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您的 TFIDF 功能是垃圾。这是修复它的方法。
您的 TFIDF 功能是垃圾。这是修复它的方法。 摆脱无意义的 TFIDF 功能，让您的模型通过这个简单的步骤呼吸新鲜空气。 介绍 TFIDF 仍然是我最喜欢的词嵌入技术之一，尽管 GPT-3 和其他基于变压器的模型早已风靡一时。它易于掌握，是自然语言处理和信息检索的良好起点。我仍然不时使用它tesseract-ocr 安装、语言库、使用 随记
前几日才听说ocr的图片识别功能。觉得很有意思。先体验一下。 地址： GitHub - tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) 1.下载exe文件进行安装。 2.选择对应版本 3.安装注意 安装过程中选择对应的语言库。感觉这里他们已经做的很好了。【随机更新】HI 21cm吸收系统：技术问题
# 顶部和右边的小直方图是怎么画出来的？ <Dutta, et al. 2017 MN 465 0588. fig 2 (a)>20220627 # [?]怎么用chi方统计量决定做单高斯or双高斯拟合？完全没接触过chi方[?] <Dutta, et al. 2017 MN 465 0588. sec 4.1, para -1>20220627General Seniority 学习笔记(1): BCS
General Seniority 学习笔记(1): BCS 我学习了参考文献 [1,2]，把里面的核心公式推导核对整理了，因为觉得有点意思。做完笔记我顺手写了个代码，还没来得及核对。 下一步可以考虑投影 broken-pair 的优化和投影，即 seniority 取次极小的内秉态做投影。 参考文献： [1] 贾力源，"Application非参数统计：第七、八章 分类数据拟合优度检验与列联表分析
目录分类数据的拟合优度检验基本思想检验步骤第一步：提出原假设第二步：构造检验统计量第三步：计算伴随概率第四步：做出统计推断列联表分析基本思想检验步骤第一步：提出原假设第二步：构造检验统计量第三步：计算伴随概率第四步：做出统计推断 分类数据的拟合优度检验 基本思想 总体服从特定分计算 GWAS的 lambda GC
You have conducted your genome-wide association study (GWAS) and have tested each genetic variant for an association with your trait of interest. Now it is time to investigate if there are any systematic biases that may be present in your association resu记录一些密码学中常用符号
符号意义 p , q p,q p,q大素数机器学习数据预处理——特征选择
引言 在机器学习的训练过程中，总是会碰到样本大、特征多的数据集。而这些数据集里面的数据有些是用处很小甚至完全无用的。如果一组数据中的无用数据占比较大时，一方面会使得模型的训练时间变长，另一方面模型容易出现欠拟合现象；而如果一组数据中作用较小的数据，即在训练中不洛谷 P1093 [NOIP2007 普及组] 奖学金 AC代码 2022 01 28（C++）
题目来源： P1093 [NOIP2007 普及组] 奖学金 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)https://www.luogu.com.cn/problem/P1093代码： //洛谷 P1093 [NOIP2007 普及组] 奖学金 AC代码 2022 01 28（C++） #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct s{ int chi; //语希腊字母表
大写字母 小写字母 读音 意义 \(\text{A}\) \(\alpha\) alpha 角度，系数，角加速度 \(\text{B}\) \(\beta\) beta 磁通系数，角度，系数 \(\Gamma\) \(\gamma\) gamma 电导系数，角度，比热容比 \(\Delta\) \(\delta\) delta 变化量，屈光度，一元二次方程中的判别式 \(\text{E}\)【学术】连分数
一. 普通连分数 一. 连分数的定义 连分数 \(x\) 一般用数列来表示：\(x=[a_0;a_1,a_2,\dots ,a_n]\)，意为 $ \displaystyle a_0+\dfrac{1}{a_1+\dfrac{1}{a_2+\dfrac{1}{a_3+\dfrac{1}{\ddots+\dfrac{1}{a_n}}}}}$。 它的重要作用就是求近似。 举个例子。 \(\dfrac{45}8=5.625\)。将BUAA_概率统计_Chap09_假设检验
第九章 假设检验 9.1 假设检验的概念 先对总体的参数或总体的分布形式作某种假设 \(H_0\)，然后由抽样结果推断假设 \(H_0\) 是否成立。 在数理统计学中，称检验假设 \(H_0\) 的方法为假设检验。 参数的假设检验 分布的假设检验 检验假设的理论依据 实际推断原理： 小概率事件在一次试awk合并两个文件
