当前位置： 首页 > news >正文

应用统计432考研复试复试提问总结精简版【一】

news 来源：原创 2024/5/5 7:24:20

一、区间估计与假设检验的联系与区别

  • 联系：二者利用样本进行推断，都属于推断统计
  • 区别：
    1. 原理： 前者是基于大概率，后者基于小概率；
    2. 统计量：前者是构造枢轴量（不含未知参数，分布明确），后者是检验统计量；
    3. 结果：前者是区间，后者是对假设作出判断；

二、原假设和备择假设的选取

  • 原假设是不会轻易否定、传统的、已有的、大众所认为的、被保护的
  • 原假设是我们想要拒绝的，备择假设是我们想要接受的假设

三、极大释然估计的基本思想和计算流程

  • ⭐️ 基本思想：在已知总体的概率分布时，反推最有可能（最大概率）使得样本结果出现的模型参数值；（出现认为最有可能发生的）
  • 计算流程：
    1. 构造极大似然函数
    2. 取对数
    3. 对未知参数求导并令导数等于0
    4. 反解出未知参数

四、概率和统计的区别

  • 概率：已知模型和参数----->计算数量特征（均值、方差等）
  • 统计：已知样本数据-------->估计模型和参数

五、什么是随机变量？

“随机变量”我们一般讨论的是离散型随机变量和连续型随机变量，，其引入的目的是将试验结果目的化。随机变量的本质是一个映射函数。

六、大数定理和中心极限定理（⭐️⭐️⭐️）

  • 大数定理：就是样本均值收敛到总体均值（侧重期望本身）
    1. 弱大数定理（辛钦大数定理）：样本均值依概率收敛于期望值
    2. 强大数定理：样本均值依概率1收敛于期望值
  • 中心极限定理：当样本量足够大时，样本均值的分布慢慢变成正态分布（侧重期望分布）

七、大数定理和中心极限定理的应用

  • 大数定理的应用：在没有得到总体全部数据的情况下，可以用样本估计总体（中心极限定理也有这个作用）抛硬币，抛得次数足够得多，正反面出现的概率几乎一致
  • 中心极限定理的应用：在统计推断中，常需要知道统计量的分布，例如假设检验。这时可以借助大样本理论，在样本量很大时，求出统计量的渐进分布

八、为什么特征函数可以唯一确定分布函数？（不确定）

将特征函数展开，其展开式中包含有各阶原点矩

九、依分布收敛、依概率收敛、几乎处处收敛

几乎处处收敛----->依概率收敛------>依分布收敛

  • 依分布收敛：只需要考虑每个随机序列的累积效应，也就是分布函数，而不关注每个x的取值，它是一种点点收敛；
  • 依概率收敛：不仅蕴含随机序列的累积效应，也蕴含了每个序列具体取值情形，所以依概率收敛更强；

十、极大释然估计有偏的例子

经典例子：正态分布中的方差的估计（就是分母为n的那一个，一般用的n-1那个作为无偏估计量）

十一、什么是充分统计量？⭐️

简单的说，知道了充分统计量我们就可以扔掉样本，因为样本里的信息全都被包含在充分统计量里面。例如，收集了500条数据，然后你计算了这批数据的均值和方差，然后你出去吃了午饭回来发现数据丢失了，但这时候没关系，因为所计算的均值和方差已经包含了这批数据的全部信息。
（ps.完备统计量就是基于对总体参数的无偏估计量至多一个；次序统计量就是将Xn按照顺序排列后得到的统计量，其具体形式一般为X1,X2,X3…Xn）

十二、估计的性质

  • 大样本性质
    相合性（一致性）、渐进正态性（估计分布收敛于正太分布）

  • 小样本性质
    无偏性

十三、P值？a值？⭐️

  • P值：原假设成立时，样本观测结果或更为极端结果所出现的概率，是观测得到显著性水平。它度量了样本所提供地证据对原假设的支持程度，p值越小，我们拒绝的理由越充分。p<a则拒绝原假设；
  • a值：假设检验中犯第一类错误的上限值；

