数理统计中的总体、样本

自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法.但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征.因此,许多研究者认为应该开辟新的研究方法,特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究方法. 使用对抗样本生成和防御的自然语言处理研究可以基本概括为以下三种:1. 用未察觉的扰动迷惑模型,并评价模型在这种情况下的表现:2. 有意的改变深度神经网络的输出:3. 检测深度神经网络是否过于敏感或过于稳定,并寻找防御攻击的方法. Jia 和

标准差(或方差),分为 总体标准差(方差)和 样本标准差(方差). 前者分母为n,后者为n-1.后者是无偏的. pandas里的 .std() 和 .var() 都是算的无偏的. 而numpy是有偏的. 那么在pandas里想算有偏的(即总体标准差或总体方差),怎么做? https://github.com/pydata/pandas/issues/1798 参考这里. 下面的内容复制自上述链接: Pandas 0.8.1: import pandas as pd a=pd.Series([0,

太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino,否则.出自本博客的文章拒绝转载或再转载.谢谢合作. 当 StoryBoard 来临,生活不知道变得美好了,还是糟糕了.不管如何,我都一直在看别人先吃螃蟹 ...... 原来在 Xcode 5 中的缩

总体和样本的估计:进行预测 作者 白宁超 2015年10月15日18:30:07 摘要:程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理.首先提到统计学,很多人认为是经济学或者数学的专利,与计算机并没有交集.诚然在传统学科中,其在以上学科发挥作用很大.然而随着科学技术的发展和机器智能的普及,统计学在机器智能中的作用越来越重要.本系列统计学的学习基于<深入浅出统计学>一书(偏向代码实现,需要读者有一定基础,可以参见后面PPT学习).正如(吴军)先生在<数学之美>一书中阐述的,基于

在现实收集的样本中,正负类别不均衡是现实数据中很常见的问题.一个分类器往往 Accuracy 将近90%,但是对少数样本的判别的 Recall 却只有10%左右.这对于我们正确找出少数类样本非常不利. 举例来说:在一波新手推荐的活动中,预测用户是否会注册的背景下,不注册的用户往往是居多的,这个正负比例通常回事1:99甚至更大.一般而言,正负样本比例超过1:3,分类器就已经会倾向于负样本的判断(表现在负样本Recall过高,而正样本 Recall 低,而整体的 Accuracy依然会有很好的表现)

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8308762 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 (关键词:微积分.概率分布.期望.方差.协方差.数理统计简史.大数定律.中心极限定理.正态分布) 导言:本文从微积分相关概念,梳理到概率论与数理统计中的相关知识,但本文之压轴戏在本文第4节(彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念,一探正态分布之神秘芳踪,知晓其前后发明历史由来),相信,每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史,因为,

之所以说"使用"而不是"实现",是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法,而我们只要学会使用就可以了.随着对技术的逐渐掌握及积累,当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候,我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法. 言归正传,什么是"最小二乘法"呢? 定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误

前言 一个月余前,在微博上感慨道,不知日后是否有无机会搞DM,微博上的朋友只看不发的围脖评论道:算法研究领域,那里要的是数学,你可以深入学习数学,将算法普及当兴趣.想想,甚合我意.自此,便从rickjin写的"正态分布的前世今生"开始研习数学. 如之前微博上所说,"今年5月接触DM,循序学习决策树.贝叶斯,SVM.KNN,感数学功底不足,遂补数学,从'正态分布的前后今生'中感到数学史有趣,故买本微积分概念发展史读,在叹服前人伟大的创造之余,感微积分概念模糊,复习高等数学上册,

数理统计研究问题的方式,不是对所研究对象的全体(称为总体)进行观察,而是抽取其中的部分(称为样本)进行观察获得数据(抽样),并通过这些数据对总体进行推断.数理统计方法具有“部分推断整体”的特征. 数学中的自由度一般是指能够自由取值的变量个数.数理统计中的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的数据的个数,自由度通常记为df.数理统计上的这个定义可以从如下几个方面来理解: 第一,“统计量”(如样本数据的平均数X.样本数据的标准差)是研究者通过调查样本的数据人为地计算出