如何获得当前数据库的SCN值 --SCN定义及获取方式 Last Updated: Thursday, 2004-12-02 15:04 Eygle SCN(System Change Number...) ，也就是通常我们所说的系统改变号，是数据库中非常重要的一个数据结构。...它定义数据库在某个确切时刻提交的版本。在事物提交时，它被赋予一个唯一的标示事物的 SCN 。...到底是哪个词其实不是最重要的，重要的是我们知道 SCN 是 Oracle 内部的时钟机制， Oracle 通过 SCN 来维护数据库的一致性，并通过 SCN 实施 Oracle 至关重要的恢复机制。...我们来看一下获得当前SCN的几种方式: 1.在Oracle9i中，可以使用dbms_flashback.get_system_change_number来获得 例如: SQL> select dbms_flashback.get_system_change_number
例题描述和简单分析有 Excel 文件，数据如下所示：A列的数据由多段组成，每一段是连续的 N 行 +1 个空行，现在要新 B 列，将每段 N 行的字符串用横线连接起来，填在空行处，B 列其他位置保持空...([null]*(~.len()-1)|~.to(~.len()-1).concat(""-"")).conj()",A1:A28)如图：简要说明：当上一个成员为空串时，新分一组，去掉每组内的空串。...将每组的成员用 - 拼接成串，计算每组有多少个成员就在 [串] 前补齐多少个空串。
在Python中，我们可以通过 __name__获得一个函数的名字： >>> def play_game(args): ......在某些情况下，你可能需要一次性按顺序运行多个函数，例如： def step_1(args): .... def step_2(args): .......__name__}') step(args) 在这样的场景下，这个打印名字的功能就有用了。
PDF、CDF、CCDF图的区别 PDF：连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。...概率密度函数，描述可能性的变化情况，比如正态分布密度函数，给定一个值, 判断这个值在该正态分布中所在的位置后, 获得其他数据高于该值或低于该值的比例。...CCDF：互补累积分布函数（complementary cumulative distribution function），是对连续函数，所有大于a的值，其出现概率的和。...#scipy.stats.norm.ppf(0.95， loc=0，scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应的x值（CDF函数中已知y求对应的x）。...→ Python中计算累积分布函数 利用某设备三种工况条件下监测时间序列数据，对比分析不同工况下设备运行性能差异。
1.1.2 积分在机器学习中的应用 概率密度函数的积分：用于计算概率分布的累积分布函数（CDF）和期望值。 损失函数的积分：在某些模型中，积分用于定义和优化损失函数。...绘制函数曲线和积分区域。 使用Python计算均匀分布 U(0,1) 的期望值，验证理论结果。...4.2 实战项目：使用Python进行概率分布的期望值计算 通过实战项目，我们将使用Python计算不同概率分布的期望值，并通过可视化手段理解其意义。...4.2.1 项目目标 计算正态分布 N(0,1) 的期望值和方差。 绘制正态分布的概率密度函数（PDF）与期望值。 使用Python验证计算结果。...积分在概率与统计中的应用，如计算期望值和方差，是机器学习中理解数据分布的重要工具。
介绍 在概率论中，让 对于 和 对于 是一些随机变量的累积分布函数 ，即 。什么是矩生成函数 ，即 ？ 如何编写 ？...需要绘制该分布函数以查看， ， 对所有 我们有一个不连续的0。因此，我们在这里必须谨慎一些： 既不是连续的也不是离散的。...现在，如果我们使用泰勒展开式 和 如果我们看一下该函数在0点的导数的值，那么 可以为某些随机矢量在更高维度上定义一个矩生成函数 ， 如果要导出给定分布的矩，则一些矩生成函数很有趣。...从这个公式，我们可以写 使用傅立叶分析中的一些结果，我们可以证明概率函数满足 也可以写成 如果在点处的分布是绝对连续的，则可以获得类似的关系 ， 实际上，我们可以证明， 然后可以使用1951年获得的吉尔...-佩莱阿兹（Gil-Peleaz）的反演公式来获得累积分布函数， 这意味着，在金融市场上工作的任何人都知道用于定价期权的公式（例如，参见 Carr＆Madan（1999） ）。
