将变量(具有接近最大值和最小值的许多数据点)转换为均匀分布？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上）

介绍创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。...使用层次聚类算法对同一个数据集进行分析，生成两个不同的树形图有哪些可能的原因：使用了接近函数数据点的使用变量的使用只有B和C 以上都有答案：E 接近函数、数据点、变量，无论其中哪一项的改变都可能使聚类分析产生不同的结果...给定具有以下属性的六个点： ? 如果在层次聚类中使用最小值或单链接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？ ? ? ? ?...给定具有以下属性的六个点： ? 如果在层次聚类中使用最大值或完全链接接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？ ? ? ? ?...答案：B 对于层级聚类的单链路或者最大值，两个簇的接近度指的是不同簇中任何两个点之间的距离的最大值。同样，点3和点6合并在了一起，但是{3，6}没有和{2，5}合并，而是和{4}合并在了一起。

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测试数据科学家聚类技术的40个问题（附答案和分析）

使用层次聚类算法对同一个数据集进行分析，生成两个不同的树形图有哪些可能的原因：使用了接近函数数据点的使用变量的使用只有B和C 以上都有答案：E 接近函数、数据点、变量，无论其中哪一项的改变都可能使聚类分析产生不同的结果...给定具有以下属性的六个点：如果在层次聚类中使用最小值或单链接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？...给定具有以下属性的六个点：如果在层次聚类中使用最大值或完全链接接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？...答案：B 对于层级聚类的单链路或者最大值，两个簇的接近度指的是不同簇中任何两个点之间的距离的最大值。同样，点3和点6合并在了一起，但是{3，6}没有和{2，5}合并，而是和{4}合并在了一起。...答案：C 对于层次聚类的的群平均值，两个簇的接近度指的是不同集群中的每一对点对的近似值的平均值。这是最大值和最小值方法之间的中间方法，下面的等式可以表示：我们来计算一下某些簇之间的距离。

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数据科学家需要知道的5个基本统计概念

最小值和最大值表示数据范围的上端和下端。...如果中值接近底部，那么我们知道大多数数据具有较低的值。...如果中值接近顶部，那么我们知道大多数数据具有更高的值。基本上，如果中值的线不在框的中间，则表明数据偏斜。须很长吗（whisker，指盒的延长线）？...也可以把它看作是一个有两个类别的分类变量:0或值。你的分类变量可能有多个非0的值，但我们仍然可以将其视为多个均匀分布的分段函数。正态分布通常被称为高斯分布，具体由它的均值和标准差定义。...它可以迷惑许多我们尝试和使用进行建模数据和作出预测的机器学习技术！而过采样和欠采样可以解决这个问题。如下图： ? 在上图中，我们的蓝色类比橙色类有更多的样本。

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数据分析01-数据分箱

等距分箱的关键特点： 1.均匀分割：数据的范围（最大值和最小值之间的差）被均匀地分割成n个箱子，每个箱子的宽度是相同的。...2.边界确定：箱子的边界是基于数据的实际值计算出来的，通常是通过取最大值和最小值的平均值来确定中间点，然后根据这个中间点向两边扩展。 3.数据分配：每个数据点根据其值被分配到相应的箱子中。...val) as max_val from t_box ) t1 ) select box_indx, count(1) from t group by box_indx 统计结果 3.等频分箱等频分箱是将数据集划分为具有相同数量的区间或...这种方法的目标是确保每个箱子中包含的数据点数量大致相同，而不是像等距分箱那样将数据范围均匀分割。等频分箱在处理具有不同密度区域的数据集时特别有用，因为它可以更好地反映数据的实际分布。...等频分箱的关键特点： 1.数据点均匀分布：每个箱子中的数据点数量相同或非常接近，这有助于在数据可视化和分析中保持一致性。

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统计学5个基本概念，你知道多少？

而最大值和最小值表示该数据范围的上下两端。...箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部...如果中位数比较接近顶部，那么大多数的数据具有更高的值。...我们也可以把它考虑为是一个具有两个分类的变量：0或另一个值。分类变量可能具有除0之外的多个值，但我们仍然可以将其可视化为多个均匀分布的分段函数。...这将抛开我们尝试和使用的许多机器学习技术来给数据建模并进行预测。那么，过采样和欠采样可以应对这种情况。请看下图： ? 在上面图中的左右两侧，蓝色分类比橙色分类有更多的样本。

