数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?

描述性统计集中趋势度量:均值(平均数)、中位数、众数。离散程度度量:极差、方差、标准差、四分位数间距。分布形状度量:偏度(描述数据分布的不对称性)、峰度(描述数据分布的尖锐度或平坦度)。概率论基本概率:事件的概率、条件概率、独立事件。概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正...

率先突破大规模多类数据损坏问题!中科大离线强化学习新方式入选...

TRACER主要具有以下三点优势:TRACER首次将贝叶斯推断引入到抗损坏的离线强化学习(corruption-robustofflineRL)中。通过将所有离线数据作为观测值,TRACER捕捉了由各类损坏数据所导致的动作价值函数中的不确定性。通过引入基于熵的不确定性度量,TRACER能够区分损坏数据和干净数据,从而调控并减弱损坏数据对智能体模型...

一种彻底新理论,关于大脑如何表示和计算概率

更一般地说,目标是使存储在编码域中的代码总体集具有这样的属性:相似输入映射到相似代码(“SISC”),其中SDR代码的相似性度量是交集的大小。这将对下面描述的相关性产生直接影响。SDR允许使用与局部主义或完全分布式表示完全不同的概念来表示和计算概率。与局部主义中单个神经元的状态表示输入/特征X不同,也与完全分布...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

参数:由两个参数决定——均值(μ)和标准差(σ),均值决定分布的中心位置,标准差决定分布的宽度即数据的波动范围。应用:正态分布在自然和社会科学中极为常见,用于描述误差、衡量分数、身高、血压等自然现象和人类特征。泊松分布泊松分布是以法国数学家泊松的名字命名,于1837年引入。这种分布描述了在固定的时间或空...

AI大模型的智能,真是涌现出来的吗?

他们与另一名斯坦福研究生BrandoMiranda一起选择了新的度量标准,在新的标准下,随着参数的增加,LLM在加法问题中预测的数字序列越来越正确。这表明加法能力并非涌现——即突然的、不可预测的跳跃——而是逐渐的和可预测的。他们发现,当使用不同的度量标准时,涌现消失了。

翡翠1.66什么意思,什么是翡翠1.66?含义解析

天然翡翠折射率为1.66,是指翡翠在光线穿过宝石时光的不是折射程度(www.e993.com)2024年11月18日。折射率是一种物质对光的纯天然传播速度的之比度量,通过该参数可以了解材料对光线的越高折射、反射和透射的绿色特性。折射率的密度值越大,表示光在物质中的固定传播速度越慢,光线被折射的比较角度也会更大。

从数据加工到行为分析,案例演示教你快速开始「用户行为分析...

为了更好的聚焦“用户行为”,那么以下是一份游戏行业的用户行为数据源,这份数据表具备了主要的业务字段或参数,通常每一个用户行为事件的数据都会包揽这些信息,便于我们根据指标对数据进行计算或加工成指标度量。为了方便大家理解,这里我捞取了部分字段参数做成了表格说明,以便于大家消化理解每个字段数据背后代表了什么信息...

基于ISO 26262的车身域控制器开发

行业内一般对电路进行失效模式影响与诊断分析(failuremodeeffectanddiagnosticanalysis,FMEDA),根据电路图中各个元器件的失效和失效影响,编制硬件指标计算表格来计算3个参数:单点故障度量(single-pointfaultmetric,SPFM)、潜在故障度量(latentfaultmetric,LFM)、随机硬件失效概率度量(probabilisticmetricfor...

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

对比参数量来看,GPT-4包含1.8万亿个参数[13],而PanGu-Σ拥有1.085万亿个参数[14]。对比性能来看,智谱AI于2024年1月推出的基座大模型GLM-4整体性能接近美国前沿水平[15],GLM-4在英文基础能力(MMLU、GSM8K、MATH、BBH等)上达到GPT-491-100%不等的水平,在指令跟随能力(IFEval的prompt、instruction级别)上达到...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

如果模型中包含除了实体和关系向量表示外的其他参数(如神经网络模型中的权值W和偏差b),则需要将之作为共享参数[23]与知识嵌入一同学习.进入预测环节之前,需要将表示学习过程中训练得到的参数结果保存到模型中.在预测过程中,模型将数据集中存在的所有实体或关系依次填补进待预测的知识空缺位置中,以评分函数...