正态（高斯）分布在机器学习中起着核心作用，线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布，如果变量服从正态分布，那么更容易建立理论结果。...如果变换是将点从中间和右边的[0,1]移到均值的任意一边(N(0,1) =0)那么本质上是一个非单调的变换，这不是很好因为那样的话，变换后的特征值就没有什么意义了。...虽然我们能够得到一个钟形分布，但是对转换后的值没有意义，排序也不再被保留(见下图3中转换后的特征值的散点图)。...目标是使用范围(-∞，∞)的变换来拉伸和压缩不同点周围的[0,1]范围，并且变换空间中每个点的密度应该是N(0,1)所给出的。所以是不是可以尝试使用其他的方法呢？...这与上面公式中的单调递增约束一起，得到了下面的公式。 将函数g变换为Φ的逆函数和F的复合函数 下面看看结果，我们使用上面总结的结果来转的特征，使其具有标准正态分布。
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。...正态（高斯）分布在机器学习中起着核心作用，线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布，如果变量服从正态分布，那么更容易建立理论结果。...如果变换是将点从中间和右边的[0,1]移到均值的任意一边(N(0,1) =0)那么本质上是一个非单调的变换，这不是很好因为那样的话，变换后的特征值就没有什么意义了。...目标是使用范围(-∞，∞)的变换来拉伸和压缩不同点周围的[0,1]范围，并且变换空间中每个点的密度应该是N(0,1)所给出的。所以是不是可以尝试使用其他的方法呢？...这与上面公式中的单调递增约束一起，得到了下面的公式。 将函数g变换为Φ的逆函数和F的复合函数。 下面看看结果，我们使用上面总结的结果来转的特征，使其具有标准正态分布。
typeValue = pt; } return obj; } key：属性名称 value：字符串类型的值...typevalue：属性类型 返回：转换后的值
标签：VBA 这是不是将工作簿中的每个公式转换为值的最快、最有效的方法，请大家评判。 有趣的是，不管工作簿中有多少张表，它都是用一个操作来处理的。...HiddenSheets() As Boolean Dim Goahead As Integer Dim n As Integer Dim i As Integer Goahead = MsgBox("这将不可逆地将工作簿中的所有公式转换为值...,vbOKCancel, "仅确认转换为值") If Goahead = vbOK Then Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation....PasteSpecial xlPasteValues End With Next wSh Application.CutCopyMode = False End Sub 还有其他的方法...注：本文代码整理自ozgrid.com，供有兴趣的朋友探讨。
array_unique(array) 只能处理value只有单个的数组。...more_array_unique($arr=array()){ foreach($arr[0] as $k => $v){ $arr_inner_key[]= $k; //先把二维数组中的内层数组的键值记录在在一维数组中...[$k]= array_combine($arr_inner_key,$a); //将原来的键与值重新合并 } return $arr_after; } 有如下数组： $arr...=array()){ foreach($arr[0] as $k => $v){ $arr_inner_key[]= $k; //先把二维数组中的内层数组的键值记录在在一维数组中...[$k]= array_combine($arr_inner_key,$a); //将原来的键与值重新合并 } return $arr_after; }
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在与服务器交互的时候，我们往往会使用json字符串，今天的例子是java对象转化为字符串， 代码如下 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我已经通过各种线程阅读并发现了类似的问题,但在找到解决我的特定问题的方法方面却相当不成功....[{“locationId”:2,”quantity”:1,”productId”:1008}]}orr’s type = class org.json.simple.JSONObject 我正在尝试将这些数据放入数组.../列表/任何可以使用密钥的地方,470,471来检索数据....orderOneKey = (JSONObject)orderOne.get(0); System.out.println(orderOneKey.get(“productId”)); 这就是我所追求的,...编辑： 显然我无法回答8个小时的问题： 感谢朋友的帮助和一些摆弄,我发现了一个解决方案,我确信它不是最有说服力的,但它正是我所追求的： for(Object key: orr.keySet()) { JSONArray
这些操作可分为4个主要类别: 创建数组 操作数组 数组合并 带数组的线性代数 首先就是需要引入numpy的包 import numpy as np 创建数组 1.特定范围内的随机整数 ?...浮点数在0和1之间的一维数组。可以用于创建随机噪声数据。 3. 一个标准正态分布的样本 randn()用于从一个标准正态分布(即零均值和单位方差)创建一个样本。 ?...扁平化 Ravel函数使数组扁平化(即转换为一维数组)。 ? 默认情况下，数组是通过逐行添加来扁平化的。通过将order参数设置为F (类fortran)，可以将其更改为列。 9....转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...连接 这与pandas的合并的功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量，然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ?
