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    setContentMargin,qt6弃用了setMargin,这点在qt5源码里也有提到。。。
  • 怎样理解置信水平与误差幅度的关系? - 知乎
    先搞清楚置信水平和误差幅度两个概念。 书中前文有述“特定的样本中随机变异落在给定误差幅度内的概率大小称为置信水平”。 误差幅度的英文单词margin of error,margin意思是界限、幅度,error是误差。 影响误差的因素很多,我们只能做到尽量减少。但只要误差幅度在一定范围,统计就是有效的。 置信水平的表达方式是对该统计数据的肯定程度。 下面可以看例子中的第一
  • 95%的置信区间是有5%的误差范围(margins of error)吗?
    统计方面问题,希望大神帮忙解答 95%的置信区间是有5%的误差范围(margins of error)吗?
  • 哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表? - 知乎
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  • 2024年对比学习 (contrastive learning)有没有深入的理论分析和相关研究? - 知乎
    在ML community,可能对比学习理论研究的最黄金时间已经过去了,黄金时间应该是不晚于2020年左右(指能够带来非常多引用的那种,比如Arora的开山作 A theoretical analysis of contrastive unsupervised representation learning)。现在大家普遍更关心自回归(GPT)和掩码(Bert,MAE)的自监督学习,尤其是自回归+transformer。对比学习理论研究的impact可能相较于几年前会有所下降。 回到问题: 搜
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    Players complain that the difficulty of "Black Myth: Wukong" is too high, "I get killed in less than 10 seconds after starting the fight," will such difficulty discourage players? Why set such a high difficulty?
  • 如何看待最近关于深度学习generalization error bound . . . - 知乎
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  • 怎么样理解SVM中的hinge-loss? - 知乎
    如下图中,点 x_4 被分类正确了,但是它的损失不是0。其实这个道理和SVM中的Margin是一样的,不仅要分类正确,还要使得Margin最大化,所以说hinge loss的另外一种解释。(关于SVM的具体推导,可以看这篇 一文搞懂支持向量机 (SVM)算法)


















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