摘要： Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，而不会产生不必要的复杂性。Spring AI项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。 该项目的成立信念是，下一波生成式人工智能应用 阅读全文

摘要： 评估准确率、召回率和F1分数通常涉及以下几个步骤： 收集数据：首先，你需要一个带有真实标签（也称为“金标准”或“ground truth”）的数据集。这个数据集应该包含你希望分类器能够正确分类的样本。 训练模型：使用你的数据集来训练一个分类模型。这可以是一个机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林 阅读全文

摘要： 当然，我可以通过一个简单的示例来演示如何计算准确率、召回率和F1分数。 首先，我们需要了解这些概念在二分类问题中的应用。在二分类问题中，我们通常有以下四种情况： True Positive (TP): 真实为正，预测为正 False Positive (FP): 真实为负，预测为正（误报） True 阅读全文

摘要： 准确率和召回率是评估分类模型性能的两个重要指标，它们各自有其优点和缺点，这些取决于具体的应用场景和需求。 准确率的优点： 直观易懂：准确率是正确分类的样本占总样本的比例，很容易理解和解释。 平衡考量：当正负样本数量相对平衡时，准确率能够较好地反映模型的整体性能。 准确率的缺点： 偏向多数类：当正负样 阅读全文

摘要： 离散型随机变量的概率质量函数（Probability Mass Function，简称PMF）描述了随机变量取到每个可能值的概率。推导离散型随机变量的概率质量函数通常基于随机变量的定义和实验或观测数据的统计。 以下是推导离散型随机变量概率质量函数的一般步骤： 确定随机变量的所有可能取值：首先，需要明 阅读全文

摘要： 离散型随机变量和连续型随机变量在统计学和概率论中有明显的区别，这些区别主要体现在以下几个方面： 取值范围： 离散型随机变量：其取值是有限个或可数无限个。这意味着你可以明确列出所有可能的取值。例如，掷一个骰子的点数（1, 2, 3, 4, 5, 6）就是一个离散型随机变量。 连续型随机变量：其取值范围 阅读全文

摘要： 为了有效减少库存积压，可以采用以下策略： 清仓促销： 定期进行清仓促销活动，通过大幅度降价、限时折扣等手段，迅速清空库存。这不仅能回收资金，还能避免库存积压造成的成本上升。 捆绑销售： 将滞销的产品与热销产品捆绑在一起销售，通过热销产品带动滞销产品的销售。这种策略可以有效提高库存产品的销售率，减少库 阅读全文

摘要： 方差性（Variance） 定义 方差是衡量随机变量或一组数值与其平均数（即数学期望）之间的偏离程度的量。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 计算公式 方差的公式有两种常见的形式，它们分别基于总体和样本。总体方差：如果 X 是一个随机变量，且其总体均值为 阅读全文

摘要： 异方差性（Heteroscedasticity）是统计学和计量经济学中的一个重要概念，特别是在线性回归模型中。为了更清晰地解释异方差性，我们可以按以下步骤进行： 1. 线性回归模型的基本假设 在线性回归模型中，我们通常假设误差项（即实际观测值与模型预测值之间的差异）满足以下几个条件： 误差项是独立同 阅读全文

摘要： 一、模型如何分层 销售预测模型可以根据其复杂性和需求进行分层。一个简单的模型分层结构可能包括以下几个层次： 数据输入层： 目的：收集和处理与销售预测相关的原始数据。 算法/方法：不涉及特定的算法，但可能包括数据清洗、数据转换和数据整合等技术。 特征工程层： 目的：从原始数据中提取、选择和创建对预测目 阅读全文