十四、假设检验的原理及步骤

  • ⭐️ 假设检验原理：小概率原理（小概率事件在一次试验中几乎不会发生，当发生了，我们就有理由认为之前的假设有为问题，这里的小概率就是显著性水平的值，一般取0.05或者0.01，有点反证的感觉）
  • 假设检验的步骤：
    1. 提出假设
    2. 抽取样本
    3. 确定检验统计量和统计量的分布
    4. 根据显著性水平确定拒绝域
    5. 作出决策

十五、总体、样本、参数、统计量、变量、抽样分布

总体：包含所研究的全部个体的集合
样本：从总体中抽取一部分形成的总体的一个子集
参数：说明总体特征的概括型数字度量
统计量：不含有任何未知参数的样本函数，是样本特征的概括型数字度量
变量：说明现象某种特征的概念
抽样分布：样本统计量的概率分布

十六、概率的三条共理

  • 任何事件概率大于0，PA>=0
  • 样本空间发生的可能性大于1
  • 可列可加性（要求事件之间互斥）

十七、矩估计和极大释然估计的优缺点

  • 矩估计
    1. 优点：事先不需要知道总体的分布，计算简单，在大样本下精度高
    2. 缺点：小样本下估计的精度低，不唯一
  • 极大释然估计
    1. 优点：估计结果更显著，更有效，估计偏差更小，精度高
    2. 缺点：需要事先知道总体的分布

十八、假设检验涉及的两类错误？为什么要首先控制犯第一类错误的概率？

  • 第一类错误：原假设为真时我们拒绝原假设所犯的错误，也称为弃真错误，其犯错误的概率通常记作a
  • 第二类错误：原假设为伪时我们没有拒绝原假设，也称作纳伪错误，其犯错误的概率通常记作β
  • 控制犯第一类错误的原因：
    1. 统一原则
    2. 原假设往往是确定的，而备择假设往往是模糊的；

十九、概率空间及三要素

  • 概率空间：总测度为1的测度空间，（Ω,F,P）
    Ω：样本空间
    F：事件的集合，他是样本空间中一些元素构成的子集
    P：概率（3中解释）

二十、期望和方差

二者计算式子

  • 期望：数据集中趋势的主要度量
  • 方差：数据离散程度的主要度量（这里注意区分样本方差和总体方差的差别）

二十一、置信度(水平)、置信区间

  • 置信度：重复多次试验构造置信区间，包含总体参数真值的置信区间个数占总个数的比例。（这里可以用撒渔网来解释）；
  • 置信区间：由样本统计量构造的包含或不包含总体参数区间真值的区间（注意这里千万不能说以多大概率包含）

二十二、概率为0的事件是否必然不会发生？或者说概率为1的事件是否一定发生？

二者都是否定的。这一定要联系连续情况中的实际的例子。前者可以用均匀分布中一点来说明。而后者主要是用开区间来说明，落在（0,1）的概率为1，但是取到0却不会发生；

二十三、概率和频率的关系

在概率的数理统计定义中，随着n的增大，逐渐稳定的频率就是概率。概率更多见于概率论中，是一个理想值；频率更多得见于统计中，是一个实验值。

二十四、假设检验统计量

  • 在样本均值的假设检验中主要注意一点，在大样本情况下，z和t是可以互换，而在小样本以及总体方差未知时，此时因为总体均值分布会有偏，此时只能用t，否则误差过大；
  • 在总体方差的假设检验中，主要是使用卡方统计量；
  • 方差比的检验主要是使用F统计量；
    这一部分复试前看一哈书中的表即可

二十五、说明统计量好坏的三个标准

  • 无偏性：指统计量的期望等于被估计的总体的参数值；（如样本均值）
  • 有效性：针对同一无偏估计量，方差越小的越有效；（如样本方差，自由度为n-1的原因）
  • 一致性：随着样本量n的逐渐增大，统计量的值越来越接近被估计的总体参数；（如样本均值）

二十六、贝叶斯估计和传统估计的区别

ps.只需回答前2点

  • 参数的解释不同：
    传统：待估参数是确定
    bayes：待估参数是服从某种分布的随机变量
  • 利用的信息不同：
    传统：只利用样本信息
    bayes：要求事先提供一个参数的先验分布
  • 随机误差项的要求不同：
    传统：不要求知道随机误差项的具体分布形式（除最大释然估计）
    bayes：要知道随机误差项的具体分布形式
  • 选择参数估计量的准则不同
    传统：以ols最大似然为准则求解参数估计量
    bayes：构造一个损失函数并以损失函数最小化为准则求得参数估计量.

