相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。...百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。 百分点：是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。 3、频数和频率 频数：一个数据在整体中出现的次数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。 4、比例与比率 比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...6、同比和环比 同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。 环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。...41、聚类分析(Clustering analysis) 它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性。
可以将DataFrame对象传递给profiling函数，然后调用创建的函数对象以开始生成分析文件。 无论采用哪种方式，都将获得相同的输出报告。我正在使用第二种方法为导入的农业数据集生成报告。...该Overview包括总体统计的。这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...直方图选项卡显示变量的频率或数值数据的分布。通用值选项卡基本上是变量的 value_counts，同时显示为计数和百分比频率。...相关性 相关性用于描述两个变量相互协调移动的程度。...还可以单击切换按钮以获取有关各种相关系数的详细信息。 4. 缺失值 生成的报告还包含数据集中缺失值的可视化。您将获得 3 种类型的图：计数、矩阵和树状图。
标签：数据科学，A/B测试，贝叶斯统计，机器学习 本文以一种直观的方式介绍了A/B测试、贝叶斯方法的优点以及它的具体实现方法。 “批判性思维是一个活跃而持续不断的过程。...这些概念包括： 推论统计 贝叶斯主义者与频率主义者 A / B测试 概率分布 推论统计是什么？ 推论统计是指根据人口总体样本推断某个总体人口的某些信息，而不是描述整个人口总体的描述性统计信息。...通过使用贝叶斯方法使用后验数据更新先验分布，以获得后验分布。后验分布是一种概率分布，它描述了观察数据后你对参数的更新想法。 我知道这里有很多专业术语，但我会尽力解释例子中的所有内容。...我们有两个响应变量，我们将分别对它们进行分析。响应变量分别是是1天和7天的保留率。当用户变量A玩了30轮或更多轮游戏时，1天保留时间为True，否则为False。...然后，我们需要获取每个变体的观察值；它存储为0和1的数组。 3. 假设两个变量的保留率的真实概率。你的先验知识越强，信息量越大，你对假设的依赖就越少。
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们可以使用 px.bar（） 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...然后，我们创建 px.bar（） 函数，该函数将数据帧作为第一个参数，并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度的变量，条形长度是每个年龄组中的人数。...我们可以使用 Plotly Graph 对象来创建人口金字塔，方法是创建两条条形迹线，一条用于男性，另一条用于女性，然后将它们组合成一个图形。 请考虑下面显示的代码。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。
相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。...百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。 百分点：是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。 频数和频率 频数：一个数据在整体中出现的次数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。 比例与比率 比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。 数据报告常用术语 倍数和番数 倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。...翻n番：指原来数量的2的n次方。 同比和环比 同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。 环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。
更令人惆怅的是，雄性熊猫每天将大把的时间用来吃饭和睡觉，压根注意不到异性，所以生育率一直很低。 ? 暴饮暴食使我快乐。...传统上，认定大熊猫的发情与确认交配结果（即是否交配成功）是基于它们的荷尔蒙分泌情况来评估的，这种方法操作非常复杂，而且无法实时获得结果。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...注意，输入的音频序列是双轨式的，也就是说有两个声道，每个声道的采样频率是 44 100 Hz。在计算 MFCC 时，傅立叶变换的窗口大小是 2048。...基于这一点，研究者为叫声特征应用了注意力机制，以迫使 CGANet 为不同的特征元素分配不同的权重。他们设计的注意模块主要由一个全连接层和一个融合层构成。
这里就用处理过后的数据做一个比较具体的说明。...这里需要说明的是，为例更好的研究转化情况，这里把转化量作为因变量，从上表可以发现，转化量的范围在0-478次之间。...通过分析发现，这些搜索出现频率较高的词汇基本都是品牌词，说明该产品在市场有一定的知名度，在产品属性方面，比较多的是品牌名+性别、品牌名+属性、品牌名+产地，也充分反应出和其他品牌男鞋一样，休闲、男鞋等关键词在同类目产品中同质化相对严重...将这130个关键词中相应的点击量、转化率、展现值以及词长作为变量，做表转化处理后得到下图： ?...对于百度SEM的投放是一项非常系统的工作，在对关键词做筛选之后，还需要对创意做调研和制作、转化页面的制作和测试修改等等工作，但是单就关键词投放而言，其投放策略我更加倾向于：50%费用用于投放行业词，35%
如果要研究比较不同的随机变量，就得知道每个随机变量的分布函数及其参数，在实际研究中我们只能通过有限的样本来推断总体的情况，这就涉及两个最基本的问题：估计问题与假设检验。...相反的，贝叶斯派认为参数也是随机的，和一般随机变量没有本质区别，必须用一个概率的方式表达出来，例如置信区间。以频率派为代表的经典概率统计进行的是点估计，而贝叶斯派则进行区间估计。...1参数估计 假设随机变量X的分布函数是已知的，但是它的一个或多个参数未知，需要借助总体的一个样本来对总体参数进行估计，就是参数估计问题。 ⑴点估计 点估计就是指通过样本X来估计样本参数的值。...设随机变量X的总体分布未知，x1, x2,...xn是来自总体的样本，现在假设X的分布函数为F(x)，并在假设为真的前提下将总体Ω分成互不相交的子集A1, A2,...Ak，以fi记样本观察值x1, x2...使用偏度/峰度检验法时样本量以大于100为宜。 ⑶秩和检验 秩和检验法是一种简单、有效的检验方法，主要判断两个总体的样本之间差异而不需要很大的样本容量。
