样本量对数据结果是否有影响、有何影响

最新推荐文章于 2025-01-27 17:50:46 发布
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博客围绕样本量对结果的影响展开探讨，虽未给出具体内容，但推测会分析样本量大小与结果准确性、可靠性等方面的关联，在信息技术领域，样本量对数据分析、模型训练等有重要意义。
数据样本过大 数据维度过大：用户名做一个聚类2.可以将时间分段，达到降维的效果
强化学习曾小健
01-19 2052
CTR的核心问题主要是点击率 *广告排序 – ECPM=CTR*Bid – 排序时Bid已知，但CTR未知 *扣费 – CPCi = (CTRi+1*CPCi+1)/CTRi – 当前广告的扣费依赖当前及后一条广告的CTR 所以，计算每条广告的CTR是排序和扣费的核心数据样本过大 我们现在做的比赛样本都比较小，几个G上下，在自己的PC上还是能凑和的，但是在实际运用中，样本往往会很大，往往达到几百G，所以一般有两种方法可以来处理： 1.下采样：直到样本大小达到我们能够训练的程度。注意在采样时尽量让样本达到均衡
【案例】样本量大于30就可以认为是正态分布吗？你可能对中心极限定理有误区！
MinitabUG的博客
06-24 1376
我经常会被问到这么一个问题：样本量多大就不用进行正态性检验了。
python 假设检验 样本量太大_样本量大小会影响假设检验的结果（是否显著）吗？...
weixin_39545805的博客
12-15 1287
今天听课听到这样一个结论：如果假设检验的样本量很大，那么显著性水平α应该设得小一点。为什么呢？我没想通，于是去网上试图查找答案。结果发现网上很多人还在纠结：如果假设检验的样本量很大，那么会使假设检验的结果非常容易产生显著性。这是不是真的？样本量太大是不是不好？我：？？？ 很久之前我就知道这种说法没有道理，但是我从来没有仔细去研究过这个问题。这次在知乎和stackexchange上搜罗了一下大家的回...
随机信号分析实验（matlab仿真实验）
weixin_44566643的博客
11-17 2万+
一.实验内容： (1) 产生均匀分布的随机数，高斯分布的随机数和其他分布（瑞利，卡方）的随机数及画图，对生成的随机数进行分析； (2) 检验（1）中产生的均匀分布，高斯分布的数学期望和方差，并画出各种分布的随机变量的概率密度直方图； (3) 两组及多组独立的均匀分布的随机数做和统计和的概率密度直方图； (4) 用一个数学期望为0和不为0，方差为某值的高斯分布随机数，作为样本序列求自相关函数的估值，并用图形表示； （5）并计算出的自相关函数的估值，作为样本序列求功率谱密度的估值，并显示
样本量过少时，如何科学衡量喜好程度？
张俊红的个人博客
03-28 873
分享一个常见的场景，也是经常困扰大家的问题。先来一个场景：假设平台售卖两款手机A和B。A手机有800人喜欢，200人不喜欢；B手机有9人喜欢，2人不喜欢。那么，用户更喜欢哪款手机？相信这个场景，各位朋友在日常生活中、在工作中都遇到过。你们平时是如何做判断呢？希望通过今天的文章，能给大家一个新的视角、也更加科学的方案。01—常见的衡量方法我想，大家的第一反应应该是按照比率进...
Permutation test取样样本对结果的影响
IrismoonWang的专栏
05-06 975
Permutation test到底置换多少次呢？少了觉得哪里不对劲，多了计算太消耗资源。这里评估一下置换次数对结果的影响，本质上是探讨采样样本数量对推断总体统计分布的影响。 假如实际的总体分布服从下图中蓝色所示的概率分布曲线，每个bar代表一个bin，纵轴为该bin的发生概率。当取样500个样本时，由于500*0.001<1, 所以0.0001对应的bin根本不会被采集到，实际用这500个...
不同数据标准化方法对转录组基因表达矩阵主成分分析结果有何影响？
11-15
不同的数据标准化方法对转录组基因表达矩阵主成分分析（PCA）结果有显著影响，以下是几种常见标准化方法的影响分析： ### TPM（Transcripts Per Million） TPM考虑了基因长度和测序深度的影响，将表达量归一化到每...
增加负样本对YOLO模型训练速度有何影响？
09-06
增加负样本对YOLO模型训练速度的影响具有多面性，具体如下： ### 训练速度降低 - **计算量增加**：YOLO模型在训练时需要对每个样本进行前向传播和反向传播计算。增加负样本意味着训练集中样本数量增多，模型需要...
