qq图有两个作用:1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot,从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了,然而看了一些博客,要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python;要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此,想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。
程序员头条(ID:CoderTop) 报道 微软正考虑添加 Python 为官方的 Excel 脚本语言 据外媒报道,微软正考虑添加 Python 为官方的一种 Excel 脚本语言,如果获得批准,Excel 用户将能够像目前使用 VBA 脚本一样,使用 Python 脚本与 Excel 文档、数据以及一些 Excel 核心函数进行交互。 📷 目前为止,超过 3883 人赞同将 Python 集成到 Excel 中,成为 VBA 替代品,甚至像单元格函数 functions (=SUM(A1:A2)) 也
正常情况下,使用tf.initialize_all_variables()初始化变量,在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1)如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initialized_value()属性,就是初始化的值,使用方法如下:
Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 具体可以参考:极客学院的数据读取 这里介绍下: TF生成数据的方式 正常情况下,使用tf.initialize_all_variables()初始化变量,在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1)如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initiali
其中需要说明的是 random.seed 函数, 通过 seed 函数 可以每次生成相同的随机数,例如下述代码:
几乎所有计算机在文件夹名称间使用的都是正斜杠,但微软Windows使用的是却反斜杠, 这不免造成了编程的一个小烦恼。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前,我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息,并把这些特征转换成特征矩阵的数值,这也就是机器学习实践中的重要步骤之一,特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下:
数据集的标准化(Standardization)对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求 。如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差),那么这些机器学习算法的表现可能会比较差。
当 IDF 更新时,有时需要新的工具链,或者将新的需求添加到 Windows MSYS2 环境中。要将旧版本的预编译环境中的数据移动到新版本:
在1989年12月,我在寻找一门课余编程项目来打发圣诞节假期。办公室会关门,但我有一台家用电脑,而且没有太多其它东西。我决定为当时我正构思的一个新的脚本语言写一个解释器,它是ABC语言的后代,对UNIX / C程序员会有吸引力。作为一个《蒙提·派森的飞行马戏团》(Monty Python's Flying Circus)的狂热爱好者,于是我选择了 "Python"这个名字作为项目的标题。 Python 创始人吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)因为圣诞节假期太无聊,为了打发这几天的时间,不经意
在数据分析过程中,得到一组数据,在分析之前,通常需要判断数据是否符合正态分布与否,再决定下一步分析方法。那么,如何判断数据是否属于正太分布呢?
二项分布有两个参数,一个 n 表示试验次数,一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布,其中试验次数 n 无限增加,而 p 是 n 的函数。
什么是正太分布检验? 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。 方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression(s2),
全距:最大值与最小值的差。仅描述数据的宽度,并没有描述数据上界和下届间数据的分布。
约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围,约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围,以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。
一个分布的随机变量可通过把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入该分布的反函数的方法得到。标准正态分布的反函数却求不了。所以我们就要寻找其他的办法。
P-值规则:先把显著性水平α值转化为一定分布下的临界值,然后在计算检验统计值,最后把检验统计值与临界值相互比较来判断是否拒绝原假设。在双侧检验时,α平分在两侧,临界值为±Zα/2(正太分布的情况)或±t(α/2,n-1)(t分布)。在正太分布时,α为0.05时,Zα/2=1.96。
正态分布式是应用最为广泛的一种连续型分布。正态分布在十九世纪前叶由高斯加以推广,所以通常称为高斯分布。
作者:ラムダ 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/336718?type=2&order=3&pos=32&page=1 来源:牛客网 昨天终于寄出了三方,秋招正式
当然还有一些像:torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数;
学过正则表达式的人应该都有这种感觉:一学就会,一用就废。今天这篇文章为大家整理了常用的正则表达式应该怎么写,当作一个速查表来说,还是相当不错的。
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按照上篇文章,相信大家都安装好了Anaconda,有朋友在留言区留言希望出一篇关于Anaconda的使用教程,其实Anaconda的基本使用非常简单,基本无需教程。
函数只返回一些较为常用的地理位置信息。之前提到的官网中的说明文档是最全的,如果确实有需要,可以修改程序代码。
