MAD 定义为,一元序列 Xi" role="presentation">XiXi 同其中位数偏差的绝对值的中位数(deviation,偏差本身有正有负): MAD=median(|Xi−median(X)|)" role="presentation">MAD=median(|Xi−median(X)|)MAD=median(|Xi−median(X)|) 1. MAD 用于异常点的检测 假定数据服从正态分布,我们让异常点(outli

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

Text Aeroplanes are slowly driving me mad. I live near an airport and passing planes can be heard night and day. The airport was built years ago, but for some reason it could not be used then. Last year, however, it came into use. Over a hundred peop

转自:http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7773278 函数名称 函数说明 调用格式 正态总体的参数检验 ztest 单样本均值的z检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail) ttest 单样本均值t检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail) ttest2 双样本均值差t检验 (两个总体均服从正

这里 irf 两个交换机 S4 S5 S4 S4的MEmber id 为1 IRF member 1 renumber 1 S4的 irf 优先为10 irf member priority 10 链形堆叠 irf domain 10 进入 要irf的端口 int range name irf int ten-g 1/0/50 to ten-g1/0/51 暂时关闭 shutdown 进入irf port irf-port 1/1 port group int ten-g 1/0/50 port

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

1148 - Mad Counting   PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 0.5 second(s) Memory Limit: 32 MB Mob was hijacked by the mayor of the Town "TruthTown". Mayor wants Mob to count the total population of the town. Now the naive approach to this p

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像

1148 - Mad Counting   PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 0.5 second(s) Memory Limit: 32 MB Mob was hijacked by the mayor of the Town "TruthTown". Mayor wants Mob to count the total population of the town. Now the naive approach to this p

假设检验(Hypothesis Testing) 1. 什么是假设检验呢? 假设检验又称为统计假设检验,是数理统计中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法. 什么意思呢,举个生活中的例子:买橘子(借用http://www.360doc.com/content/16/0617/08/31718185_568436468.shtml) 当我们去买橘子的时候,无论甜不甜,老板都会说:"挺甜的,不信拿一个尝尝".我们随手拿一个(这就相当于抽样),此时我们对于这些橘子甜或不甜的判断全基于这个橘

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51184556 T检验 T检验,亦称student t检验(Student's t test),学生t检验(英语:Student's t-test)是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定,属于母数统计.学生t检验常作为检验一群来自常态分配母体的独立样本之期望值的是否为某一实数,或是二群来自常态分配母体的独立样本之期望值的差是否为某一实数. 主要用于样本含量较小(例如n<30),总

一.IRF简介 IRF(Intelligent Resilient Framework,智能弹性架构)是H3C自主研发的软件虚拟化技术.它的核心思想是将多台设备通过IRF物理端口连接在一起,进行必要的配置后,虚拟化成一台“分布式设备”.使用这种虚拟化技术可以集合多台设备的硬件资源和软件处理能力,实现多台设备的协同工作.统一管理和不间断维护. 二.多IRF冲突检测(MAD功能) 2.1 机制介绍 IRF链路故障会导致一个IRF变成两个新的IRF.这两个IRF拥有相同的IP地址等三层配置,会引起地址

一.组网需求 由于公司人员激增,接入层交换机提供的端口数目已经不能满足PC的接入需求.现需要在保护现有投资的基础上扩展端口接入数量,并要求网络易管理.易维护. 二.组网图 三.配置思路 Device A提供的接入端口数目已经不能满足网络需求,需要另外增加一台设备Device B.(本文以两台设备组成IRF为例,在实际组网中可以根据需要,将多台设备组成IRF,配置思路和配置步骤与本例类似) .鉴于第二代智能弹性架构IRF 技术具有管理简便.网络扩展能力强.可靠性高等优点,所以本例使用IRF技术构建

一.组网需求 由于网络规模迅速扩大,当前中心交换机(Device A)转发能力已经不能满足需求,现需要在保护现有投资的基础上将网络转发能力提高一倍,并要求网络易管理.易维护. 二.组网图 三.配置思路 Device A处于局域网的汇聚层,为了将汇聚层的转发能力提高一倍,需要另外增加一台设备Device B.鉴于第二代智能弹性架构IRF技术具有管理简便.网络扩展能力强.可靠性高等优点,所以本例使用IRF技术构建网络汇聚层(即在Device A和Device B上配置IRF功能),接入层设备通过聚合

Mad Libs游戏: 代码: name1=input("请输入一个名字:") name2=input("请输入一个名字:") print("{}才刚刚开学\n就被一直等候多时的{}表白了\n".format(name1,name2)) 运行结果: 华氏与摄氏温度的相互转换 代码: name1=input("输入摄氏温度:") name2=int(name1)*9/5+32 input("当输入的摄氏温度为{0}时,

Mad Libs游戏 animal1 = input("请输入一种动物") animal2 = input("请输入一种动物") movement1 = input("请输入一种动作") movement2 =input("请输入一种动作") emotion = input("请输入一种表情") print ('\n一天{}掉进大坑,{}拿来绳子,把一捆绳子都{}了进去,自己又{}了进去,猫{}了.\n\n

[CF587F]Duff is Mad 题意:给出n个串$s_1,s_2..s_n$,有q组询问,每次给出l,r,k,问你编号在[l,r]中的所有串在$s_k$中出现了多少次. $\sum|s_i|,q\le 10^5$ 题解:先将询问离线,改成前缀相减.然后建出AC自动机,考虑分块. 对于长度$>\sqrt n$的询问串,这种串最多$\sqrt n$个,我们每次可以扫一遍整个fail树,处理出每个节点到根的路径上有多少个询问串中的点.然后将所有串一个一个加入到fail树里,假如加入的串的结束节

9月16日,由网龙网络公司主办.msup协办的“MAD技术论坛”在榕举办,来自美国.香港.苏州等地的技术大牛受邀来到福州,围绕“Make a difference to education”这一论坛主题,和现场200余位技术人才进行了一次跨领域的交流.网龙华渔教育CTO陈宏出席论坛并致辞,他分享了网龙这些年来在教育领域取得的成绩,并表示作为全球在线及移动互联网教育行业的主要参与者,网龙希望能够通过组织技术上的交流和学习,让全球的行业精英一起创造出更多独一无二的产品,以此推动全球教育发展和创新的力

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

Chi-square distribution introduction 这个视频真的好,完美地解释了卡方统计量是怎么来的! 我们有一个标准正态分布的总体,我们从其中抽一次,取该值的平方就是Q1统计量:抽两次,取两次值得平方和,就是Q2统计量:以此类推... 这就是自由度逐渐增加的卡方分布. 卡方分布 可以用于比较两组数(A和B)是否来源于一个分布,假设B和A同分布(通常假设为正态分布),那么就可以推出B的期望值. 然后就可以计算这两组数的卡方统计量,查表. 常见的一个例子就是检验赌博机/硬币是