序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT)什么是序贯概率比检验数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数(观测或实验次数),而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、
用一个投掷硬币的例子来解释先验分布和后验分布:假设我们手中有一枚硬币，我们不确定它是否均匀（即正面和反面出现的概率相等）。现在我们想要通过投掷这枚硬币，了解它的正反面出现概率。这里，我们关心的参数是硬币正面朝上的概率p。先验分布：在投掷硬币之前，我们对p的信念。由于没有任何信息，我们可能会认为所有的p值都是等可能的，因此可以选择一个均匀分布作为先验分布。这表示在0到1之间的所有p值都有相同的可能性
今日内容：模块：1.json,pickle,shelve2.random3.os4.sys5.hashlib 1.json,pickle,shelve序列化： 把内存数据转成字符串或字节，叫作序列化
把字符串或字节转成内存里的数据类型，叫作反序列化 序列化的目的: 1.将数据永久保存
2.用于网络传输
3.使程序更具维护性 数据类型转成字符串存到内存的意
序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT)什么是序贯概率比检验数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数(观测或实验次数),而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、
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2021-08-02 10:54:00
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目录1、特征工程1.1 特征归一化1.2 类别型特征1.3 高维组合特征的处理1.5 文本表示模型1.6 Word2Vec1.7 图像数据不足时的处理方法2、模型评估(20~45)2.1 评估指标的局限性2.2 ROC曲线2.2.1 如何计算AUC2.2.2 ROC曲线与P-R曲线有什么特点2.3 余弦距离的应用为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧式距离？2.3.1 欧式距离与余弦距离2.3
一、Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。两类模型有一些方法是相同的：· model.summary()：打印出模型概况，它实际调用的是keras.utils.print_summary
· model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典
第2章 Probability Distribution2.2 Multinomial VariablesP74 两变量的条件期望与条件方差2.3 The Gaussian DistributionP86 高斯分布的参数辨识P94 序列估计Robbins-Monro 算法P99 高斯分布参数的贝叶斯估计一般性序列估计一维高斯分布均值的后验推断一维高斯分布方差的后验推断 Gamma分布一维高斯分布
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2024-05-14 20:28:51
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# 多目标规划序贯算法Python示例入门指南
在现代优化问题中，多目标规划（Multi-Objective Optimization）越来越受到重视。传统的优化方法通常只考虑单一目标，而在实际应用中，我们往往需要同时考虑多个目标。本文将教你如何使用 Python 实现多目标规划序贯算法，并通过代码示例指导你逐步完成这个任务。
## 流程概述
在实现多目标规划序贯算法之前，我们需要了解整个过
今天的基础研究主要是在cifar10数据集上解决一下几个问题： 1、从头开始，从最简单的序贯
原创
2022-12-25 07:06:54
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在网上找了很久，都没有看到一个我想要的内容，所以，自己通过阅读文献整理出来。SPA test 全称：superior predictive ability 中文：高级预测能力检验 又有叫：data snooping 数据窥探（见： A comparison of volatility models：Does anything beat a GARCH(1,1)） 用途：检测一系列模型能否优于基准(
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2023-10-11 10:31:22
682阅读
文章目录Sequential程序说明代码实现运行结果Sequential初步了解了tensorflow以后，发现了基于tensorflow的非常简洁的深度学习框架keras，只需要短短几行代码就可以编写网络模型：下面是示例一，最简单的使用例子，采用最基本的序贯模型：程序说明1.训练网络的目的为判断x数组中类似数据属于y数组中的哪一类2.使用简单的序贯模型，序贯模型是多个网络层的线性堆叠...
原创
2021-06-10 17:32:46
275阅读
keras 序贯（Sequential）模型 常见设置
原创
2018-10-11 11:29:33
1910阅读
文章目录Sequential程序说明代码实现运行结果Sequential初步了解了tensorflow以后，发现了基于tensorflow的非常简洁的深度学习框架keras，只需要短短几行代码就可以编写网络模型：下面是示例一，最简单的使用例子，采用最基本的序贯模型：程序说明1.训练网络的目的为判断x数组中类似数据属于y数组中的哪一类2.使用简单的序贯模型，序贯模型是多个网络层的线性堆叠...
原创
2022-03-01 10:31:51
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# 级比检验在Python中的实现
级比检验是一种重要的统计方法，主要用于比较多个模型的拟合优度，通常应用于方差分析（ANOVA）等领域。针对Python的初学者，让我们一步一步地实现级比检验。
## 流程概述
在进行级比检验之前，我们需要理解整个流程。下面是进行级比检验的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明
学习内容
应用似然比检验 (LRT) 进行假设检验
将 LRT 生成的结果与使用 Wald 检验获得的结果进行比较
从 LRT 显著基因列表中识别共享表达谱
似然比检验在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2通常，此测试将产生比单独的成对比较更多的基因。虽然 LRT 是对因子的任何水平差异的显着性检验，但不应期望它与使用 Wald 检验
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2024-08-05 21:41:25
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1. 假设检验假设检验分为参数检验与非参数检验。（1） 参数检验：已知总体分布, 猜测总体的某参数(原假设H0，null hypothesis)，用一组样本来检验这个假设， 是否正确 (即接受还是拒绝假设H0)。（2） 非参数检验：两总体的分布未知，检验两总体分布是否一致(用两组样本来检验)；由样本分布推测其总体分布 (假设H0)，用另一组样本来检验这个假设，是否正确。1.1. 正态总体下的参数假
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2023-12-07 15:09:29
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# 似然比检验 Python实现
## 引言
似然比检验（Likelihood Ratio Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个统计模型的拟合优度。在实际应用中，经常需要通过似然比检验来判断两个模型哪个更适合描述数据。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现似然比检验。
## 流程概述
下面是实现似然比检验的整体流程。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-01-20 09:14:11
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Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数，来创建一个Sequential模型。from keras.models import
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2024-10-23 13:07:40
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目录简介单样本t检验两独立样本t检验两配对样本t检验 简介<!-主要作为个人的笔记，和操作步骤的查询-->
参数检验(比价均值)是根据样本数据推断总体特征的方法。
这种推断通常在以下两种情况下进行：
参数检验：总体分布(多为正态分布)已知
非参数检验：总体不是正态分布，甚至总体分布未知
(注意拒绝小概率事件)检验前提：①正态分布；②两者间的比较检验步骤： 提出
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2024-09-11 07:33:10
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文章目录参考资料1. 比较检验1.1 假设检验1.2 交叉验证t检验1.3 McNemar检验1.4 Friedman检验与Nemenyi后续检验1.4.1 Friedman检验1.4.2 Nemenyi后续检验2. 偏差与方差 参考资料Machine-learning-learning-notesLeeML-Notes本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料1、2所做的笔记，主要用于学习，非技