强化学习与监督学习和无监督学习有所不同，主要体现在学习的方式和目标上：强化学习通过探索与试错的方式，学习如何采取行动以获得最大的回报，而非从已标注的数据中学习。...动作（Action, AA）：智能体可以采取的行为。动作可以是离散的（如在棋盘上移动）或连续的（如控制机器人手臂的移动）。回报（Reward, RR）：智能体在采取某个动作后，从环境中获得的反馈信号。...回报用于衡量行动的好坏，智能体的目标是最大化累积回报。策略（Policy, π\pi）：智能体选择行动的规则或模型。它定义了在每个状态下，智能体选择何种动作的概率分布。...3.1 累积回报智能体的总回报通常是一个折扣累积和3.2 价值函数与回报在强化学习中，价值函数 V(s)V(s) 是评估给定状态 ss 的好坏的一个重要指标。...它表示从某个状态出发，智能体能够获得的期望回报。4. 强化学习的主要算法强化学习中常见的算法主要可以分为以下几类：4.1 基于值的方法基于值的方法通过学习状态的价值函数或动作的价值函数来指导决策。
专注于生物方向的数据分析，一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。 注：对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容。在上一个小结中，总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系。...图2：连续型随机变量的概率密度分布函数 常见的连续型随机变量包括以下几种： 均匀分布 指数分布 正态分布 概率密度函数的性质 所有的概率密度函数f(x)都满足下面的两条性质； 所有满足下面两条性质的一元函数也都可以作为概率密度函数...随机变量的性质主要有两类：一类是大而全的性质，这类性质可以详细描述所有可能取值的概率，例如累积分布函数和概率密度函数；另一类是找到该随机变量的一些特征或是代表值，例如随机变量的方差或期望等数字特征。...常见的随机变量的性质见下表： 表1：常见的随机变量的性质 概率质量函数 vs 概率密度函数 概率质量函数和概率密度函数不同之处在于：概率质量函数是对离散随机变量定义的，本身代表该值的概率；概率密度函数是对连续随机变量定义的...累计分布函数 vs 百分位数点函数 累积分布函数的定义为 ，因此累积分布函数是给定x求概率； 百分位数点函数是累积分布函数的反函数，是已知概率求符合该条件的x.
要注意的是，这里是用某个数字来代表样本空间的某个元素，这个数字并不是概率值。 如何对样本空间的元素数值化是根据现实需求的。比如说，根据出现正面的次数，我们将赢取不同的奖励。...我们将看到其他的表示概率分布的方式。 累积分布函数 上面的函数列出了每个取值的对应概率。...累积分布函数本身就表示随机变量在一个区间概率，所以可以直接用于连续随机变量。即 image.png 对于均匀分布来说，它的累积分布函数是: image.png 它类似从线段的一头到某一点的“长度”。...概率密度函数可以代替累积分布函数，来表示一个连续随机变量的概率分布: image.png 即密度函数是累积分布函数的微分，或者说， image.png 即累积分布函数是密度函数从负无穷到x的积分。...密度函数满足: image.png 均匀分布的密度函数可以写成: image.png 可以画出该密度函数 ? 对一个函数的积分，获得的是该函数曲线下的面积。
变量是303人在某些体育活动中达到的最大心率（每分钟心跳数）（数据来自UCI心脏病数据集）。 ? 查看左上图（在Python和R中默认情况下得到），我们会看到一个具有单个峰（模式）的良好分布的印象。...右边的图是通过缩小箱子得到的，并给出了一个更清晰的现实表现。但问题是，无论你如何缩小容器的范围，你永远无法确定第一个容器中是否只包含0或其他一些值。 4、不能区分连续和离散变量。...左边的是连续的，右边的是离散的。然而，在上面的图(默认值)中，你不会看到两者之间有任何区别:它们看起来完全一样。 5、无法观察和比较数据的分布 通常有必要在不同的集群上比较相同的变量。...这里确实存在一个更好的替代方案，称为“累积分布图”(CDP)。我知道这个名字不太容易记住，但我保证值得。 累积分布图是一个变量的分位数分布图。...FROM TABLE_NAME 如何在Excel, R, Python中制作一个累积分布图 在Excel中，需要构建两列。
