记录一些之前统计学不懂的概念，回头理解，然后分化一下

最新推荐文章于 2025-07-02 00:15:00 发布
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本文详细介绍了协方差矩阵的计算过程，包括求均值向量、将数据集每行减去均值向量以及最终求得协方差矩阵的具体步骤。
《统计学关我什么事》读书笔记
weixin_49374896的博客
04-24 532
《统计学关我什么事》读书笔记 1概述 这本书以比较简单易懂的“面积图”的方式以及通俗易懂的例子带着我认识了贝叶斯统计，老实说，如果一开始就从公式上讲解所谓的“先验概率”，“后验概率”，我一定会感觉头大。 2贝叶斯统计 举一个例子，假如说我们知道①商店里来的客人有80%的可能是随便逛逛，有20%的可能是真的想买东西，②而随便逛逛的人有30%的概率会询问商品，而真的想买的客人会有90%的概率去询问。 ③这时有一个客人询问商品，我们如何判断这位客人是真的想买还是随便逛逛呢？ ①②我们可以用一个图来表示，图中的面积
[转]浅谈协方差矩阵
weixin_33802505的博客
07-10 3969
一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为例，[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11, 12]，两个集合的均值都是10，...
统计学关我什么事？
数据森麟
01-11 614
公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：林骥来源：林骥最近，我正在读《统计学关我什么事》这本书，副标题是：生活中的极简统计学，作者小岛宽之，是日本的经济学博士，知名的数学随笔...
一个博士生接受怎样的训练是完整、全面的科研训练？
qq_41854911的博客
07-10 6226
我粗算了一下对机器学习（偏理论和方法论 不偏工程）大概30个技能点吧（可能增加）每个点我分成 高中初 三个级别 即总共90分 为了方便理解 默认本科毕业送基础分10分 凑到100分以我自己为例 我入学博士的时候是英国本科 大致上7+10=17分博一（21分）：上数学系博士课和机器学习的入门课 并多次参加kaggle 第一次使用tensorflow但不会读paper 更不会写 找了几个做ML的老师结果都被拒了 试着了解了几个女生但没遇到合适的博二上（31分）：刚开学遇到了我现在的导师 开始了第一个线性模型项目
BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）
weixin_43478836的博客
06-10 5275
BAT机器学习面试1000题系列 整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨...
推荐系统从入门到接着入门
elephant_my的博客
04-09 764
本文转载自：推荐系统从入门到接着入门—张小磊（北京交通大学 计算机科学与技术博士在读） 推荐系统从入门到接着入门一、前言二、简介搜索引擎推荐引擎三、所属领域四、会议介绍五、推荐系统分类1. 基于内容的推荐2. 基于协同过滤的推荐2.1 基于内存的协同过滤推荐2.2 基于模型的协同过滤推荐2.2.2.1 基于矩阵分解的推荐（1）Traditional SVD:（2）FunkSVD（3）BiasSVD:（4）SVD++:（5）BiasSVDwithU：3. 基于混合的推荐4. 基于人口统计学的推荐5. 基于规则
机器学习面试
yan31415的博客
06-19 7525
BAT机器学习面试1000题系列 整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明：本系列作为国内首个AI题库，首...
51c大模型~合集146
whaosoft~aiotの开发板商城
07-02 1723
【摘要】本文系统梳理了2017年Transformer架构问世以来大语言模型（LLM）领域的关键技术突破。重点分析了22篇里程碑论文，包括奠定基础的《Attention Is All You Need》、开启大模型时代的GPT-3研究，以及推动RLHF对齐技术的《Training language models to follow instructions with human feedback》等。文章还探讨了模型架构创新（如Mamba）、推理优化技术（FlashAttention）和评估方法的最新进展，
浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一 | 正本清源（看完有新认知）
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dingyahui的博客
10-25 3万+
浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一 原创 2017-11-02 朱松纯 目录 引言 第一节 现状：正视现实 第二节 未来：一只乌鸦给我们的启示 第三节 历史：从“春秋五霸”到“战国六雄” 第四节 统一：“小数据、大任务”范式与认知构架 第五节 学科一：计算视觉 — 从“深”到“暗” 第六节 学科二：认知推理 — 走进内心世界 第七节 学科三：语言通讯 — 沟通的认知基础 第...
统计学基础知识及其概念.pdf
12-24
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赤裸裸统计学和漫画统计学
12-06
如果把“结绳计数”也算作一种统计的形态，人类有意识地使用统计工具并利用其成果的历史，几乎...如今统计学早已不限于记录过去、分析现实，而是越来越积极地参与预测未来，大数据时代的到来更让统计学有了新的魔力。
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一篇文章读懂A/B测试背后的统计学原理
03-23
  既然涉及统计学了，我们先来了解一些基础概念，这些会对我们理解这些内容有很大帮助。 在现在的Appadhoc平台做测试时，我们通过对试验数据的解读来确认哪个版本的效果更好；整个过程就其实相当于在做一个对比...
谁都看得懂的统计学超图解.扫描修正
05-19
谁都看得懂的统计学超图解.扫描修正
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
最新发布
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
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小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
统计学思维导图：全面梳理统计学概念与方法
以下是统计学中一些重要的知识点和概念： 1. 描述性统计学：这是统计学的一个分支，它涉及数据的收集、处理、分析和可视化。描述性统计学使我们能够对数据集进行总结，并通过图表、数字描述等方法进行解释。它包括...
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