javaals算法实现_基于ALS算法电影推荐（java版）package spark;import java.util.Arrays;import java.util.List;import org.apache.log4j.Level;import org.apache.log4j.Logger;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apac...

python函数FreqDist频率分布函数FreqDist函数FreqDist⽅法获取在⽂本中每个出现的标识符的频率分布。通常情况下，函数得到的是每个标识符出现的次数与标识符的map映射标识符出现次数are209the660people550fdist = FreqDist(text1)fdistFreqDist的常⽤函数keys() #获取map对象的键值，返回⼀个数组获取⽂本中最常出现的前2...

半参数估计思想和Stata操作⽰例经济学奖揭晓时间最早为：2017年10⽉9⽇17时45分（计量经济圈将会在10⽉9⽇颁奖后整理获奖者信息和⽣平）stata怎么发音⾸先，咱们看看三者的区别，然后再讨论半参数估计模型以及Stata操作参数学习⽅法：假设了⼀个在整个输⼊空间上有效的模型，将问题归结为在样本上估计少量参数，(如：线性模型估计w，⾼斯分布估计mu和sigma).参数学习⽅法假定了⼀个模型，...

CSS2023考核笔试试卷一、单选题1. 下列关于CSS项目的说法错误的是?（）[单选题] *A.CSS，全称为“中国社会状况综合调查”，是一项全国范围内的大型连续性抽样调查项目B.CSS数据不具备全国代表性√C.CSS不采用追踪样本，因此没有固定的调查对象D.CSS的课题目标是记录和研究社会变迁、分析与应对社会问题、促进学术资源共享和推动社会调查规范化2. 以下哪种处理拒访的措施是不合适的?（）...

【综述】⾯向少量标注数据的命名实体识别研究⽂章⽬录这篇博客的总结参考下⾯这篇⽂章，引⽤的序号对应论⽂中的引⽤，没有重新排序论⽂中总结了少量标注数据NER⽅法，具体地，按照数据、模型、特征、知识的学习逻辑区分为4类：数据增强模型迁移特征变换知识链接数据增强数据增强的⽅法即：在少量数据集训练模型导致过拟合时，通过样本选择、权重调整等策略以创建⾼质量样本集，再返回分类器中迭代学习，使之能够较好地完成学习...

处理聚类问题常⽤算法-----算法岗⾯试题●什么是DBSCAN参考回答：DBSCAN是⼀种基于密度的空间聚类算法，它不需要定义簇的个数,⽽是将具有⾜够⾼密度的区域划分为簇，并在有噪声的数据中发现任意形状的簇，在此算法中将簇定义为密度相连的点的最⼤集合。● k-means算法流程参考回答：从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚类中⼼，然后计算数据集中每个样本到这k个聚类中⼼的距离，并将此样本分到...

bootstrap再抽样_Bootstrap再抽样⽅法简介近年来，许多数理统计⽅法被引⼊到医学研究中，有些理论在⼤样本的条件下才能获得稳定的解，如项⽬反应理论、线性状态空间模型等。但是在实际中．由于成本或者现场条件的限制⽽⽆法获得⼤样本。在现有样本代表性好的条件下，可以通过Bootstrap再抽样⽅法扩⼤样本量．即在传统的数理统计基础上进⾏统计模拟。随着计算机技术的迅猛发展，这⼀技术已经渗透到许多...

DOI: 10.13546/jki.tjyjc.2021.10.003mWWW)基于Bootstrap方法的分位数估计李莉莉，张璇，杜梅慧(青岛大学经济学院，山东青岛266071)摘要：分位数广泛应用于人口调查、服装设计、洪水妍究、金融风险分析方面。分位数估计的方法基本分 为两大类：一类是参数估计，另一类是非参数估计。文章运用非参数Bootstrap分位数估计研究人体测量指标，并与参数分位数...

兽医统计学英译汉及名词解释1.biostatistics生物统计学：将概率论和数理统计原理应用于生物现象中带有随机性的数量变化规律的研究。2.experimental design试验设计：指在试验工作进行之前，应用统计学原理，制订出合理的试验方案，如最适样本大小、最佳样本配置、正确的试验动物种类、试验整个过程的安排等等，以使我们可以使用最少的人力物力财力和时间，以获得尽可能多的、可靠的信息和资料...

