均值,方差: 概率质量函数PMF

__author__ = 'dell' import Pmf import matplotlib.pyplot as pyplot pmf = Pmf.MakePmfFromList([1, 2, 2, 3, 5]) print 'Mean by Pmf ', pmf.Mean() print 'Var by Pmf ', pmf.Var() def PmfMean(pmf): t = [x * v for x, v in pmf.Items()] res = sum(t) return res…

python计算均值方差

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]…

概率质量函数：怀孕周期的PMF

__author__ = 'dell' import surveyimport Pmfimport matplotlib.pyplot as pyplot table = survey.Pregnancies()table.ReadRecords()print "Number of pregnancies ", len(table.records) firsts = survey.Pregnancies()others = survey.Pregnancies() for p in t…

【zz】matlab 均值方差

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩…

读取gzmt.csv文件，计算均值及概率

问题: 读取gzmt.csv文件所有数据,选取收盘价格(倒数第二列),计算20天均值,权重取成交量(选做:时间权重为半衰期为15天):将该均值修剪为超过600的都设置为1000,并打印出该均值超过550或者低于400的日期是周几的概率,比如周一的概率,周二的概率等. 实现: import numpy as np import datetime close, num = np.loadtxt('gzmt.csv', delimiter=',', usecols=(-2, -1), unpack=T…

C语言之文件操作07——读取文件数据并计算均值方差标准差

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr…

OpenCV笔记（1）(图片读取与现实、色彩空间、基础运算、均值方差、逻辑运算、泛洪填充、均值中值及自定义平滑)

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a…

Scipy教程 - 统计函数库scipy.stats

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul…

scipy.stats

scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ…

逻辑回归原理_挑战者飞船事故和乳腺癌案例_Python和R_信用评分卡（AAA推荐）

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(…

CS229 机器学习课程复习材料-概率论

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料,原始文件下载原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇审核和修改制作:黄海广备注:请关注github的更新. CS229 机器学习课程复习材料-概率论目录 CS229 机器学习课程复习材料-概率论概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变…

Poisson泊松分布

PMF 若随机变量\(K\)的概率质量函数PMF为 \[ P(K = k) = e^ {-\lambda} \frac {\lambda^k}{k!} \] 则称:\(K \sim Poisson(\lambda)\), 其中: \(\lambda = E(K)\) 用途 \(X\)为一个离散变量, \(P(X = x) = p\). \(n\)个与\(X\)同分布且相互独立的离散随机:\(X_1, X_2, \dots, X_n\), \(x\)出现的次数为\(K\). 当\(n \to \i…

470. Implement Rand10() Using Rand7() （拒绝采样Reject Sampling）

1. 问题已提供一个Rand7()的API可以随机生成1到7的数字,使用Rand7实现Rand10,Rand10可以随机生成1到10的数字. 2. 思路简单说: (1)通过(Rand N - 1) % 10 + 1的方法,可以求出Rand10,当N是10的倍数的时候. (2)用( Rand7 - 1 ) * 7 + Rand7可以随机生成1-49,记作Rand49. (3)如果可以通过Rand49计算出Rand40,即随机生成1-40,就可以通过Rand40 % 10来取得Rand10. (…

Python中的随机采样和概率分布(二)

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{…

学习笔记DL008:概率论，随机变量，概率分布，边缘概率，条件概率，期望、方差、协方差

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随…

利用Python读取CSV文件并计算某一列的均值和方差

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据文件的构成很简单,部分如下所示总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,…

方差var，标准差

wiki摘录如下(红色字体是特别标注的部分): 方差:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE 方差变异量(数)(Variance),应用数学里的专有名词.在概率论和统计学中,一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离.一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差,恰巧也是它的二阶累积量.方差的算术平方根称为该随机变量的标准差. 标准差才是变量离其期望值的距离,方差应该是距离的平方以下的所有定义,都有平均值…

B-概率论-常见的概率分布模型

目录常见的概率分布模型一.离散概率分布函数二.连续概率分布函数三.联合分布函数四.多项分布(Multinomial Distribution) 4.1 多项分布简介 4.2 多项分布公式解析五.伯努利分布(Bernoulli Distribution) 5.1 伯努利分布简介 5.2 伯努利分布的期望值和方差六.正态(高斯)分布(Normal(Gaussian) Distribution) 6.1 正态分布的概率密度函数图像 6.2 正态分布简介 6.3 中心极限定理与正态分布七…

PDF的来源——概率密度函数

//首发于简书,详见原文:https://www.jianshu.com/p/6493edd20d61 你不会还真的以为这是一篇讲怎么做pdf文件,怎么编辑.保存.美化的文章吧? 咳咳,很遗憾告诉你不是. 这是因为小编昨天正好看到了这样一幅图,所以想吟诗一首写一篇博客. 前置知识随随便便有点微积分基础至少要知道函数,概率是什么吧-- 能看得懂中国文字好的,现在假定你们已经有了这些基础,那么接下来进入正文. 不过限于小编只有初中能力(现在才刚中考完),所以现阶段所不涉及的内容一律以定义形式详…

如何在Python中实现这五类强大的概率分布

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成 Python 1 2 X = {1 如果正面朝上, …

Reading | 《DEEP LEARNING》

目录一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

numpy-Randow

Randow使用 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417 概率相关使用转:http://www.cnblogs.com/NaughtyBaby/p/5568668.html :该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 概率与统计分析描述性分析用一个数字描述一组数字的特征.用一个数字来归纳一组数字,这个数字称为统计量或统计指标. 均值.中位数:描述一组数据的集中趋势方差.标准差.四分位距:描述…

概率论与数理统计 Q&A：

--------------------------------- 大数定律:大量样本数据的均值(样本值之和除以样本个数),近似于随机变量的期望(标准概率*样本次数).(样本(部分)趋近于总体)中心极限定理:大量样本数据的均值(或者样本和\众数.极差等等,或者任意的非正态的分布都可以)的频率分布,服从正态分布(样本越大,越吻合正态分布). 大数定律研究的是在什么条件下,这组数据依概率收敛于他们的均值. 中心极限定理研究的是在什么条件下,这些样本依分布收敛于正太分布. 依概率收敛就是强收敛,随机过…