二十七、点估计和区间估计的区别

二者都属于参数估计

  • 点估计：常用的点估计包括矩估计、最大释然估计、最小二乘估计，他所得到的结果就是一个具体值（这里注意参数估计方法的举例）；
  • 区间估计：最后的结果是在点估计的基础上，给出一个包含或者不含总体参数真值的一个区间
    当然这里也可以从评判估计的标准来说，点估计主要是用无偏性、有效性、一致性来评估好坏，而区间估计主要是由置信度和精确度评价的；

二十八、独立与相关性的关系⭐️

先分别解释两个词语：
独立：指两变量不包含任何关系，包括线性关系和非线性关系
相关关系：反映两个变量之间的线性关系
二者关系：在二维正态中，不相关与独立等价，即独立一定不相关，相关一定不独立；而其它情况中，相关一定不独立，而独立不一定不相关；
ps.独立是没有传递性的，另外这里也要知道三个变量独立性中的两两独立和三者相互独立的区别

二十九、矩估计的理论依据是什么？

其理论依据为格里汶科定理：即当n充分大时，样本分布函数近似地等于总体分布函数

三十、相关系数？协方差？

二者的计算式

  • 相关系数：度量两个变量之间的线性相关性程度的统计量
  • 协方差：衡量两个变量的总体误差

三十一、势函数

样本观测值落在拒绝域内的概率

三十二、为什么要我们避免“接受H0”这样的说法？⭐️⭐️

在这里以法庭审判一个例子来解释，在法庭审判中，我们往往当我们没有搜集到足够的证据，此时我们只能说，在这个证据下面无法说明被告有罪，但同时也没有证据说明他清白。在假设检验道理相同，我们在做推翻原假设的小概率事件，如果小概率没有发生，此时只能说明我没有找到拒绝H0的原因，但此时也没有能够说明H0是正确的事件发生

三十三、细说三大分布？以及t分布和F分布的关系？⭐️

  • 卡方分布：独立同分布的标准正态分布的平方和
  • t分布
  • F分布
    随着n的逐渐增大，t分布以F分布为渐近分布

这里只强调几点，首先要求各变量独立

三十四、那些分布有无记忆性？什么是无记忆性？⭐️

离散型：几何分布
连续型：指数分布
无记忆性：用零件的那个例子来回答

三十五、切比雪夫不等式⭐️

某个事件与均值的偏离值的概率与方差和该概率值有关
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三十六、蒙特卡洛方法

是随机抽样技术，是一种模拟实验

  • 随机投点法
  • 平均值法

三十七、简述EM算法（缺失数据的估计）

  • 根据观测数据，估计（最大释然估计）出模型参数的值；
  • 根据估计出的参数值估计缺失值
  • 估计出的缺失值加上之前的观测数据重新对模型的参数值进行估计
    反复迭代以上，直到收敛，迭代结束。

三十八、非参数检验方法

柯-斯检验法，卡方优度拟合检验、游程检验、符号检验

三十九、正态性检验方法

  • w检验（适用小样本）
  • D检验（适用大样本）
  • WCM检验
  • 峰度检验

四十、常见的降维方法？并详细介绍一下主成分分析？

逐步回归、SIS、LASSO、PCA，ICA、随机森林等
主成分分析：是一种常用的降低维度的方法（结合项目实际来谈），基本原理就是投影

应用统计432考研复试复试提问总结精简版【二】

相关文章：

Pytorch模型量化

在深度学习中&#xff0c;量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor&#xff0c;以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点&#xff1a; 更少的模型体积&#xff0c;接近4倍的减少&#xff1b;可以更快的计算&#xff0c;由于…...