https://blog.csdn.net/weixin_34032792/article/details/86010299 文件内容如下： more eng.txt chi.txt :::::::::::::: eng.txt :::::::::::::: semicolon comma delimiter spacebar hyphen single quote double quote :::::::::::::: chi.txt :::::::::::::: 分号 逗号 定界离散数学复习笔记——图的着色
图的着色 文章目录 图的着色着色点着色常见图的点色数 Peterson图安排期末考试问题地图的着色与平面图的点着色定理12.13四色定理 边着色排课问题色多项式求色数多项式色多项式递推公式色多项式的性质定理12.11定理12.12 着色 着色：给图的某类元素(点,边,面)中的每个指union -- 联和
//联和 // union #include<stdio.h> #pragma warning(disable : 4996) typedef union AnEit{ int i; char ch[sizeof(int)];}chI; int main(){ chI chi; int i; chi.i = 1234; for ( i = 0; i < sizeof(int); i++) { p《算术教程》笔记6
特征标 令\(G\)是一个有限的交换群，则\(G\to\mathbb{C}^*\)的同态称为\(G\)的特征标。\(G\)的所有特征标组成一个有限的交换群，记\(\hat{G} = \text{Hom}(G, \mathbb{C}^*)\)。我们发现对于\(x\in G\)，特征标的映射\(\epsilon: \chi \to \chi(x)\)定义了一个\(G \to \hat{\hat{G}}\)卡方检验详解分析与实例
1.什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的假设检验方法，属于非参数检验的范畴。 主要是比较两个或两个以上样本率以及两个分类变量的关联性分析。 根本思想是在于比较理论频次与实际频次的吻合程度或拟合优度问题。 (以上简介来自网络相关文档) 2.什么是卡方分布 卡方分布（chTesseract OCR 图片文字识别
Tesseract 介绍 Tesseract是一个开源的文本识别引擎，支持多种语言。4.0.0版本增加了LSTM神经网络。Tesseract最初是由惠普公司研发，2005年开源。 Tesseract安装 下载Tesseract的安装包，地址 安装过程： 选择常用的数学公式包，其他的语言包可以先不勾选，后续需要时再下载。如果勾选了安装卡方检验 | 富集分析 | Chi-Square Test in R
基本10分以上的paper都要求有严格地统计分析，所以看起来才会professional。 本质就是两个离散变量的关联分析，还可以给出OR。 小样本就用Fisher's exact test for small cell sizes 大样本就用Chi-Square Test 首先画一个2X2的表格 H1 non-H1 H2 a b non-H2 c d有道词典 Kubuntu20.04
有道词典 Kubuntu20.04 需要安装的包 sudo apt install python3-opengl python3-pyqt5 pyqt5.qtwebengine python3-pyqt5.qtwebkit python3-xlib python3-pyqt5.qtquick python3-lxml python3-pyqt5.qtmultimedia python3-xdg tesseract-ocr-eng tesseract-ocr-chi-tra tesseractOCR开发
Tesseract windows下安装地址,尽量下载最新版安装。 选择中文语言包（如果要对中文进行识别）chi_sim ,可在线直接安装，速度可能有些慢，但这样下载的语言包不存在版本问题。 在环境变量path中加入上面的安装路径 //查看安装是否成功，检查版本号 tesseract -v //检查安装的语言记录一个排序方法
var list = [ { name: "1", age: "2", chi: "2", }, { name: "2", age: "3", chi: "4", }, { name: "2", age: "4", chi: "8",数理统计17：正态总体参数假设检验
现在，我们对正态分布的参数假设检验进行讨论，这也是本系列的最后一部分内容。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：基本步骤Part 2：正态分布假设检验 Part 1：基本步骤 正态总体\(N(\mu,\sigma^2)\)参数的假设检验不外乎遵循以下的步骤：期末知识点复习——概率论与数理统计(5)
期末复习 第五、六章 第五章 大数定理中心极限定理 大数定理：对于任意大于0的概率，只要重复独立实验的次数n充分大，几乎是必然发生的。 中心极限定理： 独立同分布的中心极限定理：均值为 μ \mu多态的两种转型(向上转型&向下转型)
注:向上转型 只能调用父类拥有的 想下转型则可以调用 子类特有的 第一种:向上转型 public class Main { public static void main(String[] args) { MaoMao m = new MaoMao(); Fun(m); // 向上转型 不能调用子类特有功能 如:MaoMao中的 wan() 方法