对抗训练对模型性能有何影响？
借雨醉东风的博客
01-27 1084
关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。
直接删除缺失值对不同类型的机器学习模型影响有何不同？
最新发布
11-21
尤其是在样本量本身不大的情况下，删除缺失值可能会导致模型过拟合，对新数据的预测能力变差。 - **K 邻近**：K 邻近算法基于样本之间的距离进行分类，直接删除缺失值可能会改变样本之间的距离关系。如果缺失值所在...
Bayesian评分系统：解决样本数量过少引起的问题
matrix67的专栏
02-10 2493
    本来还打算给这个Blog写一个日志评分系统的，现在看来估计没时间了。之前曾经找过一些关于日志评分系统的资料，偶然在我很喜欢的web 2.0站点TheBroth里找到了一篇介绍Bayesian评分系统的旧文，觉得非常科学，大致翻译一下。    很多网站都有用户评分功能。比如，你可以给某篇文章打分，1分表示这篇文章太烂了，10分表示你爱死这篇文章了。有些网站用加号和减号来代替评分
机器学习 - 样本不均衡 and 不足的处理办法
GoWeiXH的小天地
11-27 7078
机器学习-样本不均衡或不足的处理办法 降采样 倍采样 混合采样 代价敏感学习 样本不足
实证分析中经常遇到样本缺失值处理疑虑，一旦处理不当会导致分析结果不显著，你真的操作对了吗？
pony8181的博客
02-26 7040
我在数据清理与探索性分析中遇到的最常见问题之一就是处理缺失数据。首先我们需要明白的是，没有任何方法能够完美解决这个问题。不同问题有不同的数据插补方法——时间序列分析，机器学习，回归模型等等，很难提供通用解决方案。在这篇文章中，我将试着总结最常用的方法，并寻找一个结构化的解决方法。
BP神经网络样本数多少有什么影响 ？
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Hello World!
08-08 3万+
BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。 换一种说法，将你的数据集看成一个固定值， 那么样本集与测试集 也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待 样
深度学习数据对模型的影响
qq_43428929的博客
02-28 3140
尤其是当模型参数量很大，过于复杂时得到的性能比简单模型要差，这时候往往归结于模型的pipeline还是不够强大，却忽略了数据量的大小对模型性能的影响。如果使用带有长尾分布的数据集去直接训练分类网络的话，就会导致对于占比较大的类别能够较好的预测，占比较小的类别不能够较好的预测。从数据增强的使用频率来看，不难看出数据对于模型性能的重要性。数据增强简单的说就是基于现有的数据集，通过一些列变换产生不同的数据集以此来增强网络性能。就采用对齐混合图像的方式进行数据增强，如下，获得狗的形状，企鹅的纹理的数据。
统计学（3）——数据抽样方法的细节
weixin_44056331的博客
11-11 4163
抽样 数据的收集和整理 收集数据时的误差 常用的抽样方法 设计调查问卷的原则 第一节：数据的收集和整理 全面调查与抽样调查是数据收集过程中最常用的2种方法。 1.全面调查：就是对调查对象逐个排查。 优点：得到的数据全面，可靠 缺点：耗费人力物力财力；调查时间长 ...
样本量对差异性分析（Anova）或者T 检验的影响
呼呼的博客
08-08 1万+
样本量大的时候做差异性分析容易得到有显著性差异的结论，原因如下图， 求p值的过程中，n越大，Z0也越大，相对应的p就小了。当然这里默认方差变化不大的情况下，因为一般来说很多数据经过平均后方差不会变化很大，相比平均前后的样本量。 p值计算, from google image 下图中的数据，y1和y2的数据量各为1000，y1m和y2m数据量各为...
学习理论的一些言论
纸上得来终觉浅
03-23 739
作者：虾米lining 链接：https://www.zhihu.com/question/29633459/answer/150303826 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。 可以找
为什么扩大数据集可能导致分类效果下降？
ming_hu_yong的博客
08-09 1万+
本文目录0. 说明1. 问题背景2. 原因分析2.1 有没有可能是因为新数据的标签不够准确？2.2 是不是因为数据分布发生了变化？3. 举个栗子4. (强行)理论解释4.1 一种解释4.2 另一种解释5. 结论 0. 说明 由于是商业项目，一些数据不方便公开，但不影响文中列出的结果&结论，请谅解； 若发现问题，或者有任何问题想交流，欢迎留言哦~ 1. 问题背景 最近在做一个文本分类任务，遇到一个现象：在扩大了数据集之后，模型的分类准确率反而下降了，比较严重一个模型是下降了7个百分点左右。 这很违
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