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RSS订阅转载 2021-11-08
这里写自定义目录标题keras的图像预处理—— ImageDataGenerator 类数据增强keras的图像预处理—— ImageDataGenerator 类数据增强传送门
2021-11-08 18:09:16
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原创 模型评估与选择
经验误差与过拟合错误率：分类错误ff样本数占总样本数ff比例，E=am，即在m个样错误率：分类错误ff样本数占总样本数ff比例，E=\frac{a}{m}，即在m个样错误率：分类错误ff样本数占总样本数ff比例，E=ma，即在m个样本中有a个样本分类错误本中有a个样本分类错误本中有a个样本分类错误精ff=1−错误率精ff=1-错误率精ff=1−错误率误差：学习器ff实际输出与真实输出之间ff差异，学习器在训练样本误差：学习器ff实际输出与真实输出之间ff差异，学习器在训练样本误差：学习器ff实际输
2021-09-12 17:35:47
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原创 参数估计与求法
样本矩与总体矩Xi样本矩X_{i}样本矩Xi样本矩依概率收敛依概率收敛依概率收敛X总体矩X总体矩X总体矩一阶矩一阶矩一阶矩1n∑i=1nXi\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}X_in1i=1∑nXi→P\overset{P}{\rightarrow}→PE(X)E(X)E(X)二阶矩二阶矩二阶矩1n∑i=1nXi2\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}X_i^2n1i=1∑nXi2→P\overs
2021-08-26 10:59:24
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原创 数理统计的基本概念
总体和样本总体所研究对象的某项数量指标X的全体称为总体，总体中的每个元素叫个体所研究对象的某项数量指标X的全体称为总体，总体中的每个元素叫个体所研究对象的某项数量指标X的全体称为总体，总体中的每个元素叫个体样本X1,X2,X3,....,Xn，相互独立且与总体X同分布，则称X1,X2,X_1,X_2,X_3,....,X_n，相互独立且与总体X同分布，则称X_1,X_2,X1,X2,X3,....,Xn，相互独立且与总体X同分布，则称X1,X2,X3,....,Xn为来自总体X的简单随
2021-08-26 09:35:27
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原创 大数定律与中心极限定理
切比雪夫不等式和依概率收敛切比雪夫不等式设随机变量X的数学期望E(X)和方差D(X)存在，对于任意的ε>0，设随机变量X的数学期望E(X)和方差D(X)存在，对于任意的\varepsilon >0，设随机变量X的数学期望E(X)和方差D(X)存在，对于任意的ε>0，总有$P{∣X−E(X)∣⩾ε}⩽D(X)ε2,或者P{∣X−E(X)∣<ε}⩾1−D(X)ε2P\left \{ |X-E(X)|\geqslant \varepsilon \right \}\leqslant\
2021-08-25 22:03:05
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原创 随机变量的数字特征
数学期望期望的实质是随机变量X随依概率P收敛于X的平均值(不等同于Xˉ)期望的实质是随机变量X随依概率P收敛于X的平均值(不等同于\bar{X})期望的实质是随机变量X随依概率P收敛于X的平均值(不等同于Xˉ)离散型随机变量X的数学期望设随机变量X的概率分布为P{X=xk}=pk，k=1,2,...设随机变量X的概率分布为P\left \{ X=x_k\right \}=p_k，k=1,2,...设随机变量X的概率分布为P{X=xk}=pk，k=1,2,...，如果级数∑k=1∞xkpk绝对收敛
2021-08-25 18:38:08
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原创 多维随机变量及其分布
二维随机变量设X=X(ω)，Y=Y(ω)是定义在样本空间Ω上的两个随机设X=X(\omega)，Y=Y(\omega)是定义在样本空间\Omega上的两个随机设X=X(ω)，Y=Y(ω)是定义在样本空间Ω上的两个随机变量，则称向量(X,Y)为二维随机变量变量，则称向量(X,Y)为二维随机变量变量，则称向量(X,Y)为二维随机变量二维随机变量的分布F(x,y)=F(X⩽x,Y⩽y)=PF(x,y)=F(X\leqslant x,Y\leqslant y)=PF(x,y)=F(X⩽x,Y⩽y)=P{
2021-08-25 11:16:53
103
原创 随机事件与概率
随机事件与样本空间随机试验：对随机现象进行试验样本空间：随机试验的每一种可能的结果叫样本点，记作ω\omegaω。所有样本点的集合叫做样本空间，记作Ω\OmegaΩ, ω\omegaωϵ\epsilonϵ Ω\OmegaΩ样本空间的字迹称为随机事件，随机事件由样本点组成，把Ω\OmegaΩ看成一个事件，每次试验中必有一个基本事件发生，叫做必然事件。∅\varnothing∅为不可能事件事件的关系和运算事件A发送必然导致事件B发生，则A⊂\subset⊂BA⊂\subset⊂B 与B⊃\su
2021-08-23 23:31:26
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原创 基础数据结构-排序
@排序快排基于分治法的交换排序特征每次排序之后对于第k位置来说，位于[0,k-1]的数都小于它,位于[k+1,n-1]的数都大于它最好情况下，递归深度形成一颗完全二叉树的空间复杂的O(log2n),最坏情况下形成只有左子树或者只有右子树，复杂度O(n),递归的平均复杂度O(log2n)，快排是交换排序,交换的复杂度O(n),所以快排的平均复杂度O(nlog2n)步骤1.建立交换函数swap() 将待排序列的第一位元素设置成哨兵pos,设置两个寻找标记指针，第一个标记从后往前找，寻找
2021-08-23 12:03:53
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空空如也
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