内存计数器 关于内存计数器主要有三个：Available Bytes、Memory pages/second 和Page Faults/sec Available Bytes表示计算机上可用于运行处理的有效物理内存的字节数量。这个计算器只显示上一次观察到的值；它不是一个平均值。一般不小于4MB，如果该值低于阈值且pages/second持续的处于峰值状态下，那么说明计算机的物理内存不够。 Memory pages/second 是指为解决硬页错误从磁盘读取或写入磁盘的速度。这个计数器是可以显示导致
「统计」这个名词的意义因人而异，对一般人而言，统计是任何方面专家们用以支持其论点的一大堆数字；对于略具常识的人来讲，这个名词代表用以摘要和解释一堆数据如计算平均数(mean) 与标准差(Standard deviation) 的程序之类的概念。但是对于从事统计工作的人员而言，统计是依小量数据（样本）所提供的资料以估计预测某研究对象如群体的方法。或者更广义地说，统计为面对不定状况制定决策提供方法的科学。
大海：这说明有某个客户是属于多个行（网点）里都存在，所以不重复的客户数总计会比各行之和少。
数据可以存放在变量里，每一个变量有一个名字，有一个类型，还有它的生存空间。如果我们需要保存一些相同类型、相似含义、相同生存空间的数据，我们可以用数组来保存这些数据，而不是用很多个独立的变量。
来源：煎蛋网 作者：zzjeff （一） 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。 高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。他相信只有专业人士才能做出准确的估测。787位猜测者中根本没几个专业人士。为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数(而不是当时统计学家常用的中位数)：1197磅。得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。 在如今的
一 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿(Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。
考虑上算数平均数和几何平均数的数据项采用不同的权重，就是加权算数平均数和加权几何平均数。
均值不等式中一般包含四个公式：调和平均数公式、算数平均数公式、平方平均数公式、几何平均数公式，下面一一介绍。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
写科普文，写的简明扼要很难，写的妙趣横生也很难，其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均数的一个常用方法，
作者：王陆勤 有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均
No.38期 平均数计算 Mr. 王：再来看一个例子——均数计算。我希望借助这个例子，仔细讲解一下关于combiner 的问题。 小可：从前面的例子可以看出，其实 combiner 和 Reducer 挺像的，它们做的都是合并工作。 Mr. 王：没错。它们的确有很多相似之处。 小可：那直接把 Reducer 拿出来做 combiner 就好了啊。 Mr. 王：有的时候的确可以这样实现，但是绝大多数时候不行。至于为什么不行，我会在后面告诉你。 但是需要记住的一点是， combiner 是一个可选的优化
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
从没有白费的努力，也没有碰巧的成功。只要认真对待生活，终有一天，你的每一份努力，都将绚烂成花。
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在变量筛选中，通过衡量特征所包含信息量大小，决定是否删除特征，常用的指标有单一值占比、缺失值占比和方差值大小。
完结篇。 这个系列写到这里算是结束了，真是不容易说实话，查了好多好多的资料，真的很难相信懒得要命的我能写完这个系列 T_T。有兴趣的小伙伴可以在菜单看看整个系列。 好啦，开始今天的主题，今天主要呢，聊最后两个基数估计算法，一个是 Adaptive Counting ，一个是 HyperLogLog Counting 。话不多说，直接简单粗暴从 Adaptive Counting 开始吧。 Adaptive Counting 其实就是一个组合算法。原始论文是 《 Fast and accurate traf
PBI里有各种时间函数，网上关于同比、环比增长率的文章多如牛毛。复合增长率这个实操中也非常重要的指标，却提得比较少。本文跟大家一起探讨PBI里如何求复合增长率。
image.png 首先先引入一段小新闻，从中涉及到的一些知识点楼主会标出： 仅有“人均”是不够的 日前，发改委发展规划司司长徐林表示，我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力，用世界银行的标准接近高收入国家的行列。 统计数字常遭遇吐槽 赵丽：“我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列”的言论一出现，就遭到了许多人的“吐槽”，有不少网友表示“被中高收入”，拖了国家后腿。 许建立：其实，普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标，Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念，在 PHP 中，也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然，本身我并没有做过什么类似的系统，对这些概念也是一知半解，所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些，毕竟是万能胶水语言，而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言，有兴趣的同学可以自己研究一下。
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”，可能很多同学一听到平均值，就开始想，这个有什么好讲的，小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
调和平均数（harmonic mean）又称倒数平均数，是总体各统计变量倒数的算术平均数的倒数。
大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 <- BloomFilter 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)No.52 <- B-Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(五)No.55 <- B+Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(六)No
2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据，结合Redis你会如何实现？
在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
之前写过一篇博客, 介绍领导安利我哔哩哔哩的故事,我在哔哩哔哩上干了什么？ 介绍到我将我从YouTube上收集的关于混合线性模型, 关于GWAS, 关于GS, 关于农业数据分析相关的视频, 上传到了哔哩哔哩上面.