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成，它们相互对抗、相互学习，通过不断的博弈和优化，生成高质量的虚假样本。生成器和判别器的网络结构设计是GAN模型中至关重要的一部分，它直接影响了GAN模型的性能和生成样本的质量。本文将从生成器和判别器两个方面分别讨论它们的网络结构设计。生成器网络结构设计生成器是GAN模型中负责生成虚假样本的部分，它采用一个随机向量作为输入，经过一...

LDA原理（剖析源代码，详解）上篇⽂章我们讲解了PCA的原理，在这⾥我们先分析⼀下PCA和LDA的区别LDA线性判别分析也是⼀种经典的降维⽅法，LDA是⼀种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的⽆监督降维技术。LDA的思想可以⽤⼀句话概括，就是“投影后类内⽅差最⼩，类间⽅差最⼤”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进⾏投影，...

基于WebSphere 样本（Sample）浅析WebSphere 技术策略夏姗姗, IBM 中国软件开发实验室,IBM高级软件工程师周天山, IBM 中国软件开发实验室,IBM软件工程师webserver接口开发简介：在本教程中，您将学习如何充分利用WebSphere 提供的实例，通过实践去一步一步地理解WebSphere 的技术和功能，包括安装、应用部署、工作负荷管理、脚本管理、EJB、安全、...

Network World  •网络天地Electronic Technology & Software Engineering  电子技术与软件工程• 17【关键词】VB 语言 神经网络 专家系统 设计与应用随着经济的快速发展和计算机网络技术的广泛应用，人们对计算机的故障检测要求越来越高，在以往专家系统的软件设计中，存在很多问题，比如：计算机运行速度不理想、人机交互...

matlab低差异序列的图，低差异序列（⼀）-常见序列的定义及性质是啊，poison disk能⽣成低差异分布的样本。但不属于低差异序列。主要区别还是定义上不是deterministic的，所以之前提到的那些性质也都不满⾜了，⽽且⽣成的时候需要把所有⽣成过的样本储存起来。实现上也没法做到和这些序列⼀样那么⾼效，通常都要rejection sampling啥的。。低差异序列(⼀)- 常见序列的定义及...

公证书翻译中文样本公证书翻译中文样本篇一：XX最新中国驾照公证英文翻译模板Driving License of the People’s Republic of Chinarecord是什么意思中文License’s No.:Name:Sex: Female or MaleNationality: China Date of Birth:Date of First Issue:Class:Vali...

python等频分箱_数据分箱：等频分箱，等距分箱，卡⽅分箱，计算WOE、IV1.离散的优势：(1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：⽐如⼀个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，⼀个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很⼤的⼲扰；(2)逻辑回归属于⼴义线性模型，表达能⼒受限，单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引⼊了⾮线性，能够提升模型表达能⼒，加⼤拟...

数据分析中的变量分箱——德国信贷数据集（variablebinindataanalysis。。。最近看了⼀本《Python⾦融⼤数据风控建模实战：基于机器学习》（机械⼯业出版社）这本书，看了其中第6章：变量分箱⽅法内容，总结了主要内容以及做了代码详解，分享给⼤家。⼀、主要知识点：1. 变量分箱是⼀种特征⼯程⽅法，意在增强变量的可解释性与预测能⼒。变量分箱⽅法主要⽤于连续变量，对于变量取值较稀疏的离...

深⼊理解XGBoost Ref：本⽂是在原⽂基础上进⾏修补。XGBoost原理推倒：（1）⽬标函数：（2） 第⼀项泰勒展开：（3） 第⼆项-定义树的复杂度：（4） 最终的⽬标函数：(5) ⽬标函数的最值：在  取到最⼩值：(6) 分裂增益计算XGBoost树的⽣成细节：（5.1）⾸先列采样，随机选出K列特征作为划分特征；（5.2）然后这K列进⾏并⾏运算，针对每列特征将数据升序排列，保存为...

softvc vits singing voice conversion 推理1. 引言1.1 概述  本文旨在介绍软件VC（Voice Conversion）和VITS（Voice Identity Transfer by Speech-to-speech synthesis）技术在声音转换领域中的应用。声音转换是一种将说话人的语音样本转换为另一个说话人语音样本的技术，它在语音合成、...

