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  • 360笔试居然过了(不可置信脸~~~)

    千次阅读 2018-08-31 22:39:42
    本渣居然过了360的笔试 哈哈哈哈哈 视频面只希望不要碰到压力面试官 不要讽刺羞辱无下限就好 希望碰上一个和蔼可亲的大佬  ...求能过 只要体验太差 也就弥足珍贵了!!! 9.5才面,面完更~...

    本渣居然过了360的笔试  哈哈哈哈哈  视频面只希望不要碰到压力面试官 不要讽刺羞辱无下限就好 希望碰上一个和蔼可亲的大佬  

    默念  祝福自己

    不求能过 只要体验不太差 也就弥足珍贵了!!!

    9.5才面,面完更~

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  • 来源:http://blog.wolfram.com/2008/12/01/the-incredible-convenience-of-mathematica-image-processing/ 附录: Mathematica图像操作基础教程 ...

    来源:http://blog.wolfram.com/2008/12/01/the-incredible-convenience-of-mathematica-image-processing/

    附录:

    Mathematica图像操作基础教程

    http://reference.wolfram.com/mathematica/guide/ImageProcessing.html

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  • 置信水平(概率): 置信区间包含整体平均值的概率是多大。P(a<样本平均值<b) = Y% 置信区间(误差范围): 【a,b】 如果有100个样本,每个样本的平均值都有一个置信区间(误差范围),如果置信水平为95%...

    置信水平(概率):

    置信区间包含整体平均值的概率是多大。P(a<样本平均值<b)  = Y%

    置信区间(误差范围):

    【a,b】

     

    如果有100个样本,每个样本的平均值都有一个置信区间(误差范围),如果置信水平为95%,那么就会有95个样本的置信区间包含整体平均值。

    也就是说,如果只做一次抽样,那么样本平均值包含整体平均值的概率是95%。

    即真实值落在实验值置信区间内的概率是95%。

    (动态演示置信区间:http://rpsychologist.com/d3/CI

     

     

    小样本:样本个数小于30

    大样本:样本个数大于等于30,只有这个时候才符合中心极限定理(相互独立随机的样本均值服从正态分布)

     

    大样本如何计算置信区间?

    1. 计算样本的标准误差(原公式s为整体标准差,但由于不知道总体的标准差,因此这里的s使用样本的标准差)

    2. 确定置信水平

    根据中心极限定理可知:无论整体成什么分布,样本平均值会在总体平均值周围,并且呈正态分布。

    有95%的样本平均值会落在两个标准误差内。这就是为什么通常会选择95%作为置信区间的原因。

    3. 确定置信区间上限和下限(即a,b)

    如果能计算出a离平均值多少个标准误差,就能通过平均值计算a值。

    可以通过查Z值表求出z的具体值。

    根据中心极限定理,样本平均值约等于总体平均值。

    因此总结如下:

     

    以上几步可归纳为:

     

    小样本如何计算置信区间?

    计算方式与大样本相似。只是小样本符合的是T分布,而不是正态分布,因此查的是T表而不是Z表。

     

     

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  • 置信度学习

    千次阅读 2020-08-23 21:27:00
    1、置信度学习 置信度学习CL流程(图1)是用于表征,发现和学习带有标签错误的一系列理论和算法,该算法使用预测的概率和嘈杂的标签对未归一化的置信关节中的样本进行计数,然后归一化以估计联合分配,修剪噪音数据...

    1、置信度学习

            置信度学习CL流程(图1)是用于表征,发现和学习带有标签错误的一系列理论和算法,该算法使用预测的概率和嘈杂的标签对未归一化的置信关节中的样本进行计数,然后归一化以估计联合分配,修剪噪音数据,生成干净的数据作为输出。

             CL生成提供了优于现有技术的三个关键优势1)直接估计标签噪声的联合分布;(2)对非均匀随机标签噪声具有鲁棒性;(3)在实际的充分条件下,可进行一致的联合估计并准确发现标签错误。我们根据经验评估CL,包括:a)联合估计的准确性,(b)发现标签错误以及(c)在CIFARImageNet上学习带有噪声标签的合成噪声和现实噪声。这些实验验证了估计联合分布的性能优势。新的CL代码可重现此处描述的所有结果,并作为cleanlab1 Python软件包完全开源。https://github.com/cgnorthcutt/cleanlab/ 

    2、置信度学习过程

    2.1、置信度学习输入

               置信度学习估计(嘈杂的)观察到的标签和(真实的)潜在标签之间的联合分布,这个分布可用于i)改进带有嘈杂标签的训练,以及(ii)识别现有数据集中的嘈杂标签。 主要过程包括三个步骤 :