如果我们提供算法未缩放的特征，预测将受到严重影响。在线性模型和基于梯度下降优化的算法中，特征缩放变得至关重要，因为如果我们输入不同大小的数据，将很难收敛到全局最小值。...我们将所有变量或特征带到相似的规模。其中均值为 0，标准差为 1。 在标准化中，我们用平均值减去特征值，然后除以标准差，得到完全标准的正态分布。...Min — Max Scaling / Normalization 简单来说，最小最大缩放将特征值缩小到 0 到 1 的范围。或者我们也可以指定缩放的范围。...IQR=四分位间距 IQR= 第三四分位数 - 第一个四分位数 高斯转换 一些机器学习算法（如线性回归和逻辑回归）都假设我们提供给它们的数据是正态分布的。...4、Box Cox Box Cox 转换是将数据分布转换为正态分布的最有效的转换技术之一。
归一化（Normalization） 1.把数据变为（0，1）之间的小数。主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0～1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。...2.把有量纲表达式变换为无量纲表达式，成为纯量。经过归一化处理的数据，处于同一数量级，可以消除指标之间的量纲和量纲单位的影响，提高不同数据指标之间的可比性。...主要算法： 1.线性转换，即min-max归一化（常用方法） y=(x-min)/(max-min) 2....主要方法： 1.z-score标准化，即零-均值标准化（常用方法） y=(x-μ)/σ 是一种统计的处理，基于正态分布的假设，将数据变换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。...但即使数据不服从正态分布，也可以用此法。特别适用于数据的最大值和最小值未知，或存在孤立点。
概率分布取决于样本的一些特征，例如平均值，标准偏差，偏度和峰度。 如果将所有概率值求和，那么求和结果将会是100% 世界上存在着很多不同的概率分布，而最广泛使用的就是正态分布了。...我们可以使用概率分布函数来查找随机变量取值范围内的值的相对概率。例如，我们可以记录股票的每日收益，将它们分组到适当的集合类中，然后计算股票在未来获得20-40％收益的概率。...09 样本不服从正态分布怎么办？ 我们可以将变量的分布转换为正态分布。 我们有多种方法将非正态分布转化为正态分布： 1....线性变换 一旦我们收集到变量的样本数据，我们就可以对样本进行线性变化，并计算Z得分： 计算平均值 计算标准偏差 对于每个 x，使用以下方法计算 Z： ? 2....使用 Boxcox 变换 我们可以使用 SciPy 包将数据转换为正态分布： scipy.stats.boxcox(x, lmbda=None, alpha=None) 3.
概率分布取决于样本的一些特征，例如平均值，标准偏差，偏度和峰度。 如果将所有概率值求和，那么求和结果将会是100% 世界上存在着很多不同的概率分布，而最广泛使用的就是正态分布了。...概率分布曲线基于概率分布函数，而概率分布函数本身是根据诸如平均值或标准差等多个参数计算的。 我们可以使用概率分布函数来查找随机变量取值范围内的值的相对概率。...样本不服从正态分布怎么办？ 我们可以将变量的分布转换为正态分布。...我们有多种方法将非正态分布转化为正态分布： 1.线性变换 一旦我们收集到变量的样本数据，我们就可以对样本进行线性变化，并计算Z得分： 计算平均值 计算标准偏差 对于每个 x，使用以下方法计算 Z...2.使用 Boxcox 变换 我们可以使用 SciPy 包将数据转换为正态分布： scipy.stats.boxcox(x, lmbda=None, alpha=None) 3.使用 Yeo-Johnson
，T表示转置矩阵。...元素个数 itemsize元素空间大小 nbytes总空间 T转置 ndim维数 real复数数组的实部,imag复数数组的虚部 flat返回迭代器遍历数组 numpy.tolist()将数组转换为列表...numpy.convolve()卷积，两个函数相乘,移动窗口均值可以用1/窗口长度组成的数组和原数组作为参数 numpy.linespace()返回一个元素值在指定范围均匀分布的数组...(A)计算矩阵A的逆矩阵 np.linalg.solve(A,b)用矩阵对向量b进行线性变换，即求解线性方程组得出系数向量 np.dot(A,x)点积函数，通过矩阵A与系数向量x点积来验证求解线性方程组是否正确...线性代数专用函数 np.linalg.eigvals()计算矩阵的特征值 np.linalg.eig()返回特征值和对应的特征向量的元组 np.linalg.svd()分解矩阵为三个矩阵的乘积
