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6.总结根据APA于2018年年初发表的期刊论文报告标准（Appelbaumetal.,2018,AmericanPsychologist,见我们之前的推送），对于推断统计，最好报告置信区间。从我们上面的介绍来看，置信区间的计算并不难，它可以告诉你所测量和感兴趣的效应量变异是多少。
在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析（其实并不是很复杂啦～）。
但是实际情况中，我们却可能仅有一个训练集和一个测试集。用数学化语言描述，新的测试集中，目标变量Y0Y0和预测变量X0X0均从两者的联合分布中抽取，于训练集T=(X,Y)T=(X,Y)，此时我们获取的测试误差（泛化误差）为某个训练集TT上测试集上
说起人生中的第一篇小论文，对许多读过研的人来说是一件十分难忘的经历。其实“科研小论文”是研究生同本科生拉开思维方式差距的第一步，它不仅能提高学术水平，还能增强知识运用、分析和解决问题的能力。对…
给学生讲课时，我对内生性问题下了一番功夫。转一个我之前写的回答，希望对您有帮助。先简单说一下，本文转自我的微信公众号SasInResearch。最初由我作于2012年12月份，修改于2017年11月份，但关键取材均来自于“人大经济论坛”的相关讨论版块，谨以此文向“人大经济论坛”的诸位前辈致谢。
6.总结根据APA于2018年年初发表的期刊论文报告标准（Appelbaumetal.,2018,AmericanPsychologist,见我们之前的推送），对于推断统计，最好报告置信区间。从我们上面的介绍来看，置信区间的计算并不难，它可以告诉你所测量和感兴趣的效应量变异是多少。
在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析（其实并不是很复杂啦～）。
但是实际情况中，我们却可能仅有一个训练集和一个测试集。用数学化语言描述，新的测试集中，目标变量Y0Y0和预测变量X0X0均从两者的联合分布中抽取，于训练集T=(X,Y)T=(X,Y)，此时我们获取的测试误差（泛化误差）为某个训练集TT上测试集上
说起人生中的第一篇小论文，对许多读过研的人来说是一件十分难忘的经历。其实“科研小论文”是研究生同本科生拉开思维方式差距的第一步，它不仅能提高学术水平，还能增强知识运用、分析和解决问题的能力。对…
给学生讲课时，我对内生性问题下了一番功夫。转一个我之前写的回答，希望对您有帮助。先简单说一下，本文转自我的微信公众号SasInResearch。最初由我作于2012年12月份，修改于2017年11月份，但关键取材均来自于“人大经济论坛”的相关讨论版块，谨以此文向“人大经济论坛”的诸位前辈致谢。
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