假设检验分为参数假设检验和分布拟合假设检验和非参数检验 一、假设检验的思想： 建立假设 选择检验统计量并给出拒绝域形式 选择显著性水平 给出拒绝域 做出判断 二、p 值：利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平 三、参数假设检验类型：详见茆诗松 正态总体参数假设检验 指数参数假设检验，对指数 ...
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2021-07-02 15:37:13
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一、简介 1 名称由来 灰色模型（Gray Model）,邓聚龙教授1982年提出。 常见系统分类： 白色系统是指一个系统的内部特征是完全 已知的，即系统的信息是完全充分的。 黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。 灰色系统内的一部分信息是已知的 ...
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2021-06-28 20:56:51
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一、简介 基于matlab计步 二、源代码 %对原始观测得到的数据进行获取 clc, clear; %加速度数组 accspe_data = []; time_record = []; fid=fopen('sensor_normal.txt', 'r', 'n', 'utf-8'); %初始赋值使 ...
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2021-06-28 20:19:46
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简介： 埋点作为记录用户行为的常规手段，伴随着前端技术的发展早已历经春秋，不过直到“增长黑客”系列理论出现，才真正让埋点分析变得内涵丰富且有章可循。 作者 | 金戟来源 | 阿里技术公众号 埋点作为记录用户行为的常规手段，伴随着前端技术的发展早已历经春秋，不过直到“增长黑客”系列理论出现，才真正让埋 ...
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2021-06-18 20:03:08
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1 Hoeffding不等式 Hoeffding不等式是非常有用的一个不等式，在机器学习、统计学等领域，都发挥着巨大的作用。 它的思想与Markov不等式有些类似，我们先给出它的形式： Hoeffding不等式：$Y_1,\ldots,Y_n$为独立观测，\(E(Y_i)=0\)，\(a_i\leq ...
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2021-06-15 17:41:59
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关于可观测性 记录所有事件的所有上下文，对调试或者了解当前系统的状况，于技术、于业务而言，都是非常有益的，但是需要处理和存储海量的数据，这是不现实的。 大概有四种方式来减少数据量，让处理和存储这些数据变得可实现： Profiling（性能剖析） 特点：只采样短期内发生的事件，包含完整上下文 例子：t ...
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2021-06-02 20:35:33
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Elastic 的可观测性解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。 5月28日，特邀 Elastic 社区布道师——刘征老师为大家带来《 Elastic 可观测性实 ...
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2021-06-02 13:03:42
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MLE（极大似然估计）与MAP（最大后验估计）在机器学习中是经常用到的参数估计的方法。都属于频率学派的参数估计。 一、极大释然估计（MLE) MLE在构造目标函数过程中非常常见。已知了观测的样本值为$D$，MLE核心思想是：假设我们已知了该样本内定的一个参数$\theta$,这个参数$\theta$ ...
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2021-06-02 11:21:36
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请根据每日 气温 列表，重新生成一个列表。对应位置的输出为：要想观测到更高的气温，至少需要等待的天数。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。 例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1 ...
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2021-05-24 16:21:35
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伴随大家对稳定性重视程度的不断提升、社区可观测性项目的火热，可观测性成为了一个很热门的话题，站在不同的角度会产生不同的理解。 我们从软件开发的生命周期出发，尝试形成对可观测性的一个宏观理解，并从 SRE 和 Serverless 两个角度具化可观测性的理解以及实践。 ...
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2021-04-02 13:06:32
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