'''男性三围标准计算公式: 胸围=身高*0.61 腰围=身高*0.42 臀围=身高*0.64 女性三围标准计算公式: 胸围=身高*0.535 腰围=身高*0.365 臀围=身高*0.565 '''
每天长时间坐在电脑前,缺乏运动,小腹渐渐长出赘肉,你是否为自己的健康感到过担心呢? 为了监控体重变化,我这两天写了一个简易的"标准体重和饮食控制计算器"。只需要输入体重和身高,就可以得到你的标准体重和健康饮食的数据。 比如说,有一个身高165厘米、体重50公斤的女生,她的相关数据就是如下: image.png 这个网页程序写得比较匆忙,欢迎大家试用,指出不足。 ================================ 下面我简单介绍一下用到的计算公式: 标准体重的计算公式 我使用的是针对亚洲人体形
女性最佳身材计算器根据你输入的身高,即能得出最佳身材,根据东方女性的特征而定! 女性最佳身材计算器可以根据你输入的身高来计算上臂围,胸围,腰围下限,腰围上限,臀围,大腿围,小腿围。女性身材比例公式来计算女性的最佳身材,完美身材,魔鬼身材。
大家看文献,或者自己做文章的时候应该都接触过误差线。误差线是通常用于统计或数据科学,用来显示潜在的误差或相对于系列中每个数据的不确定程度。误差线可以用标准差或标准误差,一般用标准差(standard deviation)。
BMI体质指数的计算公式是用体重(公斤)除以身高(米)的平方。BMI体质指数,也叫做身高体重指数,这个比值在一定程度上,可以反映人体密度。因为计算方式比较简单,可以很容易得出结果,现在被普遍用于评价我们的营养状况,或者是身体发育水平。 在python中,我们学习并掌握了if-else条件语句,我们可以利用python计算出自己的BMI值,来判断自己是否健康。
日常撸代码的偏锋,记录一篇C语言程序的完美输出, 虽然出现了BUG还是被偏锋修复了。原因自己写代码的时候不够仔细。
这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量,而不是最大或者直接叫样本量计算呢?
在上一篇数据库提取教程中,小编教大家提取了“肺栓塞”患者的实验室指标,具体步骤可以参考MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的实验室指标。
编程练习(五) 输入身高与体重并打印 身体状况指数是身体质量指数即BMI指数,计算公式为:BMI=体重(千克)除以身高(米)的平方 判断身体BMI指数: 条件 如果小于18.5,打印“过轻” 如果大于等于18.5并且小于等于25,打印“正常” 如果大于25并且小于等于28,打印“过重” 如果大于28并且小于等于32,打印“肥胖” 否则,打印“严重肥胖” 📷 初始代码 # coding: utf-8 height = float(input('请输入身高:')) weight = float(input('请
近期作业: 1.判断闰年: 闰年判定:能被400整除。或者能被4整除但不能被100整除。其余的年份都为平年。 看起来挺简单的,一个if语句即可. import java.util.Scanner; public class leap_year { public static void main(String[] args) { //创建扫描器 Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.printl
目录 一、编写T-SQL程序,计算 1 + 2 − 3 + 4 − 5 … − 99 + 100 =? 二、写一个求三个数最大值的函数,输入为三个整数,输出为其中的最大值。 三、写一个T-SQL函数
古语有言,爱美之心,人皆有之。从古至今再继往开来,爱美终是要贯穿始终了。就当代而言,美(狭义)的表现无外乎一曰相貌,二曰身材。
作者:Rachel Zhang 百度深度学习实验室RD,关注计算机视觉,机器学习,算法研究,人工智能, 移动互联网等学科和产业. 在聚类中我们经常用到EM算法(i.e. Expectation - Maximization)进行参数估计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性,在expectation 和maximization两步中迭代地进行参数估计,并保证可以算法收敛,达到局部最优解。 由于公式实在太多,这里我就手写了……主要讲了以下几个部分: 1. 凸集,凸函数,凹集,凹函数的概念 2.
