统计学之家

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维），是指利用大数据，结合人工智能算法、技术及各种智能手段，并应用到运维领域以提升运维效率。其原本...

什么是编译模型？ 编译器在看到模板定义的时候，不会立即产生代码；只有在看到、用到模板的时侯，如调用了函数模板或类模板的对象的时候，才会产生特定类型的模板实例。 一般而言，在调用函数的时候，编译器只需要...

什么是最低成本抽样法？ 最低成本抽样法是指根据抽样调研的费用来调整各层应当抽取的样本数的一种抽样方法。与主要关注统计效果的分层比例抽样法和分层最佳抽样法相比，最低成本抽样法不仅关注了统计效果，还兼顾了...

由神经元的激活函数、拓扑结构、网络的学习算法及构成神经网络的方式不同，神经网络对信息处理的方法和能力也不同。几种典型的神经网络如下： 1. 前馈型分层网络（Multilayer Feed for wa...

对于一个复杂的系统来说，其评价因素往往是多方面的，且不同因素之间存在着不同的层次，此时，应用一级模糊评价模型就很难得出客观的评价结果。在这种情况下，就需要将评价因素集合按照某种属性分成几类，先对每一类...

一级模糊综合评价对象的评价因素结构简单，是单层次的。其具体步骤为： （1）确定评价因素集和评语集。设与待评价事物相关的因素有 n 个，给出评价因素集 U ={ u 1 ， u 2 ，…， u n }。...

长期以来，人们一直重视研究和发展数学的精密性，模糊性一直被忽视甚至于被贬低。20世纪的大哲学家罗素（B.Russell）开始关注模糊性问题。他在1923年的一篇题为《含糊性》（Vagueness）的论...

模糊数学是一门新兴学科，但目前在各个领域的应用十分广泛。 模糊数学的应用主要体现在以下两个方面。 （1）模糊方法。这主要表现为模糊规划方法、模糊决策方法、模糊评价方法和模糊识别、模糊评判、模糊的聚类分...

模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象，以“模糊集合”论为基础，运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支  。 在自然界和人类实践活动中经常遇到各种各样的现象，从数学的角度看，这些现象大体可分...

模糊综合评价的基本思想与主要原理 要评价一个具体对象，首先应该给出赖以评价该对象的若干因素，即评价因素或称评价指标。评价因素就是评价对象的各种属性或性能，在不同问题中，也称为参数指标或质量指标，它们能...

模糊综合评价法：什么意思 要对复杂的事物或系统进行评价，往往要综合考虑其受到的多种影响因素。综合评价也称综合评判，是指综合考虑事物或系统的多种影响因素，并对其进行总的评价。综合评价也称综合评价方法，事...

集合的表示法：枚举法与描述法 （1）枚举法　如由15以内的质数组成的集合可表示为 A ={2，3，5，7，11，13}；自然数集可表示为 N ={1，2，3，…}。 （2）描述法　使 p （ x ）成...