假设检验分为参数假设检验和分布拟合假设检验和非参数检验 一、假设检验的思想： 建立假设 选择检验统计量并给出拒绝域形式 选择显著性水平 给出拒绝域 做出判断 二、p 值：利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平 三、参数假设检验类型：详见茆诗松 正态总体参数假设检验 指数参数假设检验，对指数 ...
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2021-07-02 15:37:13
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三阶段抽样 基本公式 现用$\mathbb_3,\mathbb_3$表示在固定初级单元、二级单元时，对第三阶段抽样求均值和方差；$\mathbb_2,\mathbb_2$表示在固定初级单元时，对第二阶段求均值和方差；$\mathbb_1,\mathbb_1$表示对初级单元求均值和方差。显然有 \[ ...
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2021-05-24 13:18:50
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本文是数理统计的绪论内容，主要介绍了总体、样本和统计量的相关概念和性质。 ...
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2021-03-08 14:04:09
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利用L-S定理，充分完备统计量法是寻找UMVUE的最方便方法，不过实际运用时还需要一些小技巧，比如如何写出充分完备统计量、如何找到无偏估计、如何求条件期望，等等。课本上的例题几乎涵盖了所有这些技巧，我们今天以一些课后习题为例，解析这些技巧的实际运用。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误 ...
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2021-02-15 12:20:17
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（1）单选题<!DOCTYPE html> 对于高斯色噪声w~N(0,Cw)中随机信号s~N(0,Cs)检测，下列检验统计量正确的是 A T(z)=zT.s^， (zT为z的转置，s^为s的估计) B T(z)=zT.inv(Cw).s^， (zT为z的转置，s^为s的估计,inv表示矩阵逆) C ...
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2020-12-29 12:02:30
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原文连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81891467在算法岗的面试中，除了数据结构和算法的编程题外，机器学习/深度学习的编程题也常常用来考察候选人的基础能力。不能讲了一大堆天花乱坠的算法，连个简单的算法都不能独立实现。非极大值抑制(NMS)NMS用来去掉重复的框。输入前面得到的框，对于每一类，按照score进行降序排序，最大的那个一定保留，然后和其他的框计算IOU。
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编程语言 时间：
2020-12-19 13:29:37
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零、Introduction类似于word2vec，GloVe也是一种词向量训练方法，改进如下:能够更好的利用全局统计量，训练速度更快仍然保留了局部窗口共现信息，语义效果略好于word2vec接下来，我会简要介绍GloVe模型的推导、PyTorch实现、使用方法一、推导原文提到了两种推导思路：一是【用词向量点积去拟合共现概率比】，二是【逐步改良SkipGram】；分别介绍如下直接拟合概率比首先定义
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2020-12-19 12:27:01
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花式解释AutoEncoder与VAE1什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:（1）跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图
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Web程序 时间：
2020-11-27 11:26:26
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Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 df=pd.read_csv('文件名称') 02 查看数据特征 df.info() 03 查看数据量 df.shape 04 查看各数字类型的统计量 df.describe() 05 去除重复值 df.drop_duplicates(inplace= ...
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2020-10-21 21:22:59
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机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识，因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提，这是我的科学老师从中学开始就灌输给我的：科学报告的一般规则是，您写下的每个数字都应为“真”的，因为“真”的定义是什么。让我们来研究一下这对测试性能等统计量意味着什么。当你在科学出版物中写下以下陈述时：测试准确率为52.34%。
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2020-10-19 22:46:16
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