生活中总是存在着错综复杂的联系,例如喜欢打篮球的人,身高普遍比较高;喜欢穿艳丽色衣服的人,性格会普遍比较开朗;在超市买炸鸡的人,会大概率买啤酒。而反过来,这种联系并不一定成立。
闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance),也被称为 闵氏距离。它不仅仅是一种距离,而是将多个距离公式(曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离)总结成为的一个公式。
典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)是常用的挖掘数据关联关系的方法之一。在展开之前,我们首先回忆一下数理统计中相关系数的概念。
回归分析是一种广泛使用的统计工具,利用已有的实验数据,通过一个方程来定量的描述变量之间的关系,其中的变量可以分为两类
BMI(Body Mass Index,身体质量指数),也称为体重指数,是一种常用的衡量成人人体肥胖程度的指标。它通过身高和体重之间的数值关系来评估一个人的体重是否适中。
如果说感知机是最最最简单的分类算法,那么线性回归就是最最最简单的回归算法,所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧;
例子是说测量校园里面同学的身高分布,分为男生和女生,分别抽取100个人...具体的不细讲了,参考文档中讲得很详细。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差2我们不知道,这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ]T。
小编邀请您,先思考: 1 相似度如何计算? 2 相似度有什么应用? 温馨提示:加入圈子或者商务合作,请加微信:luqin360 在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析,数据挖掘中的分类聚类(K-Means等)算法,搜索引擎进行物品推荐时。 相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离,如果距离小,那么相似度大;如果距离大,那么相似度小。比如两种水果,将从颜色,大小,维生素含量等特征进行比较相似性。
连续特征离散化可以使模型更加稳健,比如当我们预测用户是否点击某个商品时,一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为,有时候特征精度过高也可能是噪声,这也是为什么在LightGBM中,模型采用直方图算法来防止过拟合。
EM 算法,全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(Hidden Variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
BODY标签表示文档的内容,document.body属性提供了可以轻松访问文档的BODY元素的脚本。简单地说,BODY标签是网页主要文本内容,这是搜索引擎优化中最重要的部分,即使页面基础优化其它因素做得非常出色,如果创建的正文内容质量不高不是唯一的,内容中不包括搜索关键词,将永远不会获得排名。
① 举例 : 重量 , 高度 , 长度 , 距离 , 经纬度 , 温度 , 气压 等由 数值 和 刻度单位 组成的变量 ;
1 最大似然概率 例子是说测量校园里面同学的身高分布,分为男生和女生,分别抽取100个人...具体的不细讲了,参考文档中讲得很详细。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差∂2我们不知道,这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ∂]T。 我们独立地按照概率密度p(x|θ)抽取100了个(身高),组成样本集X,我们想通过样本集X来估计出未知参数θ。这里概率密度p(x|θ)我们假设是是高斯分布N(u,∂)的形式,其中的未知参数是θ=[u, ∂]T。抽到的样本集是X={x
摘要:本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归,并使用python进行了简单实现。
#写在前面 老习惯,正文之前瞎扯一通。HMM学了很久,最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容,并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型(虽然感觉还是挺难的),之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码,只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手,结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习,要求对自己强制输出,所以在整体公式推导没有什么大问题之后,昨天花了一天完善了代码,今天来做一个全面的讲解,为人为己。 本文还是坚持自己的风格,讲解和公式穿插进行,数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
大家好,我是鱼皮,最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句(几千行)的工作,我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器,可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL,从而大幅提高写 SQL 的效率!
Data Science (数据科学)作为现如今最炙手可热的领域之一,越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此,打下良好的概率论基础是必须的。
这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助!如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
数据分析师,无疑是数据时代最耀眼的职业之一,统计学,又是数据分析师必备的基础知识。
参考链接: Python中的统计函数 2(方差度量) 转载自:博客园:寻自己 https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=it
人类学习就是从经验中获得知识和技能,人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验,然后再对经验进行梳理、分析和研究,最后形成知识和技能。
在c语言编程过程中,大多数程序在产生输出之前都需要对数据进行运算。这些数据需要临时存储在内存之中(当计算机需要记忆这些数值时就会在内存中进行存储),数据的类型可以大体的分为两类,整型,浮点型。整型数据可以理解为数学概念上的整数,而浮点型则是数学概念上的小数。比如1,5,100是整型的数据。3.14,5.20是浮点型的数据。
与Java类似,所有类都是继承自object类,但是在继承父类的时候有一些不一样的地方,Python是使用参数来建立继承关系的,而Java是使用extend关键字。
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客,相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的,那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
2.样本方差 方差(Variance)是度量一组数据的离散(波动)程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值,分母除以n-1是为了满足无偏估计:
这个男生的四个特征是长相不帅,性格不好,身高矮,不上进,我们最终得出的结论是女生不嫁!很多人说这是一道送分题,哈哈哈哈。我们用数学算法也说明了不靠谱是取不到老婆滴!
作者 | 忆臻 来源 | 深度学习这件小事 【人工智能头条导读】朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,是经典的机器学习算法之一,处理很多问题时直接又高效,因此在很多领域有着广泛的应用,如垃圾邮件过滤、文本分类等。也是学习研究自然语言处理问题的一个很好的切入口。朴素贝叶斯原理简单,却有着坚实的数学理论基础,对于刚开始学习算法或者数学基础差的同学们来说,还是会遇到一些困难,花费一定的时间。比如小编刚准备学习的时候,看到贝叶斯公式还是有点小害怕的,也不知道自己能不能搞定。至此,人工智能头条特
来源:ToBeSaaS 作者:戴珂 ---- 看一家SaaS公司的经营现状,以及它能走多远,并不需要分析那么多的北极星指标。实际上只要看两个指标就够了:客户终身价值LTV(Life Time Value)和客户获取成本CAC(Customer Acquisition Cost)。 也许你认为自己对这两个指标再熟悉不过了;但是我想说的也不是这两个指标,而是指标背后的事。 重新认识客户终身价值 我们都知道,所谓LTV,就是SaaS公司能够从一个客户那里获取的全部收入的总和。也许你认为LTV是一个
在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),计算这个度量,我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离,利用kNN进行分类时,也是计算个体与已知类别之间的相似性,从而判断个体的所属类别。
今天,我们进入本系列最后一篇,来看看在一般的随机变量的概率描述中,分数是怎么建模,如何起作用的。
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