SQL是所有数据从业者必须打牢的基本功之一,扎实的SQL查询和适当的调优技巧是检验SQL能力的两大重要准则。个人曾经专门花费过好多时间用于提升SQL能力,期间也刷了大量的SQL题目,在这期间也不断摸索总结了一些小技巧,今天本文就来分享其中的两个,也差不多是日常使用中最为高频的两个了。
贝叶斯优化是一种黑盒优化算法,用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任意点处函数值的概率分布,这通过高斯过程回归而实现。根据高斯过程回归的结果构造采集函数,用于衡量每一个点值得探索的程度,求解采集函数的极值从而确定下一个采样点。最后返回这组采样点的极值作为函数的极值。这种算法在机器学习中被用于AutoML算法,自动确定机器学习算法的超参数。某些NAS算法也使用了贝叶斯优化算法。
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试。
③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。
统计推断和统计建模,建立解释变量与被解释变量之间可解释的、稳定的、最好是具有因果关系的表达式。
作者:东哥起飞,来源:Python数据科学 本文开启时间序列系列的相关介绍,从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例,欢迎订阅 👉时间序列专栏 跟踪全部内容。 本篇介绍时间序列的平稳性的相关概念。很多传统时序方法比如ARMA、ARIMA都需要时序具备平稳性,那什么是时序的平稳性?为什么需要平稳性,平稳性有什么作用? 什么是平稳性? 时间序列平稳性是指一组时间序列数据看起来平坦,各阶统计特征不随时间的变化而变化。平稳性分为宽平稳和严平稳,我们分别给出定义: 严平稳 严平稳是一种条件很苛刻的定义,时间序列的所有统
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【导读】本文是数据科学家Jonny Brooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的“极大似然估计”一章,主要讲解了极大似然估计的若干概念。分别介绍了参数、直观理解极大似然估计、极大似然估计计
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介。 今天的变
寄语:首先,简单介绍了生成模型和判别模型,对条件概率、先验概率和后验概率进行了总结;其次,对朴素贝叶斯的原理及公式推导做了详细解读;再次,对三种可能遇到的问题进行了解析,给出了合理的解决办法;最后,对朴素贝叶斯的sklearn参数和代码进行了详解。
区间估计用到了中心极限定理,表现为如果抽样多次,每次抽样都有一个均值,产生的多个均值服从正态分布。
该文介绍了如何使用k-means算法对大规模图像数据集进行聚类分析。首先介绍了聚类算法的基本概念和实现方法,然后详细描述了k-means算法的步骤和流程。最后通过一个实际的图像聚类案例,展示了k-means算法在图像处理领域的应用。
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式,形象地展示中心极限定理是什么,是如何发挥作用的。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类,并且有详细的例子说明。Excel函数分类:关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类,今天将继续分享其余三类:逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
方差分析又称F检验,在实际应用中常常需要对多个整体的均值进行比较,并分析他们之间是否存在差异,差异是否显著,这个时候我们就需要使用方差分析。
统计学中的一个基本活动是创建能够用少量数字总结数据的模型,从而提供数据的简洁描述。在本章中,我们将讨论统计模型的概念以及如何用它来描述数据。
其中μ为类特有的均值向量,σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理,我们现在可以计算类后验
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
关于AB test的重要性无需多言,数据、产品等从业人员几乎必知,好的数据科学家我想一定是知道理解业务比模型更为重要,而AB test就是伴随着业务增长的利器。
导读:关于A/B test的重要性无需多言,数据、产品等从业人员几乎必知,好的数据科学家我想一定是知道理解业务比模型更为重要,而A/B test就是伴随着业务增长的利器。
从以上资料可以看出,24个患者与健康人的血磷值各不相同,如果用离均差平方和(SS)描述其围绕总均值的变异情况,则总变异有以下两个来源:
本文是机器学习和深度学习习题集的答案-1,免费提供给大家,也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学,以及在职人员面试准备时使用。
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理(C++版)》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50521348 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用,现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究,细细品读其中的某些点滴,你是否能窥探出些许启迪?首先,创新可以分成两种,一种是原始创新,另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在,你鬼使神差的就想出来
我们在上一个章节讲到了相关性数据分析的一些概念和设计的流程,今天我们来讲下相关性分析在人力资源数据领域的里的应用,相关性的分析可以帮助我们去判断各个维度的数据和综合的数据之前,哪些因素会影响到我们综合的数据评估,比如我们在做培训的课后评估的时候都会对讲师或者培训组织进行评分,这个时候就可以用到相关性分析。
假设有3个数据点,产生这3个数据点的过程可以通过高斯分布表达。这三个点分别是9、9.5、11。我们如何计算高斯分布的参数μ 、σ的最大似然估计?
梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索,利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为:
前言: 概率论的理解有些抽象,掌握概率论的方法,用实际样本去无限接近真实,熟练掌握并且使用一些最基本的概念是前提,比如,均值,方差 排列 组合 计算各种公式的基础 排列 image.png
R语言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用,例如基
一年一度的校园招聘就要开始了,为了帮助同学们更好的准备面试,SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试,如果你对这些问题有什么疑问,可以关注我们的公众号,向公众号发消息,我们将会无偿为你解答。对于不想在近期内找工作的同学,阅读这篇文章,对加深和巩固机器学习和深度学习的知识也是非常有用的。
根据样本数据是否带有标签值,可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值,它从训练样本中学习得到一个模型,然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。
作者:陈之炎 本文约2000字,建议阅读10分钟本文介绍了蒙特卡洛算法。 蒙特卡洛算法(Monte Carlo algorithm)是一种基于随机采样的计算方法,其基本思想是通过生成随机样本,利用统计学原理来估计数学问题的解。它最初是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆(Stanislaw Ulam)和尤里·维加(Nicholas Metropolis)在20世纪40年代初开发的,用于模拟核反应堆中的中子传输问题。 蒙特卡洛算法的核心原理是利用随机数和概率统计方法来模拟问题,通过大量随机
在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前,先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式:
模型结构已知 , 即 高斯混合模型 , 需要根据已知的数据样本 , 学习出模型的参数 ;
选自Medium 作者:Jonny Brooks-Bartlett 机器之心编译 概率论是机器学习与深度学习的基础知识,很多形式化的分析都是以概率的形式进行讨论。而这些讨论或多或少都离不开最大似然估计,因为它是参数估计的基础之一,也是构建模型的基石。在本文中,我们从最大似然估计到贝叶斯推理详细地讨论了机器学习的概率论基石,并希望能为读者的预习与复习提供优秀的参考资源。 什么是参数? 在机器学习中,我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如,我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务(称
本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验,首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验,然后介绍一下什么叫做秩次和秩和,接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用,最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过Python代码实现。
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后的数据结果。
t检验是统计学中最常用的检验之一。双样本t检验允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零假设。
中位数(又称中值,英语:Median),统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,则中位数不唯一,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
原假设与备择假设构成完备事件组,且相互对立。 假设检验是寻找证伪证据,两个假设的地位是不等的。一般来说会把待研究的假设设为备择假设,因为原假设一旦被证伪,也意味着被接受的备择假设被否定的概率是很小的。
动态规划是一个相对比较简单些的内容。因为在这部分会假设智能已经知道关于该环境的所有信息,即完全了解 MDP,而不需要和环境互动后才知道。所以智能体知道该环境是如何决定下一状态以及如何决定奖励的。动态规划所要解决的问题就是智能体知道了环境的所有信息后,如何利用这些信息找出最优策略。
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