张士玉小黑屋

目录0.前言1.基础回顾1.1卡方分布与t分布1.1.1自由度为1的卡方分布 1.1.2自由度为n的卡方分布 1.1.3t分布1.2Fisher定理1.3两样本t检验1.4置换检验2.案例2.1问题背景2.2经典两样本t检验2.3置换检验3.小结4.参考资料0.前言    本文将系统梳理《计算机时代的统计推断：算法、演化和数据科学》4.4节提到的置换检验（PermutationTest），给出必要的前行知识并对原书的案例进行代码实现。1.基础回顾1.1卡方分布与t分布1.1.1自由度为1的卡方分布 

在一个深度神经网络中，每一层的神经网络参数发生变化会影响其上层的输入数据分布，又因为DP的网络深度较大，这样层层叠加，导致高层的输入分布变化较大，使得高层的参数需要不断的去适应底层的参数更新。导致神经网络难以训练。这听起来很糟糕，那么有什么方案去解决这个问题呢？我们可以为每一层都设立不同的学习率、不同的初始化策略等，去解决这个问题。但是这样的解决方案非常麻烦，而且需要很多人为的经验。而No

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目录0.前言1.理论基础2.Cauchy分布的极大似然估计2.1理论基础2.2算法2.2.1R语言实现2.2.2Python语言实现3.Gamma分布的极大似然估计3.1理论基础3.2算法3.2.1R语言实现3.2.2Python语言实现0.前言    最近在学习TheoryandMethodofStatistics（统计理论方法）,使用的教材是由BradleyEfron、TrevorHastie共同编写的ComputerAgeStatisticalInference:Algorithms,Evidence,andData