基于opencv的⾏⼈检测（⽀持图⽚视频）基于⽅向梯度直⽅图(HOG)/线性⽀持向量机(SVM)算法的⾏⼈检测⽅法中存在检测速度慢的问题，如下图所⽰，对⼀张400*490像素的图⽚进⾏检测要接近800毫秒，所以hog+svm的⽅法放在视频中进⾏⾏⼈检测时，每秒只能检测1帧图⽚，1帧/s根本不能达到视频播放的流畅性。本⽂采⽤先从视频每帧的图像中提取出物体的轮廓（也可以对前后两针图⽚做差，只对有变化的...

opencv训练⼝罩识别级联分类器opencv训练⼝罩识别级联分类器数据预处理将照⽚的命名统⼀格式将照⽚的正样本和负样本分开，存⼊各⾃的⽂件夹中，⽤cmd命令⾏进⼊该⽬录，输⼊以下命令，⽣成，⽂件中包含⽬录下所有⽂件的路径。dir/b/s/p/w *.jpg > 将⽂件中的路径复制到excel表格中，并在表格最上⽅第⼀⽅输⼊names对正样本图⽚进⾏...

OpenCV—PythonCascadeClassifier（级联分类器）⽂章⽬录级联分类器包括两个：训练和检测；⼀、CascadeClassifier的简介：CascadeClassifier是opencv下objdetect模块中⽤来做⽬标检测的级联分类器的⼀个类；简⽽⾔之是滑动窗⼝机制+级联分类器的⽅式；早期opencv版本仅⽀持haar特征的⽬标检测，分别在opencv2.2和2.4之后开...

基于OpenCV训练⼝罩检测数据集并测试以下内容是利⽤opencv⾃带的训练器与，来对⼝罩数据集进⾏训练。内容是⾃⼰操作过程中的笔记，可能会有些杂乱，其他的可以查看⼀下参考资料。⽂章⽬录0. 检测器初体验由于这⾥需要opencv⾃带的xml⽂件，这⾥我⽤的是conda的虚拟环境，所以xml⽂件处于E:\a...

分类器（模式识别）目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善. 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一...

Pandas基础知识点总结（python）pandas 数据结构维数名称描述1Series带标签的⼀维同构数组2DataFrame带标签的，⼤⼩可变的，⼆维异构表格⽤值列表⽣成 Series 时，Pandas 默认⾃动⽣成整数索引，DataFrame 的每⼀列都可以看作⼀个 SeriesPandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的⼤⼩并⾮都是可变的，⽐如，Series 的长度不可改变，但...

C6应用数据分析模型问卷星产品自助服务轻松创建bai可以在线填写的网络问卷，然后通过QQ、微博、邮件等方式将问卷链接发给好友填写，问卷星会自动对结果进行统计分析，您可以随时查看或下载问卷结果。1、免费版：完全免费，无限期使用，适合学生或个人用户，可用于各类公开的在线调查、投票、评选、测试、报名、信息登记等。基础功能：问卷题目数无限制；问卷最大填写人数无限制；31种题型和 跳题、关联、引用逻辑；通过...

⼯作中常⽤的相似度算法以及特征提取算法⽬录：⼀、概述。⼆、基于可变长度特征的相似度。1、两个字符串之间的相似度（最短编辑距离）。2、从样本到变长特征。(1)      强弱hash模型。(2)      关键字密度模型。三、基于固定长度特征的相似度。1、修改的K-means算法。2、从样本到定长特征。(1)   ...

第1章 统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域.本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源,最后介绍统计中常用的一些基本概念.本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。章节主要内容学习要点1。1 统计及其应用领域什么是统计学▶概念：统计学，描述统计，推断统计。统计的应用领域▶统计在工商管理中的应用。▶统计的其他应用领域。...

                                公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-9018）统计学名词解释及公式第1章 统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技...

第1章 统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。章节主要内容学习要点 统计及其应用领域什么是统计学  概念：统计学，描述统计，推断统计。统计的应用领域  统计在工商管理中的应用。&n...