在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。...我们可以为三个时间序列变量生成数值，然后将它们组合成一个单一的变量。...(2 * pi * t * w\[3\]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期 y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...gram(y, main = "y", col = "red") 当然，我们可以利用一个过滤器，从总体时间序列变量中去除一些不需要的成分。...在本文使用的例子中，代码可能有点难以理解，但我们鼓励你自己去研究，以提高你对这个编码环境的总体理解。 下一步是读入数据并为数据的各种周期性成分创建一些矩阵。
01 线性代数：如何将研究对象形式化 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。...频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。 03 数理统计：如何以小见大？...概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。...数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断...总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
线性代数：如何将研究对象形式化 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。...频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。 数理统计：如何以小见大？...概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。...数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断...总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。 形式逻辑：如何实现抽象推理？
在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。...我们可以为三个时间序列变量生成数值，然后将它们组合成一个单一的变量。...(2 * pi * t * w\[3\]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期 y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...当然，我们可以利用一个过滤器，从总体时间序列变量中去除一些不需要的成分。为此，我们可以应用上下限相对较窄的Christiano-Fitzgerald滤波器。...如果它们不相关，那么该方法可能无法准确描述各自变量的周期性成分。 在本文使用的例子中，代码可能有点难以理解，但我们鼓励你自己去研究，以提高你对这个编码环境的总体理解。
在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。 ...我们可以为三个时间序列变量生成数值，然后将它们组合成一个单一的变量。... t * w[3]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期 y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...gram(y, main = "y", col = "red") 当然，我们可以利用一个过滤器，从总体时间序列变量中去除一些不需要的成分。...在本文使用的例子中，代码可能有点难以理解，但我们鼓励你自己去研究，以提高你对这个编码环境的总体理解。 下一步是读入数据并为数据的各种周期性成分创建一些矩阵。
在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。 ...我们可以为三个时间序列变量生成数值，然后将它们组合成一个单一的变量。...* pi * t * w\[3\]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...gram(y, main = "y", col = "red") 当然，我们可以利用一个过滤器，从总体时间序列变量中去除一些不需要的成分。...在本文使用的例子中，代码可能有点难以理解，但我们鼓励你自己去研究，以提高你对这个编码环境的总体理解。 下一步是读入数据并为数据的各种周期性成分创建一些矩阵。
线性代数：如何将研究对象形式化？ 事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。...频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。 数理统计：如何以小见大？...概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。...数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断...总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。 形式逻辑：如何实现抽象推理？
本次介绍： 卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。 如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。...将待分析的两分类变量中的一个变量的每一个类别设为列变量。 另一个变量的每一个类别设为行变量，中间对应着不同类别下的频数。 下面以书中的数据为例，即探索分类变量是否违约与分类变量是否破产的关系。...实际频数就是单元格内实际的观测数量，实际频率的分母为总样本数。 期望频数为变量相互独立时的频数，通过期望频率计算得来，期望频率由实际频率得来。...即两个分类变量无关，是否违约与是否破产无关系。 / 03 / 总结 这里总结一下有关自由度的知识。 作为一个学机械的，自由度对我而言应该就只有6个。 三个旋转和三个移动，对于X、Y、Z轴。...但是统计学上却并不是这样的。 ①自由度是指当以样本的统计量来估计总体参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数。
无论任何时候，我们都应该尝试去反思：我的概率统计知识够吗？...假设一个实验只有两个互不重叠的可能结果，记随机变量X为其中一个结果出现的次数，p为这个结果出现的概率，那么X只可能取值0、1，它的分布律是： 这时我们称X服从以p为参数的伯努利分布。...⑷协方差矩阵 协方差矩阵是储存随机变量方差与协方差的矩阵，是一个对称阵，二维随机变量(X1, X2)的协方差矩阵如下所示： 其中各元素含义为： 也即对角线上的元素分别为两个随机变量样本总体的方差，...数理统计的核心问题之一就是通过样本来估计总体分布的参数。 假设n个变量X1、X2、X3...Xn是来自总体的一个样本，g(X1,X2, X3......F分布具有两个自由度，不同自由度决定了概率密度的分布。 ⑷正态总体参数分布 根据中心极限定理，正态总体的样本的均值仍服从正态分布。
从2019年7月开始，我来到了一个陌生的专业——网络空间安全。...程序编译后，某些VA地址（如变量Var 004010xxh）就已经以二进制代码的形式固定，这就是需要重定位的原因。 下图展示正常情况的ImageBase，其值为400000H。...在下图中，左边是病毒在感染前的VAR位置，其地址为004010xx；当该代码插入到另一个HOST文件后，如右图所示，变量的实际位置和预期位置出现了差异，而重定位的关键是知道这个差异是多少，后续遇到的各种变量或地址都可以通过这种差异方式校正...那么，怎么获取这两个函数的地址呢？ 首先，获得kernel32.dll的模块加载基地址。...两个关键问题： 如何再次获得控制权——自启动 由于该程序不感染PE文件，它没有HOST文件，所以如何再次获得控制权是一个关键性问题，也是目标很多病毒程序设计时不得不考虑的问题。
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