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SPSS假设检验
实验目的: 1、学会使用SPSS的简单操作。 2、掌握假设检验。 实验内容: 1.一个总体均值的检验(小样本); 2.两个总体均值之差的检验; 3.绘制正态概率图; 4.S—W检验。 实验步骤: 1.一个总体均值的检验(小样本):单总体的Z检验和t检验。设是取自正态总体的一个样本,要检验。其中为已知 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 18:46:56    阅读次数:166
【dlib代码解读】人脸关键点检测器的训练
1. 源代码先给出测试的结果,关键点并不是特别准,原因是训练样本数据量太少。 以下给出完整的人脸关键点检测器训练代码。详细的代码解读请看第二部分。 /* faceLandmarksTrain.cppfunction:借助dlib训练自己的人脸关键点检测器(参考dlib/examples/train_ ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 18:38:51    阅读次数:67
SPSS非参数检验
实验目的: 学会使用SPSS的简单操作,掌握非参数检验。 实验内容: 1.中位数符号检验,检验总体中位数是否等于某个假定的值。设一个随机样本有n个数据,总体中位数的实际值为M,假设的总体中位数值为。当样本中的数据大于假设的中位数时,用“+”号表示,小于假设的中位数时,用“-”表示;对于恰好等于假设的 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 18:36:16    阅读次数:179
SPSS方差分析
实验目的: 1、学会使用SPSS的简单操作。 2、掌握方差分析。 实验内容: 1.单因素方差分析; 2.双因素方差分析。 实验步骤: 1.单因素方差分析,方差分析是基于变异分解的思想进行的,在单因数方差分析中,整个样本的变异可以看成由两个部分构成:总变异=随机变异+处理因数导致的变异,其中随机变异是 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 18:30:55    阅读次数:146
SPSS参数的区间估计
实验目的: 1、学会使用SPSS的简单操作。 2、掌握参数的区间估计。 实验内容: 1.一个总体均值的置信区间(小样本); 2.两个总体均值之差的置信区间(独立小样本); 3.独立大样本如何做?有哪些方法,请试一试,比较结果差异。 实验步骤: 1.一个总体均值的置信区间(小样本),在工具栏中依次选择 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 16:46:54    阅读次数:441
论文中矩阵的各种trick
[toc] $XQc\to XCq$ 其中$X\in R^{n,p},\,Q\in R^{p,k},\, c\in R^{k,1},\, C\in R^{p, kp},\, q\in R^{kp, 1}$,$n$表示样本数,$p$表示特征维度,$c$表示pattern的个数。 推导过程如下: $$ ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 10:09:14    阅读次数:94
pytorch中,嵌入层torch.nn.embedding的计算方式
本文主要记录: 1. 离散特征如何预处理之后嵌入 2.使用pytorch怎么使用nn.embedding 以推荐系统中:考虑输入样本只有两个特征,用逻辑回归来预测点击率ctr 看图混个眼熟,后面再说明: 一、离散数据预处理 假设一个样本有两个离散特征【职业,省份】,第一个特征种类有10种,第二个特征 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 09:46:29    阅读次数:260
9.主成分分析
一、用自己的话描述出其本身的含义: 1、特征选择 一般是减少样本中不相关的特征,加快模型的训练速度和效率,比如预测今天是否会下雨,其中性别比例就是多余的特征。 2、PCA 就是识别数据中主要的特征,然后通过分析特征值,确定出需要保留的主成分个数,舍弃其他主成分,从而实现数据的降维。 二、并用自己的话 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 09:20:48    阅读次数:53
RANet : 分辨率自适应网络,效果和性能的best trade-off | CVPR 2020
基于对自适应网络的研究,论文提出了自适应网络RANet(Resolution Adaptive Network)来进行效果与性能上的取舍,该网络包含多个不同输入分辨率和深度的子网,难易样本的推理会自动使用不同的计算量,并且子网间的特征会进行融合,从实验结果来看,在性能和速度上取得了很不错的trade ...
分类:Web程序   时间:2020-05-01 12:34:17    阅读次数:95
最小二乘法
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 极端到极致的优美 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-01 10:56:46    阅读次数:125
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