前言 注意事项： 这个系列的文章虽然题为书本《Foundation of Machine Learning》的读书笔记，但实际我是直接对书本的部分内容进行了个人翻译，如果这个行为有不妥当的地方，敬请告知。由于知识面限制，部分名词的翻译可能存在错误，部分难以翻译的名词保留英文原词。为了防止误导大家，在这里声明本文仅供参考。本文基本翻译自《Foundation of Machine Learnin

前言 注意事项： 这个系列的文章虽然题为书本《Foundation of Machine Learning》的读书笔记，但实际我是直接对书本的部分内容进行了个人翻译，如果这个行为有不妥当的地方，敬请告知。由于知识面限制，部分名词的翻译可能存在错误，部分难以翻译的名词保留英文原词。为了防止误导大家，在这里声明本文仅供参考。本文基本翻译自《Foundation of Machine Learnin

前一篇t检验的文末提到了P值的概念，P值实际上是医学统计中很常用的一个概念，那么这篇文章继续讲解什么是P值。说到P值，就得先从假设检验说起。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。   目录 1、什么是假设检验 2、P值 2.1     为什么要把更极端的情况加起来？ 3、显著水平 4、与置信区间的关系 参考文献： 1、什么是假设检验 抛硬币是概率

In sociolinguistics, the apparent-time hypothesis(显象时间假设) states that age-stratified(年龄分层) variation in a linguistic form is often indicative of a change in progress. That is, if in a survey of a popu

高质量的代码离不开单元测试，而设计单元测试的用例往往又比较耗时，而且难以想到一些极端情况，本文讲述如何使用 Hypothesis 来自动化单元测试 刷过力扣算法题的同学都知道，有时候觉得代码已经很完善了，一提交才发现很多情况没有考虑到。然后感叹力扣的单元测试真的牛比。 因此，高质量的代码离不开单元测试，如果现在还没有写过单元测试，建议先去学习以下常用的单元测试库[1]，只要实践过，才能感受到本文

[nʌl]  空，零 [haɪ'pɒθɪsɪs]n. 假设 零假设（null hypothesis），统计学术语，又称原假设，指进行统计检验时预先建立的假设。零假设成立时，有关统计量应服从已知的某种概率分布。当统计量的计算值落入否定域时，可知发生了小概率事件，应否定原假设。   释义 看到零假设的时候我们会自然地发问，这个“假设”太奇怪了，竟然叫零假设，难道还有什么一假设和二假

一款浏览器插件，作用是给网页或pdf添加批注和高亮 文档：https://h.readthedocs.io/en/latest/developing/install/ 1.前提，首先要安装 gitnodejs和npmdockerpyenv 2.下载项目 git clone https://github.com/hypothesis/h.git 3.进入目录运行docker cd

题目链接：http://codeforces.com/contest/755/problem/A 题意：给你一个整数n，让你求一个m，使得n*m+1不是素数 解析：由于题目有说明，所以可以直接暴力的把m求出来，但是有更简单的办法，完全平方式是n*n+2*n+1，所以直接输出n+2就好了，但是他说了答案不能超过1e3，所以要稍微处理一下 #include <bits/stdc++.h>usi