编程日记 2024/5/5 6:53:40

已解决Encountered error while trying to install package.＞ lxml

已解决&#xff08;pip安装第三方模块lxml模块报错&#xff09;Building wheels for collected packages: lxml Building wheel for lxml (setup.py) … error error: subprocess-exited-with-error python setup.py bdist_wheel did not run successfully. note: This error o…...

编程日记 2024/5/5 5:06:31

距离度量 —— 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)

Python学习系列文章&#xff1a;&#x1f449; 目录 &#x1f448; 文章目录一、概述二、计算公式1. 闵氏距离公式2. 闵氏距离的参数 p3. 闵氏距离的缺点一、概述 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)&#xff0c;也被称为 闵氏距离。它不仅仅是一种距离&#xff0c;而是将多…...

编程日记 2024/4/22 14:49:21

python（模块）xlwt

目录一、xlwt简介二、xlwt语法1、模块安装2、模块导入3、向xls文件中写入内容4、设置写入文件的格式4.1 字体设置&#xff08;font&#xff09;4.2 背景颜色设置&#xff08;pattern&#xff09;4.3 边框设置&#xff08;borders&#xff09;4.4 对齐方式设置&#xff08;align…...

编程日记 2024/5/5 6:53:16

Pytorch中torch.unsqueeze()和torch.squeeze()函数解析

一. torch.squeeze()函数解析 1. 官网链接 torch.squeeze()&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 2. torch.squeeze()函数解析 torch.squeeze(input, dimNone, outNone) squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor&#xff08;张量&#xff09;&#xff0c;其中 input…...

编程日记 2024/5/3 0:32:12

python绘制相关系数热力图

python绘制相关系数热力图一.数据说明和需要安装的库二.准备绘图三.设置配色&#xff0c;画出多幅图全部代码&#xff1a;本文讲述如何利用python绘制如上的相关系数热力图一.数据说明和需要安装的库 数据是31个省市有关教育的12个指标&#xff0c;如下所示。&#xff0c;在文…...

编程日记 2024/4/14 12:13:53

DeepSpeed使用指南(简略版)

现在的模型越来越大&#xff0c;动辄几B甚至几百B。但是显卡显存大小根本无法支撑训练推理。例如&#xff0c;一块RTX2090的10G显存&#xff0c;光把模型加载上去&#xff0c;就会OOM&#xff0c;更别提后面的训练优化。 作为传统pytorch Dataparallel的一种替代&#xff0c;D…...

编程日记 2024/5/4 15:06:59

【Python】tqdm 介绍与使用

文章目录一、tqdm 简介二、tqdm 使用1. 基于迭代对象运行: tqdm(iterator)2. tqdm(list)3. trange(i)4. 手动更新参考链接一、tqdm 简介 tqdm 是一个快速&#xff0c;可扩展的 Python 进度条&#xff0c;可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息&#xff0c;用户只需要封装…...

编程日记 2024/4/30 15:22:58

Pytorch机器学习（十）—— 目标检测中k-means聚类方法生成锚框anchor

Pytorch机器学习&#xff08;十&#xff09;—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录 Pytorch机器学习&#xff08;十&#xff09;—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 前言 一、K-means聚类 k-means代码 k-means算法 二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor 读取VO…...

编程日记 2024/4/19 22:11:54

Python的占位格式符

对于print函数里的语句 print("我的名字是%s, 年龄是%d"%(name, age)) 中的%s和%d叫做占位符&#xff0c;它们的完整形态是 %[(name)][flags][width][.precision]typecode 其中带有[]的前缀都是可以省略的。 [(name)]: (name)表示, 根据, 制定的名称(…...

编程日记 2024/4/22 2:10:09

关于sklearn库的安装

对于安装sklearn真的是什么问题都被我遇到了 例如pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(hostfiles.pythonhosted.org, port443): Read timed out.遇到了 这种也遇到了Requirement already satisfied: numpy in c:\users\yjq\appdata\roamin…...