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数据分析师都应该了解的统计基本概念

而最大值和最小值表示该数据范围的上下两端。...箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部...如果中位数比较接近顶部，那么大多数的数据具有更高的值。...我们也可以把它考虑为是一个具有两个分类的变量：0或另一个值。分类变量可能具有除0之外的多个值，但我们仍然可以将其可视化为多个均匀分布的分段函数。...这将抛开我们尝试和使用的许多机器学习技术来给数据建模并进行预测。那么，过采样和欠采样可以应对这种情况。请看下图：在上面图中的左右两侧，蓝色分类比橙色分类有更多的样本。

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统计学5个基本概念，你知道多少？

而最大值和最小值表示该数据范围的上下两端。...箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部...如果中位数比较接近顶部，那么大多数的数据具有更高的值。...我们也可以把它考虑为是一个具有两个分类的变量：0或另一个值。分类变量可能具有除0之外的多个值，但我们仍然可以将其可视化为多个均匀分布的分段函数。...这将抛开我们尝试和使用的许多机器学习技术来给数据建模并进行预测。那么，过采样和欠采样可以应对这种情况。请看下图：在上面图中的左右两侧，蓝色分类比橙色分类有更多的样本。

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统计算法｜一文了解Java中的commons-math3的StatUtils类（二）

StatUtils静态变量在StatUtils中，常用的统计有求和、平方和、最大值、最小值、平均数、几何平均数等。这些静态变量都是来自单变量统计（UnivariateStatistic）。...min = StatUtils.min(testData); System.out.println("数组中最小值min = " + min); 同样，在最大值和最小值获取的同时，也可以指定部分中的项的最大值和最小值...在概率论中，方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。...这个公式表示将每个数据点与平均数的差值平方，然后将这些平方差值相加，最后除以数据点的数量，得到方差的值。...总体方差的计算公式为：这个公式表示将每个数据点与平均数的差值平方，然后将这些平方差值相加，最后除以数据点的数量，得到总体方差的值。

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《tableau数据可视化实战》第二章创建单变量图表 Ashutosh Nandeshwar著学习总结

第二章创建单变量图表主要包括：表格、条形图、饼图、直方图、线图、堆积条形图、箱线图 1、表格可以为用户提供详细的数据信息。其中仪表盘可以将表格和图表融为一体。...条形图长度代表一个特定度量的量，适用于分类信息。 3、饼图：很具有争议。注意从12点钟方向向右画最大的分块，然后在左边画第二大的分块，最小分块应接近于底部。这样帮助用户看到更大的块，也更容易比较。...展示的是度量的分布，这个分布包括度量值的25%、50%、75%分位点以及最大值最小值。在盒子里显示25%、50%、75%四分位点的值，触须上显示最大值和最小值。...这组数据显示出：最小值(minimum)=5 下四分位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四分位数(Q3)=9 最大值(maximum)=10 平均值...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。

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特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

给定聚类，数据点可以由其聚类成员向量来表示。如果簇的数量小于原始的特征数，则新的表示将比原始的具有更小的维度；原始数据被压缩成较低的维度。与非线性嵌入技术相比，聚类可以产生更多的特征。...然而，当数据像如图 7-2（c）那样均匀分布时，不再有正确的簇数。在这种情况下，聚类算法的作用是矢量量化，即将数据划分成有限数量的块。...因此，如果我们愿意容忍每个数据点R的最大逼近误差，那么簇的数目是O((1/R)^D)，其中D是数据的原始特征空间的维数。对于 k 均值来说，均匀分布是最坏的情况。...答案是“是的”，但并不像桶计数（Bin-counting）计算的那么多。如果我们使用相同的数据集来学习聚类和建立分类模型，那么关于目标的信息将泄漏到输入变量中。...类别变量可以转换为装箱统计（见“桶计数”），然后使用 K 均值进行特征化。结合处理分类变量和时间序列的技术，k 均值特化可以自适应的处理经常出现在客户营销和销售分析中的丰富数据。

