计算建模week2学习总结

最新推荐文章于 2025-12-04 21:55:31 发布

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#概率论 #机器学习

本文介绍了参数估计的概念，这是一种从样本推断总体分布中未知参数的方法。重点讲解了最小方差无偏估计，即在保证估计值均值等于真实参数值的前提下，选择方差最小的估计方法。

参数估计

根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。

最小方差无偏估计

在估计参数的均值为真实参数的条件下方差最小的那个参数。
- The estimator thus obtained will produce values close to the true value most of the time

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大数据建模中的维度建模详解

AI天才研究院

04-22

1011

随着企业数字化转型的深入，数据已从“辅助工具”升级为“核心资产”。传统关系型数据库（OLTP系统）的范式建模（第三范式）虽能保证数据一致性，但难以满足复杂多维分析需求（如“2023年Q4华东地区30岁以下女性用户购买的客单价TOP10商品”）。维度建模专为OLAP场景设计，通过冗余存储换取查询效率，已成为数据仓库、BI分析、大数据平台的标准建模方法。本文将覆盖维度建模的全生命周期，包括理论原理、设计步骤、实战案例及行业应用。核心概念：解析事实表、维度表、星型/雪花模型等基础定义；

机器学习-NG-week1&week2-线性回归

coder

01-05

527

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CSPhD-winston的博客

06-30

855

自适应测试结合了认知诊断模型和智能选题策略，通过多模态数据分析和机器学习方法，显著提升了教育测试的效率和准确性。未来的研究将继续探索更先进的模型和算法，以实现更加精准和个性化的教育评估。

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CSPhD-winston的博客

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门控循环单元（GRU）是一种改进的循环神经网络模型，它通过引入门控机制来解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失或爆炸问题。GRU的核心思想是利用重置门和更新门来控制信息的流动，从而更好地捕捉序列中的短期和长期依赖关系。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够学习到长期依赖关系。LSTM通过引入三种门控机制——输入门、遗忘门和输出门——来控制信息的流动，有效解决了传统RNN中的梯度消失问题。

Week 5-杨帆-学习总结

CSPhD-winston的博客

07-07

991

通过继承PyTorch的Dataset类，实现了一个VOCSegDataset类，能够加载和预处理VOC数据集。语言模型是自然语言处理领域的核心，它的目标是估计文本序列的联合概率。理想情况下，语言模型能够基于给定的文本片段生成自然、流畅且符合语法的文本。尽管当前技术尚未达到完全理解文本的深度，但语言模型在诸如语音识别、文本摘要生成等应用中发挥着重要作用。循环神经网络是一种适合于序列数据的神经网络，其核心特点是引入了隐状态来存储序列信息。

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CSPhD-winston的博客

07-14

1025

为了加载和处理VOC数据集，可以自定义一个数据集类，该类继承自高级API提供的Dataset类。通过实现方法，可以方便地访问数据集中的图像及其对应的类别索引。同时，通过filter方法移除尺寸不符合要求的样本，并使用方法对图像进行标准化处理。序列模型是用来处理时间序列数据或任何具有时间依赖性的数据的一种模型。这类数据常见于金融股票价格预测、气象预报、用户行为分析等领域。语言模型是自然语言处理中的核心工具，它用于预测文本序列中词元的出现概率。

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m0_71937380的博客

09-07

1059

问题分解清晰：将复杂问题分解为四个可建模的子问题数据驱动：基于真实临床数据进行建模方法创新：传统统计+机器学习的融合应用结果验证：多重验证确保模型可靠性。

机器学习学习笔记week2

weixin_44485812的博客

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418

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04-26

759

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