               1.估计联合Qˆy ̃,y∗ 以表征类别条件标签噪声,

               2.滤出噪声示例

               3.进行误差消除训练,对每个类i∈M,按类别权重Qˆy∗ [i]/Qˆy ̃,y∗ [i][i] 重新加权示例。

     在本节中,我们定义这三个步骤并讨论它们的预期结果。 请注意,仅使用了两个输入

    1Pˆk,i n × m的样本外预测概率pˆ(y ̃ = i; xk, θ) 矩阵

      (2)  与噪声标签y ̃(xk)相关的数组。 我们使用交叉验证来获得Pˆk,i ,因此Pˆk,i 和xk 共享相同的索引。 我们的方法不需要超参数。

    2.2、联合分布估计

            我们通过对联合分布中的实例进行计数来估计Qˆy ̃,y∗ ,使用每个类别中的噪声标签的实际计数|Xy ̃=i|来校准估计计数,然后进行归一化。通过自信学习的关键结构Cy ̃,y∗ ∈Z≥0 m×m 来捕获计数。Cy ̃,y∗ 的对角项为正确标签的计数,而非对角线则记录不对称的错误标签计数。例如,Cy ̃=3,y∗=1=10表示“10个示例标记为'3',但应标记为'1'。”

    混淆矩阵CconfusionCy ̃,y∗ 可以构造为给定标签y ̃(xk )和预测argmax i∈M pˆ(y ̃=i; xk , θ)的混淆矩阵。该方法经验上执行合理(第5节),且是无噪声预测概率(定理1)的一致估计器,但是当每种类别的概率分布不相似时(定理2),该方法将失败。

    置信联合矩阵Cy ̃,yCy ̃,y∗ 表示标签为y ̃=i 的示例x有足够大的概率pˆx,y ̃=j属于标签y∗=j 。Cy ̃,y∗ 表示为

    阈值tj 是每个类别的预期(平均)自信心。

    该公式解决了Confusion 的问题,因此Cy ̃,y∗ 对于任何特定类以或大或小的概率具有鲁棒性,但是当示例x被确定地计入多个Xˆy ̃=i,y∗=j 类时,会引起标签冲突。因为给定了y ̃ ,所以碰撞仅沿Cy ̃,y∗ 的y∗ 维发生。我们通过选择yˆ∗ ← arg max pˆx,y ̃=j,来处理冲突。 结果(等式2)是置信联合:

    估计联合矩阵Qˆy ̃,y*。 给定置信联合Cy ̃,y∗ ,我们估计联合为

    2.3、算法流程

    CL的算法如下图所示:

    3、排序和修剪:数据清理

    在进行联合估计之后,我们将修剪,排序和其他启发式方法用于清洁训练数据。 两种方法是:(1)使用Cy ̃,y∗ 的对角线或(2)使用Qˆy ̃,y∗ 估计标签错误的数量并通过对预测概率进行排序来消除错误。

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 置信度,置信区间,区间估计

    千次阅读 2015-12-19 14:26:28
    置信度(置信水平)是也称为可靠度,或置信系数,即在抽样对总体参数作出估计时,由于样本的随机性,其结论总是确定的。是指正确的概率。(1-α 为置信度或置信水平其表明了区间估计的可靠性) 显著性水平是...
  • 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计,而这样的估计到底有多少是置信度?这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度,本文简要介绍了置信区间这一核心概念,它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法...
  • 置信区间下置信值的计算 嗨,大家好, (Hi everyone,) In this article, I will attempt to explain how we can find a confidence interval by using Bootstrap Method. Statistics and Python knowledge are ...
  • 区间估计——置信区间

    千次阅读 2020-06-09 19:28:43
    1. 区间估计 ...假定抽取100个样本,构造100个置信区间,这100个置信区间中有95%的区间包含了总体参数的真值,5%没包含,95%被称为置信水平。 如果将构造置信区间的步骤重复多次,置信区间中包含总体参数真
  • Python求解正态分布置信区间

    万次阅读 2019-01-23 23:31:07
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  • 置信区间、置信水平、边际误差

    万次阅读 2016-06-24 15:46:05
    假设 真实比例为 pp,取值范围为 0∼10\sim 1, ...所要求解的问题是:真实的比例 pp 落在置信区间 [p̂ −ϵ,p̂ +ϵ]\left[\hat p-\epsilon, \hat p+\epsilon\right] 的概率。落在置信区间的标准通用采用 95
  • 关于置信度和置信区间的解释

