1.1      定义 定义:假设X服从标准正态分布N(0,1),Y服从卡方分布,那么的分布称为自由度为n的t分布,记为. T分布密度函数其中,Gam(x)为伽马函数. 可用于两组独立计量资料的假设检验. 由于在实际工作中,往往σ(总体方差)是未知的,常用s(样本方差)作为σ总体方差的估计值,为了与u变换(正态化变换)区别,称为t变换,统计量t 值的分布称为t分布.[u分布也叫标准正态分布] u变换:[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u,以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0,σ=1的标准正

文件夹上传:从前端到后端 文件上传是 Web 开发肯定会碰到的问题,而文件夹上传则更加难缠.网上关于文件夹上传的资料多集中在前端,缺少对于后端的关注,然后讲某个后端框架文件上传的文章又不会涉及文件夹.今天研究了一下这个问题,在此记录. 先说两个问题: 是否所有后端框架都支持文件夹上传? 是否所有浏览器都支持文件夹上传? 第一个问题:YES,第二个问题:NO 只要后端框架对于表单的支持是完整的,那么必然支持文件夹上传.至于浏览器,截至目前,只有 Chrome 支持. 如果需要其它的浏览器支持则需要

在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论到其他的分布族,介绍了点估计的评判标准--无偏性.相合性.有效性:之后,我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计,并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法--矩法与极大似然法:最后,我们对点估计的有效性进行了讨论,给出了一些验证.寻找UMVUE的方法,并介绍了CR不等式,给出了无偏估计效率

筹码分布集中度90和70是什么意思? (2015-08-14 12:12:27) 转载▼ 标签: 股票 分类: 成交量能.筹码分析   那个集中度90,和集中度70,90和70是什么意思??集中度最大为100??图片上集中度90为12.17%软件怎么算出来的??如果不同软件算法不同,那么通用算法怎样??说明一个什么问题呢??从中能得到什么信息? 在移动成本分布图上主要包含三种颜色的线条,白线.黄线和蓝线.其中白线表示在当前股价下处于亏损状态的筹码(即交易者的买入价高于光标锁定日的收盘价),黄线显

老司机都有体会, 开发本身没有多难, 最纠结其实是最初的技术和框架选型, 本没有绝对的好坏之分, 可一旦选择了不适合于自己业务场景的框架, 将来木已成舟后开发和维护成本都很高, 等发现不合适的时候更换的成本更是令人胆颤, 数据观最早的接入层是采用ThinkPHP开发, 后来基于种种权衡后决定用node.js重制, web开发框架选型就成为首要必须慎重解决的问题, Express当然是头号映入视野的名字, 本着全面考察重点择优的原则又花不少时间简单研究对比几个主流的node.js web开发框架,

本博文来自<PRML第二章> 在第一章中说了对于模式识别问题来说,核心角色就是概率论.本章的目的一方面是为了介绍概率分布,另一方面也是为了对后面遇到的那些复杂问题先打下基础.本章关于分布上的一个讨论核心就是如何在给定有限的观测集合基础上对随机变量的概率分布进行建模,这也被称之为密度估计问题.本章中假设数据都是i.i.d 的.这里我们的强调下密度估计问题其实是个病态问题,因为对于某个观测到的有限数据集来说,其实是会有无限个概率分布可以可以如此表示. 什么分布最合适是需要基于模型选择问题上的考虑,

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title: [概率论]5-1:分布介绍(Special Distribution Introduction) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Distribution toc: true date: 2018-03-27 20:35:20 Abstract: 本文介绍本章关于分布的内容提要 Keywords: Distribution 开篇废话 这篇就是个介绍,会非常短,但是还是有点点信息在里面的比如,给了一个分布的家族分类

Hinton的第6课,这一课中最后的那个rmsprop,关于它的资料,相对较少,差不多除了Hinton提出,没论文的样子,各位大大可以在这上面研究研究啊. 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法.这里再回顾下关于一个线性神经元他的错误表面是怎样的. 这里的错误表面就是在一个空间中,水平轴是对应于NN的权重,竖直轴对应于所产生的错误的表面.对于一个误差平方的线性神经元,这个表面总是一个

linux下错误的捕获:errno和strerror的使用 - Google Chrome (2014/2/26 17:31:39) linux下错误的捕获:errno和strerror的使用 2011-08-09 13:44:12 经常在调用linux 系统api 的时候会出现一些错误,比方说使用open() write() creat()之类的函数有些时候会返回-1,也就是调用失败,这个时候往往需要知道失败的原因.这个时候使用errno这个全局变量就相当有用了.    在程序代码中包含 #i

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

1. 静电场: 由静止电荷产生的稳定电场. 2. 此时, Maxwell 方程组为 $$\bex \Div{\bf D}=\rho_f,\quad \rot{\bf E}={\bf 0}. \eex$$ 于是 $$\bex {\bf E}=-\n\phi,\quad -\cfrac{\p}{\p x}\sex{\ve \cfrac{\p\phi}{\p x}}-\cfrac{\p}{\p y}\sex{\ve \cfrac{\p\phi}{\p y}} -\cfrac{\p}{\p z}\sex

1.1 MySQL逻辑架构 MySql服务器逻辑架构图 1.连接管理与安全性 每个客户端连接都会在服务器进程中拥有一个线程,这个连接的查询只会在这个单独的线程中执行,该线程只能轮流在某个CPU核心或者CPU中运行.服务器会负责缓存线程,因此不需要为每一个新建的连接创建或者销毁线程. 当客户端(应用)连接到MySQL服务器时,服务器需要对其进行认证.认证基于用户名.原始主机信息和密码.一旦客户端连接成功,服务器会继续验证该客户端是否具有执行某个特定查询的权限. 2.优化与执行 MySql会解析查询

1.IRT模型概述 IRT(item response theory 项目反映理论)模型.IRT模型用来描述被试者能力和项目特性之间的关系.在现实生活中,由于被试者的能力不能通过可观测的数据进行描述,所以IRT模型用一个潜变量 $ \theta $ 来表示,并考虑与项目相关的一组参数来分析正确回答测试项目的概率.目前常见的IRT模型有2-PL模型和3-PL模型.其具体表达式如下: 2-PL模型的表达式如下: $ p_{i,j}(\theta_i) = \frac {1} {1 + \exp\,[

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大

和 Koller 的 video 最大的不同莫过于书上讲 LBP 的角度不是 procedural 的,而是原理性的.我们先看个 procedural 的,在一般的 cluster graph 上的 BP 改进版即 loopy belief propagation 先将所有的 message 初始化为 1,然后依照原先的策略进行消息传递,直到收敛为止.这里面收敛很可能不是所有的消息都能收敛,同时传递消息的顺序一般比较 tricky,过去认为有效的同步传递方式已经被搞清楚很多情况下不能收敛到合理的

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.