前言 神经网络中的权重(weight)初始化是个常常被忽略的问题。 最近在手写一个Python的神经网络库(GitHub:hamaa——https://github.com/monitor1379/hamaa),刚开始为了测试代码是否写对,搭建了一个2->4->2的单隐层神经网络来拟合异或运算,拟合结果十分完美。但是在做MNIST手写数字识别,将网络扩展到了784->100->10时,发现损失函数一直不下降,训练准确率一直停留在10%左右(和随机猜的命中概率一样嘛)。 一直以为是back propagat
本节我们介绍可变编解码器内部运行的数学原理,了解了这些原理,我们才能明白可变编解码器的设计思想。首先我们需要介绍信息量的概念,它来自于信息论(1):
正则表达式是一种文本模式,包括普通字符(例如,a 到 z 之间的字母)和特殊字符(称为"元字符")。
二进制的补码计算非常简单,各种教材中也经常使用二进制来说明源码、反码与补码三者的关系,掌握一定基础的人都知道一下规则:
(1)P-P图。以样本的累积频率作为横坐标,以安装正太分布计算的相应累计概率作为纵坐标,把样本值表现为直角坐标系中的散点,如果服从正太分布,则样本点围绕第一象限的对角线分布。
现代人工智能技术能神乎其神的将一个人的脸严丝合缝的移植到另一个人的照片或视频里,类似于ZAO这类风靡一时的应用就能让用户将指定头像切换到一段视频中的对应角色里,而且表情变化看不出任何违和感,我们本节提到的可变编解码器就能实现类似功能。
最近的一些文章都可能会很碎,写到哪里是哪里,过一阵子会具体的整理一遍,这里其它的类型题先往后排一排,因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力,也就是dp分析能力了,所以就主要目标定在这里,最近的题目会很散,很多,基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练,准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊,当然,脑子快的例外,可以直接跳过之前的一切直接来看即可,只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题,其实,dp就是规律总结,我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作,可能是一维数组,也可能是二维数组,总体来看二维数组的较多,但是如果能降为的话建议降为,因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了,那么在这里祝大家能无序的各种看明白,争取能帮助到大家。
Python的开放、简洁、黏合正符合了现发展阶段对大数据分析、可视化、各种平台程序协作产生了快速的促进作用。自Python3的发布到现在已有五六年的时间,从刚发布的反对声音到慢慢被接受与喜欢经过了太漫长的时间,然而可能也与国情与发展需求有着相当的关系。总之,越来越多人开始使用Python。
在做精度对比的时候,密度散点图作用很大,特别的数据量大、精度高、相关系数高等情况出现的时候,很容易产生密集散点在聚集的热点,这个热点内的点数无法通过肉眼直观的了解,需要一个辅助的指标来了解聚集程度,通常用colocbar的图例来标识密集程度。在python的matplotlib.pyplot中,密度散点图的绘制要依靠栅格点(hist2d)而不是(scatter),当然,在清楚绘制密度的时候你也可以使用(scatter)绘制,能得到更好的显示效果。
给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列。 对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样。
在求职简历里,最容易作妖的部分,就是自我评价。和技能特长一起,并称作妖双雄。经常有求职者写的奇形怪状,看的面试官苦笑不得。今天我们就来会一会它。个人介绍一般出现在简历模板的这个位置(如下图):
注:不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装,所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。
偏度能够反应分布的对称情况,右偏(也叫正偏),在图像上表现为数据右边脱了一个长长的尾巴,这时大多数值分布在左侧,有一小部分值分布在右侧。
每次看到这种网络攻击,鼻子一酸,泪流不止。这个世界太不友善了,真的不知道面对那么多无端的谩骂他是怎么熬过来的。作为一位ikun真的麻木了,心累了。黄昏见证正真的信徒,永远不会脱粉。愿意下蛋给我补充营养,那是我放在心上的宝藏男孩,希望都嘴下留德。
公号许久没更文了,这段时间以来,自己在面临着一些抉择。未曾想过,毕业后一个月考虑的事情比大学四年加起来的还要多。也许是大学过得太安逸了,欠的债全部攒到毕业后来还。
Python随记(一)列表和元组 Python中最基本的数据结构就是序列了。Python一共包含6种内建序列:列表、元组、字符串、Unicode字符串、xrange对象、buffer对象。序列都可以
tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差。这个函数产生正太分布,均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数,就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差,那就重新生成。
前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html#macos
作者:朱小五 来源:凹凸数据 hi,大家好,我是小E 真的是好久好久没去电影院了,上周去看了《八佰》。 作为今年疫情以来上映的第一部国产电影,看完之后觉得大体还可以,中规中矩的国产战争片。摄影、调度应该算得上是国内一流,可惜后面剧情太拉胯了,要我评价的话会打个7.5分。 自己打完分,又习惯性去看看别人的评价。 结果发现了一个非常有意思的事情: 精英大本营与文艺小青年的大决裂! (知乎、豆瓣对《八佰》评价的两极分化) 之前的国产电影《战狼2》、《流浪地球》等也曾出现过很大的争议,但都没有达到
随着Python的不断崛起,TIOBE预计它最终将获得第一名。TIOBE在其2019年6月的文章中说:“如果Python能保持这样的速度,它可能在3到4年内取代C和Java,从而成为世界上最流行的编程语言。”
=============================================== 相关性是两个变量之间关联的度量。当两个变量都有正太分布时,很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时,我们必须使用非参数的秩相关(Rank Correlation,或称为等级相关)方法。
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