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  • 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？
  • 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
  • CPU 的 “Margin for error” 高好还是低好？那段英文注解是什么意思？
    昨天在 cpubenchmark 网站查询 AMD X3421 评分，看到 “Margin for error : High” 不明白指的是容错还是…
  • 最低样本量的问题? - 知乎
    如果模型复杂，也可以通过simulation的方法来确定最小样本量。 3 公式中的E叫做margin of error，可以粗略地解释为confidence interval的长度的一半。 4 t分布与正态分布在假设检验这方面的区别并不是小样本与大样本的区别，这牵扯到了具体模型假设的内容。
  • 关于QT6的一个问题? - 知乎
    QT6中头文件“QGridLayout”已经不包括成员函数setmargin了，那想要实现这个东西应该咋办
  • 如何看待最近关于深度学习generalization error bound . . . - 知乎
    Some follow-up 最近Bartlett更新了他们的paper， [1706 08498v2] Spectrally-normalized margin bounds for neural networks 用一个新的他们自己定义的矩阵norm替代了原来的1-norm，然后说明PAC-Bayesian的那篇paper结论很容易由他们现在的结论推出来。 。。
  • 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）
  • 如何用生动的例子来解释「安全边际」? - 知乎
    所以这事全看你买入的价格，成本就是你安全边际的命根儿。 霍华德·马克斯（Howard Marks）也说过类似的话，“低价是防止出错的边际的最终来源” （“Low price is the ultimate source of margin for error”）。 那什么样的资产可以提供安全边际呢？


















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