特别是在线性问题中，异常值更能显示出它们的影响。例如下面的例子；左边的图片中当 x 变量的值增加时，y 变量的值减小。但是由于异常值，观察到随着变量 x 的值增加，变量 y 的值也增加。...标准差法 在统计学中，标准偏差是衡量一组值的变化量或离散度的量度。低标准差表示这些值趋向于接近集合的平均值，而高标准差表示这些值分布在更宽的范围内。 正态分布如下图所示。...在正态分布中，数据应该在一个小范围的值内，高值和低值的异常值较少。...正如上面前提到的，99.7% 的数据在正态分布的 -3、+3 标准差范围内，因此我们可以将超出此范围的数据点视为异常值。...修改值 如果包含异常值的行中的其他列包含重要信息，可能删除该行不是一个很好的选择，所以可以将异常值替换为阈值或中值（异常值对中值影响不大）。
针对这一问题，一种解决方式是为每种定性值指定一个定量值，但这种方法过于灵活，大大增加了调参的难度。所以经常采用的是一种哑编码的方式将定性特征转换为定量特征。...哑编码直观的解释就是将任意一个状态位去除，这种方式相比给定性值指定一个变量值的方式来讲，减少了调参的繁琐工作量，对于一个线性模型，可以经dummy coding后可以达到非线性的效果； 存在缺失值 对于缺失值...常见的方法有标准化和归一化，标准化的前提是特征值服从正态分布，经标准化后转换成为标准正态分布。...通过上式，可发现z-score标准化方法视同将原始数据集标准化为均值为0，方差为1且接近于标准正态分布的数据集。但是，如果数据集的分布偏离一般正态分布较远，则标准化效果也会大打折扣。...其目标是为了让映射后的样本具有更大的发散性，因此是一种无监督的降维方法； 线性判别分析法（LDA） 定义 一种统计方法，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后所获得变量组即为主成分
转自：http://blog.csdn.net/beyond0824/article/details/6009908 C/C++怎样产生随机数：这里要用到的是rand()函数, srand...(1) 如果你只要产生随机数而不需要设定范围的话，你只要用rand()就可以了：rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间。...1-1： 线性同余法： ?...正态分布的分布函数是： 对于正态分布，利用反函数的方法来获取正态分布序列显然是很麻烦的，牵涉到很复杂的积分微分运算，同时为了方便，我们取，即标准正态分布。...log(a[j]))*cos(2*3.1415926*b[j]); 第二种： 近似生成标准正态分布，独立同分布的多个随机变量和的分布趋近于正态分布,取k个均匀分布的(0,1)随机变量，，…… ，则它们的和近似服从正态分布
正态分布，因其钟形的概率密度函数而广为人知，常用于描述自然现象中的随机变量，比如人的体重。它假设数据围绕一个中心值（平均值）对称分布，并且数据的分散程度（标准差）决定了分布的宽窄。...正态分布以其钟形曲线为特征，由两个参数定义：均值（平均值）和标准差。 正态分布用于数据倾向于围绕一个中心值聚集，且没有左右偏差的情况。它在心理学、金融和自然科学等多个领域都有应用。...这个数字非常小：0.00000000000000022 我们无法使用线性回归，因为这是分类数据。所以就需要进行逻辑回归，将吸烟和非吸烟编码为0和1；然后类似地对癌症和无癌症进行编码。...计算给定吸烟状态的癌症几率。然后将这些几率转换为自然对数，将0和1的类别转换为更连续的分布。就可以预测给定吸烟状态的癌症对数几率，包括95%的置信区间等等。...线性回归时为什么要假设数据是正态分布的 在线性回归分析中，假设数据符合正态分布主要是为了便于进行统计推断，特别是关于回归参数（如斜率和截距）的假设检验和置信区间的计算。
上图介绍了非常出名的 3σ原则，即： 约有 68.2% 的点落在 ±1 个标准差的范围内 约有 95.5% 的点落在 ±2 个标准差的范围内 约有 99.7% 的点落在 ±3 个标准差的范围内。...从标准正态转换到未知分布，就是很多机器学习模型希望做到的，不论是视觉中的 VAE 或 GAN，还是其它领域的模型。 但对于传统统计学，我们更希望将特征的分布转换成正态分布，因为正态分布简单又好算呀。...下面展示了几种转换为标准正态的方法，像相信变换什么的，在高中都有学过。 1....线性变换 我们收集到作为变量的样本后，就可以用下面的公式对样本做线性变换，从而计算出 Z 分数 计算平均值 计算标准差 用下式根据每一个值 x 计算出 Z ?...2.Box-cox 变换 你可以用 Python 的 SciPy 包将数据转换成正态分布： scipy.stats.boxcox(x, lmbda=None, alpha=None) ?
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