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搜索关键字:观测    ( 808个结果
Chapter 7 Confounding
Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 这一节介绍了一个confounding的概念, 在观测数据中, confounder往往是让人头疼的存在. backdoor path: 指的是intervention$A$和outcome$Y ...
分类:其他好文   时间:2021-03-03 12:09:26    阅读次数:0
OpenTelemetry - 云原生下可观测性的新标准
OpenTelemetry - 云原生下可观测性的新标准 CNCF 简介 CNCF(Cloud Native Computing Foundation),中文为“云原生计算基金会”,CNCF是Linux基金会旗下的基金会,可以理解为一个非盈利组织。 当年谷歌内部一直用于编排容器的Borg项目开源了, ...
分类:其他好文   时间:2021-03-02 11:42:36    阅读次数:0
vue生命周期总结
beforeCreate created beforeMount mounted beforeUpdate updated beforeDestroy destroyed 1、在beforeCreate和created这个生命周期之间,进行初始化事件,进行数据的观测,可以看到在created的时候数 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-19 13:46:05    阅读次数:0
R语言ROC曲线评价分类器的好坏
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18944 本文将使用一个小数据说明ROC曲线,其中n = 10个观测值,两个连续变量x_1和x_2,以及二元变量y∈{0,1}。 我们可以表示平面(x_1,x_2)中的点,并且对y∈{0,1}中的y 使用不同的颜色。 df = data.frame ...
分类:编程语言   时间:2021-01-22 12:19:30    阅读次数:0
vue的生命周期
vue的生命周期 1.beforeCreated 实例初始化之后,数据观测 (data observer) 和 event/watcher 事件配置之前被调用,new Vue() 表示实例的初始化。 2.created 在实例创建完成后被立即调用。在这一步,实例已完成以下的配置:数据观测 (data ...
分类:其他好文   时间:2020-12-23 11:38:54    阅读次数:0
函数计算的可观测性
本文主要分为三个部分:概述中介绍可观测性的基本概念,主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三个方面;然后详细介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing;最后以几个常见场景为例,介绍在函数计算中如何快速定位问题并解决问题。
分类:其他好文   时间:2020-12-16 13:06:05    阅读次数:10
聚合报告中90% Line涉及到百分位数的概念
聚合报告中90% Line涉及到百分位数的概念,属于统计学术语,定义如下: 如果将一组数据从大到小排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列如,处于p%位置的值称第p百分位数。 例如中位数就表示第50百分位数。所以90% ...
分类:其他好文   时间:2020-12-16 12:41:09    阅读次数:2
模型化编程 | 使用“推窗口”方法求解「疏密度」相关问题
什么是模型化编程?模型化编程是我在前几天的一篇文章《非著名架构师告诉你,代码该如何写,才能自己写的容易别人看的也不痛苦》中提出的,意思是在写代码前,先为代码找到一个与之非常相近的模型,然后在大脑里把这个模型想清楚并构建好。这样写代码时就按照这个模型来写,保证写出来的代码是正确的,而且整体看起来也非常清晰,绝对不会有“东一枪,西一炮”这样凌乱的感觉。当我们向别人介绍时,就把这个模型描绘出来,只要对方
分类:其他好文   时间:2020-12-15 11:38:53    阅读次数:3
马尔科夫决策过程之Markov Reward Process(马尔科夫奖励过程)
上文介绍了马尔科夫决策过程之MarkovProcesses(马尔科夫过程),可以移步到下面:马尔科夫决策过程之MarkovProcesses(马尔科夫过程)本文我们总结一下马尔科夫决策过程之MarkovRewardProcess(马尔科夫奖励过程),valuefunction等知识点。1MarkovRewardProcess马尔科夫奖励过程在马尔科夫过程的基础上增加了奖励R和衰减系数γ:<S
分类:其他好文   时间:2020-11-30 15:36:27    阅读次数:6
《Python贝叶斯分析》
贝叶斯简介 先验:体现了对参数的了解,设定参数的分布 似然:引入观测数据,反映在给定参数下,观测数据的可信度 后验:基于观测数据,获得参数的分布和可信度 贝叶斯定理:后验正比于似然乘以先验 抛硬币案例 以抛硬币为例 参数为硬币朝上的概率A(表示抛一次硬币时正面朝上的可能性),定义为P(A),此为先验 ...
分类:编程语言   时间:2020-11-26 14:48:53    阅读次数:9
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