编程日记 2024/4/22 5:08:17

accuracy_score函数

1.acc计算原理 sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。 在二分类或者多分类中&#xff0c;预测得到的label&#xff0c;跟真实label比较&#xff0c;计算准确率。 在multilabel&#xff08;多标签问题&#xff09;分类中&#xff0c;该函数会返回子集的准确率。如果对于一…...

编程日记 2024/4/21 12:47:35

怎么成为稚晖君？

如何成为IT大佬稚晖君——电子系统设计应具备的基本技能和方法论 快速提高电子技术的必经之路_一些老生常谈的道理 嵌入式AI入坑经历 稚晖君软件硬件开发环境总结 首先&#xff0c;机器学习深度学习这些和硬件是两个领域的内容&#xff0c;个人不建议一起学&#xff0c;注意力…...

编程日记 2024/4/22 0:18:15

Pandas库

Pandas是python第三方库&#xff0c;提供高性能易用数据类型和分析工具。Pandas基于NumPy实现&#xff0c;常与NumPy和Matplotlib一同使用。pandas库引用&#xff1a; import pandas as pd 包括两个数据类型&#xff1a;Series&#xff08;相当于一维数据类型&#xff09;&…...

编程日记 2024/4/22 3:42:52

通过两道一年级数学题反思自己

背景 做完这两道题我开始反思自己&#xff0c;到底是什么限制了我&#xff1f;是我自己&#xff1f;是曾经教导我的老师&#xff1f;还是我的父母&#xff1f; 是考试吗&#xff1f;还是什么&#xff1f; 提目 1、正方体个数问题 2、相碰可能性 过程 静态思维&#xff1a; …...

编程日记 2024/4/5 3:49:36

深度学习—卷积神经网络（CNN）全笔记，附代码

本文内容为哔站学习笔记【卷积神经网络-CNN】深度学习&#xff08;唐宇迪带你学AI&#xff09;&#xff1a;卷积神经网络理论详解与项目实战&#xff0c;计算机视觉&#xff0c;图像识别模块实战_哔哩哔哩_bilibili 目录 深度学习基础 什么是深度学习&#xff1f; 机器学习流…...

编程日记 2024/4/28 23:05:41

Building wheel for mmcv-full (setup.py) ... error解决办法！

mmdetection 安装后&#xff0c;根据官方给的程序安装mmcv时&#xff0c;出现&#xff1a;Building wheel for mmcv-full (setup.py) … error 环境&#xff1a;CUDA11.3, Pytorch1.11 安装根据官网给的安装程序&#xff1a;pip install mmcv-full -f https://download.openmm…...

编程日记 2024/4/25 3:21:08

联邦学习开山之作代码解读与收获

参考&#xff1a;联邦学习代码解读&#xff0c;超详细_一只揪的博客-CSDN博客_联邦学习代码 参考文献&#xff1a;[1602.05629] Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (arxiv.org) 参考代码&#xff1a;GitHub - AshwinRJ/Federated-L…...

编程日记 2024/4/23 23:22:49

Python安装第三方库常用方法 超详细~

Python安装第三方库常用方法前言安装方法1. 通过pychram安装2. pip安装大法3. 下载whl文件到本地离线安装3.1 补充4.其他方法4.1 Python官方的Pypi菜单4.2 国内镜像源解决pip安装过慢的问题小结前言 在pyhton的学习中&#xff0c;相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题&…...

编程日记 2024/4/26 23:32:18

Python--找出字符串中出现次数最多的字符及其出现的次数

方法一&#xff1a; 1、循环遍历列表或字符串&#xff0c;如果字符在字典中则值加1&#xff0c;如果不在则创建&#xff08;key,value) 2、找到字典中&#xff0c;最大的value值 3、根据最大的value值&#xff0c;找对应的key值&#xff0c;打印出出现次数最多的字符 str &qu…...

编程日记 2024/4/23 17:36:09

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

本笔记是总结了B站DR_CAN的卡尔曼滤波器的课程&#xff0c;他的B站主页为&#xff1a;DR_CAN的个人空间_哔哩哔哩_bilibili PS:虽然我不是学自控的&#xff0c;但是老师真的讲的很好&#xff01; 目录 Lesson1 递归算法 Lesson2 数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程…...