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
前文聊了分位数在股票市场中的应用（见zhuanlan.zhihu.com/p/97），这两天上证指数突突的冲上了3000点，真是一根阳线改变情绪、两根阳线改变观念、三根阳线改变信仰，股民们又开始沸腾了。借着指数良好的上涨势头，和大家聊一下加权平均数和基金定投的关系。
看到很多的小伙伴对于机器学习有这么大的兴趣,同时发现也有很多刚刚接触机器学习的小伙伴并不了解什么是机器学习.所以我想尽自己的微薄之力来谈谈我对与机器学习的理解. 不聊专业,只正三观.也感谢各位的多多指导. 好,现在让我们看看什么是机器学习.其实呢,我们可以用一句话就可以把机器学习概括出来 机器学习就是利用计算机从历史数据中找出规律,并把这些规律用到对未来不确定场景的决策.那么在这句话中呢,有几个关键的要素需要知道.首先,机器学习要解决什么问题,这些问题呢实际上就是对于未来不确定场景的决策问题.比如说我们想
平均数，江湖人称“均值”，是一帮数字里的“老大”，它把一伙数字的总和给分了，分给每个数字一样多。就像是帮派里的老大，把抢来的金银财宝平均分给手下的兄弟们。
两个例子当中都使用了“平均”这个词，但是实际上有三种不同的方法来测定平均值，而且在大多数情况下，每种方法都会给出不同的数值。
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。
调和平均数：Hn=n/(1/a1+1/a2+…+1/an) 几何平均数：Gn=(a1a2…an)^(1/n) 算术平均数：An=(a1+a2+…+an)/n 平方平均数：Qn=√ [(a1^2+a2^2+…+an^2)/n] 这四种平均数满足 Hn ≤ Gn ≤ An ≤ Qn
1. perf dump 1.1 cluster 监控类型 监控项 说明 级别 perf dump cluster ceph.cluster.num_mon mon数量 * ceph.cluster.num_mon_quorum 法定mon数量 * ceph.cluster.num_osd 集群osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_up up状态的osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_in in状态的osd节点数量 * osd_epoch osd的e
导读：我们在数据处理时，要小心各种陷阱！人们习惯使用统计数据来简化事物描述，但错误的统计方法不仅不能反映事实，还会让数据变得毫无意义。
平均数（如均值、众数、中位数）也许是人们最喜欢拿来作为证据的数：当你想证明中国人营养改善了，你可以比较中国人的平均身高的变化；当你想说明你调研的社区确实很贫困，你会摆出当地居民的人均年收入；当你在校园里推销一个英文培训课程，你会告诉前来咨询的学生，这个培训班的学员的GRE平均分数能有多高……类似的例子不计其数。平均数似乎是一个人人会用、人人能懂的指标。但在很多情况下，平均数也是最容易产生误导的指标，单单一个平均数，很多时候根本说明不了任何问题。本期趣味统计学将揭开“平均数”的诡计。 ---- 偷梁换柱的“平
【导语】因为不存在一个适用于所有情况的评价指标，所以评估预测精度（或误差）就变成了一件不是那么容易的事情。只有通过试验，才能知道哪个性能评估指标适用于当前情况。在这个过程中，你会发现每个指标都可以避开某些陷阱，但同时也容易掉进其他陷阱。今天，我们就把几大预测评价指标一一为大家分析对比，从而对它们的适用情况更了解。
回车键也是一个字符，在使用scanf的时候，输入完毕要按下回车键，这时候回车键也会被输入到stdin流中，会搞乱我们的程序。
输入: [1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出: 12.75 解释: 最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
何为EDA，何谓探索性数据分析？英文名为Exploratory Data Analysis，是在你拿到数据集后，并不能预知能从数据集中找到什么，但又需要了解数据的基本情况，为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析，对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
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