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PCA综合指南

因此，信号是变量的所有有效值，该变量的范围介于其各自的最小值和最大值之间，并且该噪声由数据点在最佳拟合线上的分布所表示。数据中这种无法解释的变化是由于随机因素造成的。...当X 1 和X 2相互依赖时，这些变量最终将彼此交互。换句话说，它们之间存在相关性。当两个自变量相互之间非常强烈地相互作用时，即相关系数接近1时，我们将在二维上为算法提供相同的信息，这不过是冗余。...步骤1：标准化自变量当我们将Z分数应用于数据时，则实际上是将数据点居中于原点。我们将数据居中意味着什么？...在原始二维空间中，数据如下所示，其中x 1 -bar和x 2 -bar是各自的平均值，并且在x 1和x 2之间具有协方差。当我们标准化数据点时，会发生的是中心值变成维度，并且数据分散在其周围。...因此，对角线几乎总是接近1，因为它显示了变量如何与self一起表现。信号或信息的程度由非对角元素表示。这些指示x 1和x 2之间的相关性，这就是这两个相互交互或变化的方式。

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测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（下）

这是最大值和最小值方法之间的中间方法，下面的等式可以表示： ? 我们来计算一下某些簇之间的距离。...给定具有以下属性的六个点： ? 如果在层次聚类中使用 Ward 方法的接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？ ? ? ? ? 答案：D Ward 方法是一种质心算法。...在6%的样本数据集中，使用 Ward 方法产生的结果和使用最大值、最小值、组平均值的聚类结果会有所不同。 Q23. 根据下图，簇的数量的最佳选择是？ ?...如果V1和V2完全相关，簇的质心会在一条直线上如果V1和V2完全不相关，簇的质心会在一条直线上选项： 1 2 1 2 以上都不是答案：A 如果变量V1和V2完全相关，那么所有的数据点都会在同一条直线上...如果你要用具有期望最大化算法的多项混合模型将一组数据点聚类到两个集群中，下面有哪些重要的假设？

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NumPy教程（Numpy基本操作、Numpy数据处理）

相应的，在矩阵的12个元素中，最小值即2，对应索引0，最大值为13，对应索引为11。...clip(Array,Array_min,Array_max)，顾名思义，Array指的是将要被执行用的矩阵，而后面的最小值最大值则用于让函数判断矩阵中元素是否有比最小值小的或者比最大值大的元素，并将这些指定的元素转换为最小值或者最大值...- numpy随机数函数 numpy 的random子库 rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1）的浮点数，服从均匀分布 randn(d0, d1, …,dn)：标准正态分布... min(a) max(a) : 计算数组a的最小值和最大值 argmin(a) argmax(a) : 计算数组a的最小、最大值的下标（注：是一维的下标） unravel_index(index,...shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标 ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差 median(a) : 计算数组a中元素的中位数（中值） eg：a = [[15, 14

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箱线图的生物学含义

（将数据集从最大值一直排到最小值，从小到大也可以，那个最中间的数。...垂直或水平都可以，但水平时，样本的分布要按顺序。线延伸到最极端的数据点，有不超过不超过1.5×IQR的Tukey风格，也有一直延伸到最大值和最小值的Spear风格。...箱形图的数据可视化比较图a中，100个数据点的样本集，每个数据从上到下依次是均匀分布，具有两种不同方差的两个单峰分布，双峰分布。...图b是直方图和箱线图、几种类箱线图可视化的比较，条形图通常仅展示了平均值和标准差，箱线图从下往上，依次展示了数据集的五个指标：最小值，小四分位数，中位数，上四分位数和最大值。...箱线图利用摘要统计指标（中位数和四分位数）和主要数据（四分位数内的50%的数据）的分布。箱形图可以展示任何数据集的最小值，下四分位数，中位数，上四分位数和最大值，可以反映数据集的分布和差异。

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tf.compat

.): 将张量值裁剪到最大l2范数。clip_by_value(...): 将张量值剪辑到指定的最小值和最大值。....): 用反代换法求解具有上三角矩阵或下三角矩阵的线性方程组。maximum(...): 返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)元素方面。....): 计算元素跨张量维数的平均值。reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(弃用参数)reduce_prod(...): 计算元素跨张量维数的乘积。....): 反转可变长度的切片。reverse_v2(...): 反转张量的特定维数。rint(...): 返回最接近x的元素整数。roll(...): 将张量的元素沿轴滚动。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。