编程日记 2024/4/29 0:51:11

利用Python求斐波那契数列的第N项以及前N项和（循环、递归、集合）

著名的斐波那契数列&#xff0c;即从第三项开始&#xff0c;每一项都等于前两项之和。 之前写过利用Java语言来编写&#xff0c;由于最近正在学Python&#xff0c;所以将自己的想法记录在此&#xff0c;有需要的朋友可以参考一下。 写在前面&#xff1a;这里的三个方法其实思…...

编程日记 2024/4/28 14:53:17

一文速学(十八)-数据分析之Pandas处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(三)

目录 前言 一、子串提取 提取匹配首位子串 提取所有匹配项（extractall）...

编程日记 2024/4/29 23:32:36

Python数据分析-数据预处理

数据预处理 文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3…...

编程日记 2024/4/23 3:07:00

【Python】AES加解密代码，文章还有加密串等你来解密，等你来挑战

&#x1f366;&#x1f366;写这篇AES文章也是有件趣事&#xff0c;有位小伙伴发了段密文&#xff0c;看看谁解密速度快&#xff0c;学过Python的小伙伴一下子就解开来了&#xff0c;内容也挺有趣的。 &#x1f35f;&#x1f35f;原来加解密也可以这么有趣&#xff0c;虽然看起…...

编程日记 2024/4/26 7:25:59

朴素贝叶斯模型及案例（Python）

目录 1 朴素贝叶斯的算法原理 2 一维特征变量下的贝叶斯模型 3 二维特征变量下的贝叶斯模型 4 n维特征变量下的贝叶斯模型 5 朴素贝叶斯模型的sklearn实现 6 案例&#xff1a;肿瘤预测模型 6.1 读取数据与划分 6.1.1 读取数据 6.1.2 划分特征变量和目标变量 6.2 模型…...

编程日记 2024/5/4 12:03:31

python之Tkinter详解

Python之Tkinter详解 文章目录Python之Tkinter详解1、Tkinter是什么2、Tkinter创建窗口①导入 tkinter的库 &#xff0c;创建并显示窗口②修改窗口属性③创建按钮④窗口内的组件布局3、Tkinter布局用法①基本界面、label(标签)和button(按钮)用法②entry(输入)和text(文本)用法…...

编程日记 2024/4/22 0:29:38

【python】python进行debug操作

文章目录前言一、debug环境介绍二、debug按钮介绍2.1、step into:单步执行&#xff08;遇到函数也是单步&#xff09;2.2、step over:单步执行&#xff08;遇到函数&#xff0c;全部运行&#xff09;2.3、step into my code:&#xff08;直接跳到下一个断点&#xff09;2.4、st…...

编程日记 2024/4/27 11:26:19

Python安装tensorflow过程中出现“No matching distribution found for tensorflow”的解决办法

在Pycharm中使用pip install tensorflow安装tensorflow时报错&#xff1a; ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow(from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow搜了好多帖子有的说可能是网络的问题&…...

编程日记 2024/4/30 3:46:08

pandas中的read_csv参数详解

1.官网语法 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sepNoDefault.no_default**,** delimiterNone**,** headerinfer’, namesNoDefault.no_default**,** index_colNone**,** usecolsNone**,** squeezeFalse**,** prefixNoDefault.no_default**,** mangle_dupe_colsTrue**,** dty…...

编程日记 2024/5/4 23:11:09

Python — — turtle 常用代码

目录 一、设置画布 二、画笔 1、画笔属性 2、绘图命令 (1) 画笔运动命令 (2) 画笔控制命令 (3) 全局控制命令 (4) 其他命令 3. 命令详解 三、文字显示为一个圆圈 四、画朵小花 一、设置画布 turtle为我们展开用于绘图区域&#xff0c;我们可以设置它的…...