要注意的是，这里是用某个数字来代表样本空间的某个元素，这个数字并不是概率值。 如何对样本空间的元素数值化是根据现实需求的。比如说，根据出现正面的次数，我们将赢取不同的奖励。...我们将看到其他的表示概率分布的方式。 累积分布函数 上面的函数列出了每个取值的对应概率。...累积分布函数本身就表示随机变量在一个区间概率，所以可以直接用于连续随机变量。...概率密度函数可以代替累积分布函数，来表示一个连续随机变量的概率分布: $$f(x) = \frac{dF(x)}{dx}$$ 即密度函数是累积分布函数的微分，或者说， $$F(x) = \int_{-\...累积分布函数 密度函数
该代码显示了了如何展示概率密度和累积密度。它还展示了如何从该分布中抽取随机值以及如何使用hist函数可视化这些随机样本。代码的输出结果如图1.1所示。...复杂采样问题的计算方法通常依赖于我们已经知道如何有效地进行采样的分布。这些从简单分布中采样的随机值可以被转换成目标分布需要的值。...这个方法是对均匀分布的随机数字进行采样（在0到1之间）然后使用逆累积分布函数转换这些值。该过程的简单之处就在于，潜在的采样仅仅依赖对统一的参数进行偏移和变换。...这个重复采样随机偏差的过程，并与累积分布相比较，就会形成离散变量的逆变换方法的基础。注意我们应用了一个逆函数，因为做的是逆表的查找。 1.2.2 连续变量的逆变换采样 逆变换样方法也可以用于连续分布。...一般地，该方法目的是获得均匀的随机偏差并且将逆函数应用在随机偏差的累积分布中。
但是应该从微积分，线性代数这样学才是对的，不然你是看不懂统计和概率的。 统计学是说两个事情，一堆数据如何描述，以及数据如何推断。...随机变量 统计描述 随机变量是指变量的值无法预先确定仅以一定的可能性(概率)取值的量。它是由于随机而获得的非确定值，是概率中的一个基本概念。...下图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。 当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。...最常见的连续型概率分布是正态分布，也称为高斯分布。它的概率密度函数为： 其中μ和σ分别为均值和方差。现实世界中的很多数据，例如人的身高、体重、寿命等都近似服从正态分布。...概率密度就是对概率求导：左边是F(x)连续型随机变量分布函数画出的图形，右边是f(x)连续型随机变量的概率密度函数画出的图像，它们之间的关系就是，概率密度函数是分布函数的导函数。
动作（Action）：智能体的行为，也可以是离散或连续的。 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的概率分布。...3、策略（Policy） 策略（Policy）就是智能体如何根据环境状态 来决定下一步的动作 （智能体在特定状态下选择动作的规则或分布）。...值函数在强化学习中起到了桥梁的作用，连接了策略、状态和动作的关系。它们是智能体学习和改进的核心工具，使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。...强化学习在早期主要关注离散且有限状态和动作的问题，通常使用表格记录策略和值函数。然而，许多实际问题中的状态和动作空间是连续且高维的，这使得传统的表格方法难以适用。...数量庞大：比如围棋的棋局有 3^361 ≈ 10^{170} 种状态，动作（即落子位置）数量为361） 连续的：自动驾驶的环境包含大量的可能状态和动作 状态：智能体感知到的环境状态是各种传感器数据
动作（Action）：智能体的行为，也可以是离散或连续的。 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的概率分布。...3、策略（Policy） 策略（Policy）就是智能体如何根据环境状态 来决定下一步的动作 （智能体在特定状态下选择动作的规则或分布）。...关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。 ...值函数在强化学习中起到了桥梁的作用，连接了策略、状态和动作的关系。它们是智能体学习和改进的核心工具，使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。...【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数 7、深度强化学习 【深度学习】强化学习（五）深度强化学习 二、基于值函数的学习方法