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一文搞懂Q-Q plot图的含义

同理，四分位数分别对应25%， 50%， 75%，依次称之为第一四分位数，第二四分位数，第三四分位数，其中第二四分位数就是中位数了，3个四分位数将数据划分为了4个区间，这也是其名字中四的由来。...分位数可以很好的展示数据从最小值到最大值的跨度变化，在分位数点取值足够多的情况下，可以用来代表整体数据。 Q-Q plot就是基于这样的原理，分别计算两个数据的分位数，然后绘制散点图。...关联分析的Q-Q plot就是第二种用法，, 理论分布是均匀分布，拿实际关联分析的p值来和理论分布进行比较。为什么理论分布是均匀分布呢？...将实际数据的密度分布图和各种理论分布的密度分布图进行比较，可以快速确定候选的理论分布。从峰型的比较来看，也只有均匀分分布和该数据的分布接近。...绘图时对p值做了-log10转换，所以图中越靠右的点代表的是p值显著的snp位点。

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C++ 中的随机标头系列1

这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情此标头引入了随机数生成功能。该库允许使用生成器和分布的组合生成随机数。生成器：生成均匀分布的数字的对象。...分布：将生成器生成的数字序列转换为遵循特定随机变量分布（如均匀、正态或二项式）的数字序列的对象。发电机一、伪随机数引擎：他们使用一种算法根据初始种子生成随机数。...使用的算法是一个滞后斐波那契生成器，具有 r 个整数元素的状态序列，加上一个进位值。 operator() ：它生成随机数。...min：它返回 operator（）给出的最小值。 max：它返回operator() 给出的最大值。 operator() ：它返回一个新的随机数。...引擎的转换算法在内部表中选取一个值（由函数返回），并将其替换为从其基础引擎获得的新值。 max：它返回operator()给出的最大值。最小值：它返回 operator（）给出的最小值。

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python学习之numpy使用

3.用于集成c/c++和Fortran代码工具 4.实用的线性代数，傅里叶变换和随机生成函数。...''' import numpy as np #4.1：属性 array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#将列表转换为矩阵，并转换为int类型 print(array) print...('array of dim is',array.ndim)#矩阵的维度 print('array of shape is',array.shape)#矩阵的行数和列数 print('array of...print(f) g = np.sum(b)#函数求和 print(g) h = np.max(b)#求元素最大值最小值 i = np.min(b) print(h) print(i) #多维数矩阵运算...(a))#转置 print(np.clip(a,5,9))#判断当前矩阵元素是否比最小值小或比最大值大，若是则替换 #一维索引 a = np.arange(0,12) print(a) print(a[

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R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

基本上表示处于状态x并转换为状态x'的概率必须等于处于状态x'并转换为状态x的概率或者方法是将转换分为两个子步骤；候选和接受拒绝。...其余的x可接受值集代表分布P（x）中的样本 ---- Metropolis采样一个简单的Metropolis-Hastings采样让我们看看从伽玛分布模拟任意形状和比例参数，使用具有Metropolis-Hastings...在代码中提出一个新的状态x'候选计算“接受概率” 从[0,1] 得出一些均匀分布的随机数u；如果u 据点的概率（乘积的对数等于对数之和）的原因。...="l") ---- 先验分布这三个参数的均匀分布和正态分布。

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R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

基本上表示处于状态x并转换为状态x'的概率必须等于处于状态x'并转换为状态x的概率或者方法是将转换分为两个子步骤；候选和接受拒绝。...其余的x可接受值集代表分布P（x）中的样本 ---- Metropolis采样一个简单的Metropolis-Hastings采样让我们看看从伽玛分布模拟任意形状和比例参数，使用具有Metropolis-Hastings...在代码中提出一个新的状态x'候选计算“接受概率” 从[0,1] 得出一些均匀分布的随机数u；如果u 据点的概率（乘积的对数等于对数之和）的原因。...="l") ---- 先验分布这三个参数的均匀分布和正态分布。

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