5 假设估计 basically empty

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本文探讨了如何使用有限的用例来验证假设的精度，重点在于置信区间的应用及统计量估计的方法，这些都是在iid条件下进行机器学习问题的基础。

用有限的用例验证假设的精度。

基本属于数理统计内容，大部分围绕在置信区间上。因为本书的机器学习问题，均是在iid的情况下，通过统计结果对统计量的估计。

UG\NX二次开发 多少词汇量才能无障碍阅读开发帮助
王牌飞行员_里海的博客
04-24 2909
大家都知道UFUN的帮助是英文的，有的开发者抱怨看不懂，还有的开发者为了能看懂接口说明专门学英语，那么英语学成什么程度就能无障碍阅读接口文档？我比较好奇，所以专门将UF_MODL部分的ufun函数的接口说明，提取出单词以作统计。大家猜一猜无障碍阅读UF_MODL部分的内容，需要多少词汇量储备呢？
OpenCV相机标定
凌风探梅的专栏
10-09 3852
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Chapter 5 假设评估
NeutronT的博客
09-23 687
评估假设 估计假设精度 样本错误率和真实错误率
参数估计与假设检验
happylls666的博客
12-15 3807
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点估计、区间估计以及假设检验的区别
weixin_41353276的博客
04-11 1万+
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马尔科夫假设估计推算一个语句出现的概率
niki_yang
08-04 807
1. 假设一段句子为集合S，其中表示n个词。 2. 目标：计算S在文本中出现的概率，即概率P(S) = P() (1.1) 3.展开P() = P()·P()·P()···P() (1.2) 4. 为了简化（1.2...
参数估计、假设检验与回归
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总体架构 拟合（fitting）   概念 已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归，否则叫作非线性拟合或非线性回归。   参数估计 概念 在已知
HTML5 和 VS2015 高级教程（一）
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龙哥盟
08-15 681
HTML5 涵盖了一系列广泛的技术，包括对 HTML 标记、级联样式表和客户端脚本的改进。此外，浏览器有一些重要的增强，使得提供一些优秀的 web 应用变得更加容易。虽然官方规范仍在发展中，浏览器供应商也在追赶，但已经有相当多的功能可用。此外，正如您将在接下来的几章中看到的，Visual Studio 和 ASP.NET 平台已经扩展到利用 HTML 特性集。Opera 以前的版本会显示刻度线来帮助分级范围控制，但是现在的版本没有，Chrome 也没有。但是，您可以使用datalist标签自己添加这些内容。
PCL 点云分割与分类 Segmentation RANSAC随机采样一致性 平面模型分割 欧氏距离分割 区域聚类分割算法 最小分割算法 超体聚类 渐进式形态学滤波器
万有文的博客
04-09 1万+
点云分割 博文末尾支持二维码赞赏哦_ 点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分， 使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提， 例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割， 然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取， 进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。 点云的分割与分类也算是一个大Topic了，这里因为多了一维就和二维图像比...
数学建模美赛、国赛真题训练——滑雪场的设计（原创）
weixin_44580740的博客
07-19 5269
摘要 本文分析研究单板滑雪过程，设计出了能使熟练运动员最大限度产生垂直腾空的半管滑道形状，并结合运动员在空中完成翻转等动作的要求检测优化了该滑道的形状。 首先，根据调查所得资料，半管滑道是具有一定倾斜度的U形槽滑道。为便于问题的分析，先不考虑滑道的倾斜情况，研究平放状态下的滑道截面图。对滑道内某处的运动员进行受力分析，利用能量守恒定律，表示出在剖面内进行一个周期滑动（从滑道某一边出发到滑回这一边）并产生垂直腾空时的能量转化关系。再对倾斜状态下的滑道分析，以滑道底部平地中线为X轴，垂直于X轴且方向是东西走
Redis6学习笔记-第二章-Redis6的基本操作
Fatter$hday的博客
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参数估计、假设检验及它们之间的关系（相同点、联系与区别）
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u013015687的专栏
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推断统计：参数估计和假设检验
数据分析与统计学之美
03-03 1万+
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统计学——参数估计与假设检验
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统计学(第六版)贾俊平 读书笔记 第 7 章 参数估计 7.1 参数估计的基本原理 参数估计就是用样本统计量去估计总体的参数。比如，用样本均值估计总体均值，用样本比例估计总体比例。 在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。样本均值、样本比例、样本方差等都可以是一个估计量。而根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。 参数估计的方法有点估计和区间估计两种。点估计就是中样本统计量的...
8 基于实例的学习
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存储所有实验用例，当有分类请求时，根据查询实例和已有实例的关系进行局部计算分类。不会有全局性的计算函数。归纳偏置是实例分布在欧式空间里是平滑的。 算法十四：k近邻，按属性值计算用例直接的距离，将查询实例分类为与之最邻近的k个分类的函数值。可以是最普遍、平均值、加权平均值等。有维度灾难的影响。可以用kd-tree作为快速索引。 局部加权回归，用查询实例的邻域作为训练集，使用距离作为权重，训练出一
7 计算学习理论
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10-23 1736
综述机器学习的难度：样本复杂度（多少）、计算复杂度、出错的上界。 真实错误率，即去真存伪可能性之和。是不可直接观察的，简接的使用样本错误率来估计。 PAC可学习：在多项式时间情况下，错误率、可分类的概率、实例个数是可控的。 一致学习器：与训练数据完美拟合。 太理论了。。。。。。。。
Mechine Learning on Coursera 总结
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12-30 1733
机器学习分为监督学习、非监督学习和半监督学习。课程只提到前两个，第三个是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。半监督学习对于减少标注代价，提高学习机器性能具有非常重大的实际意义。 监督学习 非监督学习 其他 Linear Regression Logistic Regression Ne
10.学习规则集合
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10-29 1384
目标是学习一个由多个if-then描述的规则。 一阶规则：有变量的谓词逻辑if-then语句。一阶horn子句。 算法十五：序列覆盖算法，通过一些正反例学习一条规则，如果规则的性能足够好，commit规则并移除学习使用过的数据。每单次学习都是学习一个合取规则，使用贪婪即可。 柱状搜索，在每次贪心时，对k个最可能成员进行下一步动作。CN2算法。 变种：只学习正例，默认否定反例；AQ算法（？？
时间与推荐 python验证
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03-29 1370
在我了解到的所有推荐系统的结构里（都是课本，课堂上的水版）没有购买顺序的考虑，即所有的基础推荐系统都是把购买行为使用bag of words的方法进行过滤和推荐的。 但是，有一个问题就是，真的购买顺序与下次购买无关吗？拿这个例子来说：买耳机，先买了个200块的AKG，又买了个200块的阿斯翠，这是很可能买手会发现国产性价比很不错，转而第三个仍然是用阿斯翠；如果先阿斯翠后AKG，可能会发现动圈的听
基础入门：最大化似然估计算法解析
5. **正则化和偏差-方差权衡**：尽管MLE在很多情况下能够提供很好的参数估计，但它可能对异常值敏感，导致过拟合。因此，在某些情况下可能需要引入正则化项，如L1或L2惩罚，来改善估计的稳定性和泛化能力。 6. **与...
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