在概率论与数理统计课程中有块特别重要的部分是假设检验,众所周知,假设检验是判断是否接受原假设或备择假设的一种手段,它是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由样本抽样的误差引起还是由样本本质差别造成的统计推断方法,在各种概率算法中占有举足轻重的地位,比如统计建模任务就一定要通过一些检验才能算完成。
平均数(Mean),或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值,目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数,即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值,也叫算术平均值。
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念,在 PHP 中,也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然,本身我并没有做过什么类似的系统,对这些概念也是一知半解,所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些,毕竟是万能胶水语言,而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言,有兴趣的同学可以自己研究一下。
opencv提供了四种低通滤波方式,基本原理是一致的,基本都是用 卷积核 进行处理
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
我们在方差分析里面有讲过,方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。
导读:我们在数据处理时,要小心各种陷阱!人们习惯使用统计数据来简化事物描述,但错误的统计方法不仅不能反映事实,还会让数据变得毫无意义。
我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。
做数据分析的同学们都见过下边这种矩阵,很多人对此顶礼膜拜,甚至还有一些网文作者直接就把:矩阵思维、矩阵模型、矩阵法招呼上了,说它是数据分析的“底层思想”“核心逻辑”,好吧……肯定他们是没在咨询企业上过班了。其中真相如何,今天我们系统讲解一下。
在网上搜索了下,使用Java做一些简单的数据分析的比较少,大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少,所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍,用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构,本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
幸运的是,结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段,在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中,融合都是最重要的一个步骤。
比如每年把钱存在银行的平均利率,或者高三的成绩从一百分到零分取平均值,最后得70分的是最多的,这都是正态分布。
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息,理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量?答案是有得,今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
线性表中,先进先出的叫队列,先进后出的叫栈。队列常用于BFS,而在函数递归层数过高时,需要手动实现递归过程,这时候便需要写一个“手动栈”。
之前几篇文章分别介绍了PHP的运算符,流程控制,函数。有兴趣的可以去看看。 PHP入门之类型与运算符 PHP入门之流程控制 PHP入门之函数 接下来简单介绍一下数组。
祝新的一年,各位表亲财源广进! 不知道过年期间是否安好哇! 请各位表亲好好断句,不要说错话! 像小编这种英俊潇洒风流倜傥的,身边难免有很多选择。 我可以允许你吐一会,但是不可以打我!!! 上表呢就
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外,我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识,特别是在薪酬的数据分析中,就会涉及到回归函数,相关性分析,指数函数等,在人力资源的数据分析中,有一个基础统计学的概念很多同学都会关注,就是离散度的分析,数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标,我们在人力资源的应用中,会用离散度里的方差,标准差等数据来分析员工的绩效稳定性,今天我们就来聊一聊数据的离散度。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候,我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候,经常是也伴随着负载的飙高。
聪明的你可能会马上想到,用 HashMap 这种数据结构就可以了,也满足了去重。的确,这是一种解决方法,除此之外还有其它的解决方案。
机器学习(二) ——线性回归、代价函数与梯度下降基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的,而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题,启发学员主动学习,而不是一味等待投喂。
以从小到大排序为例 * 选取一个主元(选取方式多样) * 利用主元,将序列分为两个子序列,左侧都比主元小,右侧都比主元大。 * 对两个子序列重复此操作
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大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Lizyjieshu 审校 | Aileen,行者 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间,然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康(以避开无法啪啪啪的时间)。你知不知道,这张图其实就是一个时间序列图,你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳,言归正传,时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法,除了计算大姨妈周期,在实际很生活还有很多应用,小白今天就来带大家探探究竟。 小白问:时间序列分析就是分析时间的么? 答:你是
本文仅记录自考运筹学复习阶段的一些计算题写法,如无特殊说明,所有资料均来自王乔瑜老师整理的题目。
No.38期 平均数计算 Mr. 王:再来看一个例子——均数计算。我希望借助这个例子,仔细讲解一下关于combiner 的问题。 小可:从前面的例子可以看出,其实 combiner 和 Reducer 挺像的,它们做的都是合并工作。 Mr. 王:没错。它们的确有很多相似之处。 小可:那直接把 Reducer 拿出来做 combiner 就好了啊。 Mr. 王:有的时候的确可以这样实现,但是绝大多数时候不行。至于为什么不行,我会在后面告诉你。 但是需要记住的一点是, combiner 是一个可选的优化
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi,专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
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。
并不是所有的入射光子都会产生“电子/空穴”对。一些电子正好在感应层中传播,一些被反射回来,或者,以其他形式将其能量损失掉了。此外,并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率,记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量,因此,它依赖于入射光的波长\lambda。同时,量子效率还依赖于:1)材料,以及,2)仪器收集自由电子的方式。真空仪器上的涂料具有相对较低的量子效率。对于某些特定波长,固态电子器件近乎为理想器件。摄影胶片的量子效率很低。
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照(总体则包含了所有可能的观察结果),这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
均值不等式中一般包含四个公式:调和平均数公式、算数平均数公式、平方平均数公式、几何平均数公式,下面一一介绍。
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西
写科普文,写的简明扼要很难,写的妙趣横生也很难,其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
调和平均数(harmonic mean)又称倒数平均数,是总体各统计变量倒数的算术平均数的倒数。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。前面提到R语言授课时的超纲练习题,已经分享过两位优秀学员的答案。
又是一年开学季,一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程,了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后,学期结束,不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
pooling(池化)层原则上为采样操作,与upsample(上采样)不同的是,pooling为下采样操作,即将feature map变小的操作。
在建模时,清理数据样本非常重要,这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时,数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值,通过理解甚至去除这些异常值,能够改进机器学习建模和模型技能。
在数据科学和分析领域,了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库,使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标,Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
错误率(error rate):分类错误的样本占样本总数的比例 精度(accuracy):1 - 错误率误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 错误率和精度相反 (错误率+精度=1) 训练误差(training error)(即经验误差(empirical error)):学习器在训练集上的误差 泛化误差(generalization error):在新样本(即测试样本)上的误差
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
来源:机器学习研习院本文约3200字,建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设: 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。 正态性:残差应该是正态分布的。 同方差性:回归线周围数据点的
在变量筛选中,通过衡量特征所包含信息量大小,决定是否删除特征,常用的指标有单一值占比、缺失值占比和方差值大小。
其中,num() 为自定义函数,用于取整,即在不影响数值的情况下,去掉小数点后的 0 以上代码用于添加一组数据。
我们今天来讲讲招聘完成的平均数和招聘完成率的交互的数据分析图表,我们可以根据一定周期内的招聘完成平均数,来交互招聘完成率,根据不同的招聘完成平均数我们可以看到我们招聘完成率是多少,同时我们也可以呈现出每个部门是在平均数以下还是以上,如果要完成80%的招聘完成率,会有哪些部门是有可能在平均数以下的,我们先来看看做好的效果:
平静心湖起涟漪,开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业,时间充裕的时候尽量高质量完成,忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定,可能会迟到,但不会缺席。
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