编程日记 2024/4/22 16:04:00

【我是土堆 - PyTorch教程】学习随手记（已更新 | 已完结 | 10w字超详细版）

目录 1. Pytorch环境的配置及安装 如何管理项目环境&#xff1f; 如何看自己电脑cuda版本&#xff1f; 安装Pytorch 2. Python编辑器的选择、安装及配置 PyCharm PyCharm神器 Jupyter&#xff08;可交互&#xff09; 3. Python学习中的两大法宝函数 说明 实战操…...

编程日记 2024/4/23 2:00:38

“OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.”解决方法总结

一、问题描述 跑了点神经网络的代码&#xff0c;想画几个激活函数的图像&#xff0c;代码如下&#xff1a; 运行后报了以下错误&#xff1a; 翻译如下&#xff1a; OMP&#xff1a;错误 #15&#xff1a;正在初始化 libiomp5md.dll&#xff0c;但发现 libiomp5md.dll 已经初…...

编程日记 2024/4/28 4:15:16

python3.11.2安装 + pycharm安装

下载 &#xff1a;https://www.python.org/ 2.双击下载的软件&#xff1a; 3.进入安装界面 下一步&#xff0c;点击 是 上一步点击后就看到如下&#xff1a; 安装成功了&#xff0c;接下来检测一下&#xff1a;cmd 安装pycharm PyCharm是一种Python IDE&#xff08;Integr…...

编程日记 2024/5/4 14:49:26

Python中numpy.polyfit的用法详解

numpy中polyfit的用法 参数 polyfit(x, y, deg, rcondNone, fullFalse, wNone, covFalse):x:M个采样点的横坐标数组&#xff1b; y:M个采样点的纵坐标数组&#xff1b;y可以是一个多维数组&#xff0c;这样即可拟合相同横坐标的多个多项式&#xff1b; deg&#xff1a;多项式…...

编程日记 2024/4/19 13:01:36

彻底解决Python包下载慢问题

python默认使用的是国外镜像&#xff0c;有时候下载非常慢&#xff0c;最快的办法就是在下载命令中增加国内源&#xff1a; 常用的国内源如下&#xff1a; 清华大学&#xff1a;https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 阿里云&#xff1a;http://mirrors.aliyun.com/pypi/…...

编程日记 2024/4/5 3:48:02

Anaconda 使用指南，少走弯路

​​​​​​​anaconda包管理器和环境管理器&#xff0c;强烈建议食用 1.下载 官网下载太慢可选用镜像下载 官网下载 &#xff1a;Anaconda | Individual Editionhttps://www.anaconda.com/products/distribution 镜像下载&#xff1a;Index of /anaconda/archive/ | 清华大…...

编程日记 2024/5/4 4:47:12

使用stable diffusion webui时，安装gfpgan失败的解决方案（windows下的操作）

1.问题描述 初次打开stable diffusion webui时&#xff0c;需要安装gfpgan等github项目。但在安装gfpgan时&#xff0c;显示RuntimeError: Couldnt install gfpgan 2.解决方案 无法安装gfpgan的原因是网络问题&#xff0c;就算已经科学上网&#xff0c;并设置为全局&#x…...

编程日记 2024/4/21 22:37:33

Python 中导入csv数据的三种方法

这篇文章主要介绍了Python 中导入csv数据的三种方法,内容比较简单&#xff0c;非常不错&#xff0c;具有一定的参考借鉴价值&#xff0c;需要的朋友可以参考下微点阅读小编收集的文章介绍。 Python 中导入csv数据的三种方法&#xff0c;具体内容如下所示&#xff1a; 1、通过…...

编程日记 2024/4/22 10:09:13

相关性分析、相关系数矩阵热力图

相关性 相关性分析是研究两组变量之间是否具有线性相关关系&#xff0c;所以做相关性分析的前提是假设变量之间存在线性相关性&#xff0c;得到的结果也是描述变量间的线性相关程度。除此之外&#xff0c;相关性分析方法还会有其他的假设条件。而灰色关联度分析首先对数据量要求…...

