Quantile Quantization 是一种信息理论上最优的量化数据类型,能够确保每个quantization bin中有相同数量的输入张量。Quantile quantization 是通过经验累积概率分布函数来估计输入张量的分位点。所谓分位点就是对输入张量进行划分的点q,这样的点一共 2^k 个。这和 histogram 有 2^k 个bins,每个 bin 里有相同数量的值...
ppf(torch.linspace(1 - offset, offset, num_bins + 1)).tolist() #将[1-offset,offset]区间等分为16份 tmp = [(quantile[1:][idx] + val) / 2 for idx, val in enumerate(quantile[:-1])] # 计算分位数 r_max, r_min = tmp[-1], tmp[0] S = (r_max - r_min)/(1 - (-1)...
Q,Quantile,分位数,亦称分位点。 不理解分位点戳: 用于直观验证一组数据是否来自某个分布,或者验证某两组数据是否来自同一(族)分布。 经常用于检验数据是否来自于正态分布。 用QQ图去验证数据是否满足正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近。 三.中心极限定理 四.思路 大概就是你先选择一种分布...
Thus, we take as the theoretical quantile the value where q corresponds to the ith ordered sample value. We subtract the quantity 0.5 so that we are exactly in the middle of the interval ((i - 1)/n, i/n). These ideas are depicted in the right frame of Figure 4 for our small ...
Instead, we will adjust the ranks by 1/2, so that the quantiles are “centered” in their .05 bins. That is, the first quantile of .05 will become .025. q <- (rank(x) - .5) / length(x) q #> [1] 0.025 0.075 0.125 0.175 0.225 0.275 0.325 0.375 0.425 0.475 0.525 0.575 ...
Instead, we will adjust the ranks by 1/2, so that the quantiles are “centered” in their .05 bins. That is, the first quantile of .05 will become .025. q<-(rank(x)-.5)/length(x)q#> [1] 0.025 0.075 0.125 0.175 0.225 0.275 0.325 0.375 0.425 0.475 0.525 0.575#> [13] 0.625 ...
plt.hist(x, bins=100, density=True) plt.show() 1. 2. 3. pdf概率密度函数 norm.pdf(x=0, loc=0, scale=1) 1. 0.3989422804014327 1. x = np.linspace(-5,5, 1000) # 生成[-5,5]之间相同间隔的1000个数 y = norm.pdf(x, loc=0, scale=1) ...
The grey area corresponds to 1H-NMR spectra varia‑ tion (12.5%–87.5% quantile) in the healthy control cohort (CTRL 2m-19y, n = 444). The 4 different colored lines represent 1H-NMR spectra from the same patient (SMA013) at 4 different time points before (black line: treatment ...
QLORA有望使大型语言模型部署到手机和低资源设备成为现实。但是,微调技术是双刃剑,可以滥用造成伤害。QLORA将使微调高质量的LLM变得更加广泛和容易获得。此举可能有利于提高独立分析能力。也比较了QLORA与其他量化方法、微调方法、指令式微调数据集以及聊天机器人相关工作。
pd.cut(df112["用户编号"],bins).unique() #等量切分 如5等分 pd.qcut(df112["用户编号"],5).unique() 9.9 插入新的行或列insert() df112.insert(3,"插入-测试",data)#表示在第4列插入一列名为"插入-测试"的数据data #方法二,在最后一列后面插入一列 ...