mean，几何均数geometric mean,中位数Median，标准差std.deviation，描述其频数分布特征的茎叶图；frenquencies 可做出描述其频数分布特征的柱状图，而de
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2024-10-08 08:45:17
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1、概述异常检测的统计学方法的一般思想是：学习一个拟合给定数据集的生成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。
即利用统计学方法建立一个模型，然后考虑对象有多大可能符合该模型。根据如何指定和学习模型，异常检测的统计学方法可以划分为两个主要类型：参数方法和非参数方法。参数方法假定正常的数据对象被一个以Θ为参数的参数分布产生。该参数分布的概率密度函数f(x,Θ)给出对象x被该分布产生
# 深度学习中统计模型参数量的实现
在深度学习中，了解模型的参数数量是一项重要任务。这不仅有助于我们评估模型的复杂性，还可以帮助我们确定模型训练的需求。本文将指导你如何实现“深度学习中统计参数量”的过程，详细描述每一步，并提供相应的代码示例。此外，我们将使用一个状态图来帮助你理解整个流程。
## 流程概述
下面是统计深度学习模型参数量的基本步骤：
| 步骤 | 描述
2.1广义符号和相关的置信区间非参数检验是在不知道总体分布的情况下所做的检验，符号检验是最简单的非参数检验2.1.1 分位点检验eg2.1，对城市花费指数进行分位点检验，按升序如下： 27.8 27.8 29.1 32.2 32.7 36.4 36.5 37.5 37.7 38.8 41.9 45.2 45.8 46.0 47.6 48.2 49.9 51.8 52.7 54.9 55.0 55.
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2023-12-06 18:21:03
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1.非参数方法参数方法 VS 非参数方法总体的分布形式已知，而其中的某些参数未知，我们可以通过从总体中随机抽取样本，根据样本信息对总体参数进行估计和假设检验，这就是一般所说的参数方法总体的分布未知，或虽已知却不能用有限个参数刻画，这时要对总体的某些性质进行估计或假设检验，就要使用非参数方法注意：非参数方法并非绝对只能解决非参数问题，有些也适用于典型的参数问题对符合使用参数方法条件的数据，首选参数方
本文介绍了MySQL中Innodb存储引擎的统计信息相关参数，包括innodb_stats_persistent（持久化统计信息）、innodb_stats_a