编程日记 2024/5/1 22:37:50

【python123】题目答案整理 ------更多答案见专栏

目录 二老鼠打洞 来自计算机的问候-任意数量参数 自定义幂函数 来自计算机的问候-多参函数 编写函数输出自除数 最大素数 求数列前n项的平方和 生兔子 计算圆周率——割圆法 数列求前n项和 素数&#xff1a; *如有错误请私聊纠正 二老鼠打洞 nint(input()) # 每日打…...

编程日记 2024/4/23 14:33:45

Python编程题汇总

Python编程复习 1.1找出列表中单词最长的一个 找出列表中单词最长的一个def test():a ["hello", "world", "yoyo", "congratulations"]length len(a[0])# 在列表中循环for i in a:if len(i) > length:length ireturn length p…...

编程日记 2024/4/26 9:09:07

Matplotlib详解

视频教程 1.什么是matplotlib matplotlib: 最流行的Python底层绘图库&#xff0c;主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB&#xff0c;模仿MATLAB构建 2.样例 2.1折线图 eg&#xff1a;假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,…...

编程日记 2024/4/22 2:33:18

Jetson AGX Orin安装Anaconda、Cuda、Cudnn、Pytorch、Tensorrt最全教程

文章目录一&#xff1a;Anaconda安装二&#xff1a;Cuda、Cudnn安装三&#xff1a;Pytorch安装四&#xff1a;Tensorrt安装一&#xff1a;Anaconda安装 Jetson系列边缘开发板&#xff0c;其架构都是arm64&#xff0c;而不是传统PC的amd64&#xff0c;深度学习的环境配置方法大…...

编程日记 2024/4/23 4:22:57

pytorch入门篇2 玩转tensor(查看、提取、变换)

上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor&#xff1a;pytorch入门篇1——创建tensor&#xff0c;这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换&#xff0c;是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状…...

编程日记 2024/4/19 1:41:45

随机森林算法

随机森林1.1定义1.2随机森林的随机性体现的方面1.3 随机森林的重要作用1.4 随机森林的构建过程1.5 随机森林的优缺点2. 随机森林参数描述3. 分类随机森林的代码实现1.1定义 随机森林是一种有监督学习算法&#xff0c;是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单&am…...

编程日记 2024/4/21 10:55:12

实证分析 | 中介效应检验原理与Stata代码实现

前言 本文是温忠鳞和叶宝娟2014年刊载于《心理科学进展》的论文《中介效应分析&#xff1a;方法和模型发展》的简要笔记与拓展。 温忠麟、叶宝娟&#xff1a;《中介效应分析&#xff1a;方法和模型发展》&#xff0c;《心理科学进展》&#xff0c;2014年第5期 中介效应检验 要…...

编程日记 2024/4/17 1:45:16

几个代码画出漂亮的词云图，python最简单的词云图教程（建议收藏）

在开始编写程序之前&#xff0c;我们先了解一下词云图的作用&#xff0c;我们拿到一篇文章&#xff0c;想得到一些关键词&#xff0c;但文章篇幅很大&#xff0c;无法短时间得到关键词&#xff0c;这时我们可以通过程序将文章中的每个词组识别出来&#xff0c;统计每个词组出现…...

编程日记 2024/4/21 23:25:57

mac m1,m2 安装 提供GPU支持的pytorch和tensorflow

mac m1,m2 安装 提供GPU支持的pytorch和tensorflowAnaconda安装测试Pytorch参考链接安装步骤安装 Xcode创建conda环境测试加速效果注意Tensorflow参考链接安装步骤安装 Xcode指定安装环境加速效果测试The Endmac m1 刚出的时候&#xff0c;各种支持都不完善。那时候要使用conda…...

编程日记 2024/4/27 12:08:13

如何用Python优雅的合并两个Dict

假设有两个dict x和y&#xff0c;合并成一个新的dict&#xff0c;不改变 x和y的值&#xff0c;例如 x {a: 1, b: 2}y {b: 3, c: 4} 期望得到一个新的结果Z&#xff0c;如果key相同&#xff0c;则y覆盖x。期望的结果是 >>> z {a: 1, b: 3, c: 4} 在PEP448中&#xff…...

编程日记 2024/4/29 10:23:27