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    位数(quantile)

    位数是指把一组按照升序排列数据分割成n个等份区间并产生n-1个等分点后每个等分点所对应数据。按照升序排列生做第一至第n-1n分位数。...(如果等分点在其左右两个数据中间,那么该等分点所对应数就是左右两数平均数) 确定分位点位置一种常用公式: (n + 1)* p / q n表示一共有多少数据,p表示第几分位数,q表示是几分位数...以分位数中一个常见例子四分位数(quartile)为例(这个已经排序好了): 1,1,3,6,7,12,14,17,25,28,29 其中第一四分位数: Q1 = (11 + 1)* 1 / 4...= 3 R中可以调用quantile()函数: a <- c(2,3,1,4,5,6,7,9,2) #四分之一位数 quantile(a, 0.25) # 其结果等同于 sort(a)[2] 百分分数是把数据分成...100等份后所获得数。

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    神经网络中位数回归和分位数损失

    Quantile loss是用于评估分位数回归模型性能一种损失函数。在分位数回归中,我们不仅关注预测中心趋势(如均值),还关注在分布不同分位数预测准确性。...假设我们有一个预测问题,其中我们要预测一个连续型变量分布,并且我们关注不同位数,例如中位数、0.25分位数、0.75分位数等。...如果我们更关心较小分位数(例如,中位数),我们会设定较小q,反之亦然。 用Pytorch实现分位数损失 下面是一个使用Pytorch将分位数损失定义为自定义损失函数示例。...与前一种情况一样,低于指定百分位数样本百分比通常接近指定值。分位数预测理想形状总是左上角图中红线形状。它应该随着指定百分位数增加而平行向上移动。...可以看到低于指定百分位数样本百分比通常接近指定值。当向5x5图右下方移动时,分位数预测形状偏离了正弦形状。在图右下方,预测值红线变得更加线性。

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    寻找中位数

    2.返回数据位数: double findMedian(),返回其维护数据位数。 中位数定义: 1.若数据个数为奇数,中位数是该组数排序后中间数。...[1,2,3] -> 2 2.若数据个数为偶数,中位数是该组数排序后中间两个数字平均值。...double findMedian(){//返回该数据结构中维护数据 } }; 思考与分析 如何获取中位数?...复杂度O(1),findMedian复杂度 O(nlogn) 若添加元素或查询中位数是随机操作,共n次操作,按上述思想,整体复 杂度最佳为O(n^2),是否还有更好方法?...算法设计,巧用堆性质 动态维护一个最大堆与一个最小堆,最大堆存储一半数据,最小堆存储 一半数据,维持最大堆堆顶比最小堆堆顶小,即可解决该问题。 获取中位数 ?

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    数据流位数

    位数是有序整数列表中中间值。如果列表大小是偶数,则没有中间值,中位数是两个中间值平均值。 例如 arr = [2,3,4] 位数是 3 。...medianFinder.addNum(3); // arr[1, 2, 3] medianFinder.findMedian(); // return 2.0 我们用两个优先队列 和 分别记录大于中位数数和小于等于中位数数...当累计添加数量为奇数时, 中数量比 多一个,此时中位数队头。当累计添加数量为偶数时,两个优先队列中数量相同,此时中位数为它们队头平均值。...当我们尝试添加一个数 到数据结构中,我们需要分情况讨论: 此时 小于等于中位数,我们需要将该数添加到 中。新位数将小于等于原来位数,因此我们可能需要将 中最大数移动到 中。...此时 大于中位数,我们需要将该数添加到 中。新位数将大于等于原来位数,因此我们可能需要将 中最小数移动到 中。 特别地,当累计添加数量为 时,我们将 添加到 中。

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    两序列位数算法

    两序列位数算法(两序列位数是含它们所有元素升序序列位数) 算法基本思想描述如下: 分别求两个升序序列A、B位数,设为a和b,求序列A、B位数过程如下: 1.若a=b,则a或b...即为所求位数,算法结束 2.若a<b,则舍弃序列A中较小一般,同时舍弃序列B中较大一半,要求两次舍弃长度相等 3.若a>b,则舍弃序列A中较大一半,同时舍弃序列B中较小一半,要求两次舍弃长度相等...在保留两个升序序列中,重复过程1、2、3,知道两个序列中均只含一个元素为止,较小者即为所求位数。...代码如下: #include int M_Search(int A[],int B[],int n) { //分别表示序列A和B位数、末位数和中位数下标 int s1=0...int A[]={1,2,3,4,5,6}; int B[]={6,7,8,9,10,11}; int n=6; int middle=M_Search(A,B,n); printf("中位数

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    hive求解中位数

    什么是中位数? 中位数(Median)又称中值,统计学中专有名词,是按顺序排列一组数据中居于中间位置数,代表一个样本、种群或概率分布中一个数值,其可将数值集合划分为相等上下两部分。...对于有限数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间两个数值平均数作为中位数。...现在让你求出每个班级学生成绩位数。 谈到中位数,自然而然容易想到要先排序,然后根据个数奇偶,如果是奇数个就取中间一位,如果是偶数就取中间两位平均。...由此可以产生第一种解法 解法1:利用中位数位次特征 先取出每个班级成绩排序以及总数,形成表t,再限制中位数是在n/2和n/2+1之间数(包含两端)平均。...现在让你求出每个班级学生成绩位数。 这时候仍然可以考虑升序和降序频数累积和,两个数都需要大于等于总数一半,即为中位数

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    数据流中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分,左边部分数据总是比右边数据小。...那么,我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据: 最大堆装左边数据,取出堆顶(最大数)时间复杂度是O(1) 最小堆装右边数据,同样,取出堆顶(最小数)时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...然后,我们要保证左边最大堆size等于右边最小堆size或者最大堆size比最小堆size大1。...要获取中位数的话,直接判断最大堆和最小堆size,如果相等,则分别取出两个堆堆顶除以2得到中位数,不然,就是最大堆size要比最小堆size大,这时直接取出最大堆堆顶就是我们要位数

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    数据流中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据位数。...两个堆实现思路 为了保证插入新数据和取中位数时间效率都高效,这里使用大顶堆+小顶堆容器,并且满足: 1、两个堆中数据数目差不能超过1,这样可以使中位数只会出现在两个堆交接处; 2、大顶堆所有数据都小于小顶堆...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回

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    数据流中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数平均值。...> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边,但是新插入元素不一定比左半边元素来大, * 因此需要先将元素插入左半边,然后利用左半边为大顶堆特点,取出堆顶元素即为最大元素,此时插入右半边

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