5个月前统计模拟初步
简要介绍生成符合随机分布数据的方法
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概率论与数理统计 26 篇文章
5个月前
9个月前参数估计（概率统计）
前言 参考： 浙大《概率论与数理统计》第5版 高教社《概率论与数理统计》第3版 点估计 设总体$X$的分布函数的形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助于总体$X$的一个样本来估计总体未知参数的值
10个月前概统中常见的单/双变量的置信区间构建和参数假设检验方法
前言 所有$\alpha$分位数均为上分位数，在查表时请注意转换 另外，本文的假设检验主要介绍参数检验方法，非参数检验方法暂时不设计 检验总体均值（单/双独立样本均值检验） 单变量 置信区间 样本数量
11个月前CBAM和CA注意力机制
前言 在EfficientNet的复现中我们已经提到了SE注意力机制，现在简要介绍18年的CBAM和21年的CA注意力机制 论文： (ECCV'18)CBAM: Convolutional Bloc
11个月前复现谷歌EfficientNet
前言 在后ResNet时代，EfficientNet作为仅用ResNet 3%的参数就达到其90%性能的存在，值得我们的研究一番 目标：实现EfficientNet的完整架构，包括： Stem: 初
11个月前机器学习笔记（23）：Transformers Encoder-Decoder架构
前言 这是笔者在结束科班课程后对此系列笔记的接续更新，此后该系列的笔记主要以论文解析为主，值得注意的是，在之前CNN领域有诸多创新，例如2012年的AlexNet，2014年的VGGNet，2015年
2025-06-06机器学习笔记（21）：网络优化和正则化
引言 当神经网络模拟应用到机器学习时，往往会遇到下面两个问题 优化问题 全局最优解困难 训练效率通常比较低 梯度消失/爆炸问题 这导致神经网络的网络优化十分困难 泛化问题 模型复杂度高 拟合能力很强 容易产生过拟合问题 需要通过正则化方法提高泛化能力 网络优化 简介 网络优化指寻找一个神经网络模型来使得经验（或结构）风
2025-05-20机器学习笔记（18）：全连接前馈神经网络
（全连接）前馈神经网络 简介 前馈神经网络（Feedforward Neural Network， FNN）作为神经网络的一种，把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组，每一组可以看作是一个神经层。每一层的神经元接收前一层神经元的输出，并输出到下一层神经元。整个网络中的信息是朝着一个方向传播的，它可以看作是一个函数，通
2025-05-16机器学习笔记（17）：深度学习
人工智能的发展过程 人工智能： 机器学习表示学习深度学习 机器学习 通过硬编码的知识体系面对的困难表明，AI系统需要具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取模式的能力，这种能力被称为机器学习。 机器学习算法的性能很大程度上依赖于给定数据的表示，在整个计算机科学乃至日常生活中，对表示的的依赖是一个普遍的现象，表示的选择
2025-05-13机器学习笔记（15）：PCA
前言 参考： 《统计学习》—李航（蓝皮） PCA（主成分分析） 简介 主成分分析（Pricipal Component Analysis, PCA）是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换
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