本篇概要如下， 基本概要统计函数 分位数与经验累积分布函数 Q-Q Plot 的原理与手动实现 由于 R 语言为统计而生，所以我们把它放在前面，而 Python 放在后面压轴。...这实际上只是 y 轴上比例的变化，但是它的优点是可以将直方图与相应的理论密度函数叠加在一起。 3经验累积分布 经验累积分布函数定义为小于或等于 x 的数据占总数据的比例。...上文中数据 x 的经验累积分布函数可以绘制如下。...4Q-Q 图 计算经验累积分布函数（c.d.f.）的一个目的是查看是否可以假定数据为正态分布。....手动实现 Q-Q Plot 为了更好地理解，我们来手动实现一下如何绘制 Q-Q Plot。 这里我们要用到累积分布函数的反函数 qnorm，即分位数函数，这里的 q 是指分位数（quantile）。
动作（Action）：智能体的行为，也可以是离散或连续的。 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的概率分布。...3、策略（Policy） 策略（Policy）就是智能体如何根据环境状态 来决定下一步的动作 （智能体在特定状态下选择动作的规则或分布）。...6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。 值函数在强化学习中起到了桥梁的作用，连接了策略、状态和动作的关系。...它们是智能体学习和改进的核心工具，使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。 状态值函数 V(s) ：表示从状态 s 开始，执行策略得到的期望总回报。...策略搜索方法是一种优化问题，其核心思想是通过调整策略参数，使得期望累积回报最大化。与基于值函数的方法相比，策略搜索方法无需显式地估计值函数，而是直接优化策略本身。
实践中， Q 函数有两种表示方法： 1.输入是状态与动作，输出是一个标量，即直到结束的累积奖励期望。这种Q函数既适用于连续动作（动作是无法穷举的），又适用于离散动作。...初始的策略记作 ，agent使用策略 与环境交互，我们会收集数据想方设法获得 Q 函数（至于如何获得，我们一会儿再详细来说）。...我们用 ′ 取代 ，再去学习它的 Q 函数，得到新的 Q 函数以后，再去寻找一个更好的策略。这样一直循环下去，策略就会越来越好。迭代过程可以如下式。 那么我们要如何获得价值函数呢？...更进一步的，我们将价值函数当成是一个连续函数，用一个神经网络Deep Network来近似。...那么对一个连续函数，或者神经网络来说，就算输入状态是从来都没有看过的，我们也可以想办法估测一个值，这其实就是一个回归问题（regression）。
常见的股票概率分布方法[1] 累积分布 累积分布函数，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。...sns.distplot(df['Returns'].dropna(),bins=100,color='red') 累积概率分布 累积概率分布，又称累积分布函数、分布函数等，用于描述随机变量落在任一区间上的概率...若该变量是连续变量，则累积概率分布是由概率密度函数积分求得的函数。 若该变量是离散变量，则累积概率分布是由分布律加和求得的函数。...PDF(概率密度函数)是对连续型随机变量的定义，与PMF不同的是，在特定点上的值并不是该点的概率，连续随机概率事件只能求连续一段区域内发生事件的概率，通过对这段区间进行积分，可获得事件发生时间落在给定间隔内的概率...斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究
随机变量和概率分布 常见的股票概率分布方法[1] 累积分布 累积分布函数，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。...累积概率分布 累积概率分布，又称累积分布函数、分布函数等，用于描述随机变量落在任一区间上的概率，常被视为数据的某种特征。 若该变量是连续变量，则累积概率分布是由概率密度函数积分求得的函数。...若该变量是离散变量，则累积概率分布是由分布律加和求得的函数。...PDF(概率密度函数)是对连续型随机变量的定义，与PMF不同的是，在特定点上的值并不是该点的概率，连续随机概率事件只能求连续一段区域内发生事件的概率，通过对这段区间进行积分，可获得事件发生时间落在给定间隔内的概率...斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究
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