    千次阅读 2009-02-19 15:25:00
    所谓置信度,也叫置信水平。它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度.概率的置信度解释表明,事件本身并没有什么概率,事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有的...
  • 威尔逊置信区间算法

    万次阅读 2020-03-23 17:26:52
    此算法的基础是以用户对某种抉择的二项性为基础,每条记录的数据都是“0-1”的独立事件,符合泊松分布,于是该类数据很容易归类于二项分布里。二项分布计算置信区间有多种计算公式,最常见的是“正太区间”...
  • 今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间,好像没怎写过统计学的东西,这篇试着写一写。1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计,那什么是点估计呢?给你举两个例子你就知道了。现在你想要...
  • 统计学的置信区间

    千次阅读 2018-07-20 23:55:41
    使用精确值作为总体均值的估计值,但是我们可以指出某个区间来估计。 一、置信区间简介 置信区间展现的是,这个总体参数的真实值有一定概率落在与该测量结果有关的某对应区间。置信区间给出的是,声称总体...
  • 本文介绍一篇被CVPTW2020接受的论文,主要关于一种基于置信分数的视觉解释性方法。本文的亮点在于:在CAM系列方法的基础上,首次提出了一种新的gradient-free的权重表达方式。 论文: Score-CAM:Score-...
  • 一文读懂置信区间

    万次阅读 2018-08-25 10:55:35
    最近读到一篇关于置信区间的文章,写得很好,特地转载分享给大家 原文链接:http://www.360doc.com/content/17/1019/23/27698033_696508450.shtml 以下是原文 “置信区间”的英文是confidence interval,也译为...
  • 转自:机器之心Pro,《入门 | 我们常听说的置信区间与置信度到底是什么?》作者:Dima Shulga 参与:程耀彤、思源 原文地址:https://www.sohu.com/a/226540397_129720 一、引用正文: 机器学习本质上是对条件概率...
  • 置信区间的置信区间 I’m going to try something a little different today, in which I combine two (completely unrelated) topics I love talking about, and hopefully create something that is interesting ...
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  • 受限玻尔兹曼机和深度置信网络

    千次阅读 2018-06-27 21:17:24
    受限玻尔兹曼机和深度置信网络 引言 梯度弥散一直是困扰着深度神经网络的发展,那么如何解决梯度弥散问题呢?多伦多大学的Geoff Hinton提出了设想:受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines, RBM),即...
  • DBN深度置信网络的实现

    千次阅读 热门讨论 2018-09-12 20:58:14
    深度置信网络(DBN)是由一系列的玻尔兹曼机(RBM)进行叠加组成的。 代码实现DBN的过程,请参考matlab的深度学习工具箱:DeepLearnToolbox&amp;nbsp; 。 而关于深度置信网络的原理部分,请参考大神 peghoty的...
  • 深度学习 —— 深度置信网络

    万次阅读 2017-06-03 22:00:32
    深度置信网络 [Hinton06]提出了RBMs可以堆叠起来以贪婪的方式进行训练以构成深度置信网络(DBN)。DBNs是学习提取训练数据深度结构表征的图模型,...DBN和RBM使用贪婪的层际无监督训练原则是每层的基石,过程如下:
  • 置信区间,上限,下限之间关系。

    千次阅读 2021-05-28 16:47:01
    置信区间具体计算方式为: 假设知道样本均值(M)和标准差(ST)时: 置信区间下限:a=M - n*ST;置信区间上限:a=M+ n*ST; 当求取90% 置信区间时 n=1.645 当求取95% 置信区间时 n=1.96 当求取99% 置信区间时 n=2....
  • 置信区间 假设现在测量了12个小鼠体重的值,注意这里只测量了12只小鼠(样本),而不是地球上的每一只小鼠(总体) 取12个测量值,计算平均值,注意这里是样本均值,而不是总体均值(地球上所有小鼠的均值) 理解...
  • 如何理解 95% 置信区间?

    万次阅读 2018-11-14 17:59:36
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  • 置信度传播算法(Belief Propagation)

    万次阅读 多人点赞 2014-11-06 16:11:30
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  • 统计学④——置信区间怎么算

    千次阅读 2019-07-18 09:14:10
    虽然我们已经尽量抽取无偏样本了,得到的结果已经是最佳的点估计量,但是也只能说很接近总体的真值,但是有多接近也知道。 因此,在给总体估计参数时,不是给一个精确值,而是一个范围,而且能保证总体参数有多大...

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