http://blog.csdn.net/xidiancoder/article/details/71341345 平均值 平均值的概念很简单:所有数据之和除以数据点的个数,以此表示数据集的平均大小:其数学定义为 以下面10个点的CPU使用率数据为例,其平均值为17.2. 14 31 16 19 26 14 14 14 11 13 1 方差.标准差 方差这一概念的目的是为了表示数据集中数据点的离散程度:其数学定义为: 标准差与方差一样,表示的也是数据点的离散程度:其在数学上定义为方差的平方根:

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

在numpy包中我们可以用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构 首先导入numpy包: from numpy import* 初始化numpy数组有多种方式,比如说 1.python列表或元祖 2.使用arrange,linspace函数 3.从文件中读取数据 例:列表生成numpy数组: v=array([1,2,3,4]) M=array([[1,2],[3,4]]) v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型 v,M区别在于他们的维度不同 可以通过ndarray.shape获得他们

目录: 数学函数 统计函数 应用示例 控制流 数学函数 ceiling(x):  大于等于 x  的最小整数, 如:  ceiling(3.213)  --> 4 floor(x):     小于等于 x 的最大整数,如:  floor(3.6534) --> 3 trunc(x):    取x的整数部分,          如:  trunc(5.999)  --> 5 round(x,digits=n):   将x舍入为指定的小数,                       如:

ITU-R BT.1788建议书 对多媒体应用中视频质量的主观评估方法 (ITU‑R 102/6号研究课题) (2007年) 范围 数字广播系统允许提供多媒体和数据广播应用,包括视频.音频.静态图像.文本和图表.本建议书规定评估多媒体应用视频质量的非交互式主观评估方法. 国际电联无线电通信全会, 考虑到 a)        许多国家正在引入数字广播系统: b)        利用数字广播系统,已经引入或计划引入包括视频.音频.静态图像.文本.图表等的多媒体和数据广播服务: c)        多

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

是某群的哥们义务翻译的,宣传一下,还没时间时间读,粗滤看了全部翻译完了300多页佩服 https://github.com/CMant/Mastering-MariaDB- 原地址:如果你需要读,请star一下 Mastering MariaDB 中文译本 原著:Federico Razzoli 译者:虫神 写在前面的话: 这个项目,姑且称之为项目吧,从去年10月份就开始了.当时官网挂的还是mariadb10.1.今年的4月份其实已经翻译完了,但是还需要大量的整理工作.断断续续的,持续到现在.截

一.GBDT类库弱学习器参数 二.回归 数据集:已知用户的30个特征,预测用户的信用值 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.grid_search import GridSearchCV #用平均值填补缺失值 gbdt_train_label = train_data['信用分'] gbdt_train_data = train_data[columns_] gbdt_test_data = te

#TempConvert.py TempStr = input("请输入带有符号的温度值: ") if TempStr[-1] in ['F', 'f']: C = (eval(TempStr[0:-1]) - 32)/1.8 print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C)) elif TempStr[-1] in ['C', 'c']: F = 1.8*eval(TempStr[0:-1]) + 32 print("转换后的温度是{:.

Pandas统计分析 pandas数据的基本统计分析 和numpy的函数近似 dates = pd.date_range(',periods=10) dates df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) df df.describe() #快速统计结果 df.mean() # 按列求平均值 df.mean(1) # 按行求平均值 基本统计分析函数 .describe() 针对0轴(

numpy介绍 创建numpy的数组 一维数组是什么样子 可以理解为格子纸的一行就是一个一维数据 two_arr = np.array([1, 2, 3]) 二维数组什么样子 理解为一张格子纸, 多个一维数组构成一个二维数组 two_arr = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) print(two_arr) [[1 2 3] # 三行三列的二维列表 [4 5 6] [7 8 9]] 三维数组什么样子 three_arr = np.arra

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com 主页:http://www.comicer.com/stronghorse/ 发布:2017.07.23 教程二十:用“文件比较”看有损.无损 在前两篇教程中,扯了一大堆JPG文件的有损压缩,平时在网上也经常看到一些人整天把有损.无损挂在嘴边,但具体是否真的无损?有损又损了多少.损在哪里?讲得清的人就真心不多了.CEP从v4.13开始提供“文件比较”功能,可用于定量比较有损.无损. 按照CEP的使用说明,“文件比较”功能提供两

1.slam入门介绍 2.齐次坐标系 3.贝叶斯滤波 均值:平均值 标准差:样本的集中程度/分散度 方差:标准差的平方 协方差:不同维度之间的关系(相关度) 协方差矩阵:多维度之间的关系(相关度) 4.最小二乘法:通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 5.最小二乘法分段直线拟合 6.在一元函数中,我们已经知道导数就是函数的变化率.对于二元函数我们同样要研究它的“变化率”,即固定一个变量(变成一元函数),去看另一个变量的变化率. baidu:协方差 如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数

numpy介绍 创建numpy的数 一维数组是什么样子 可以理解为格子纸的一行就是一个一维数据 two_arr = np.array([1, 2, 3]) 二维数组什么样子 理解为一张格子纸, 多个一维数组构成一个二维数组 two_arr = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) print(two_arr) [[1 2 3] # 三行三列的二维列表 [4 5 6] [7 8 9]] 三维数组什么样子 three_arr = np.array

http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/ PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的正交特征.这k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征,而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征. feature reduction(特征降维):将一个m * n的矩阵A变换成一个m * r的矩阵,这样就会使得本来有n个feature的,变成了有r个feature了(r < n) 协方差: 协方差矩阵:    X为

Evernote Export Crowdflower搜索结果相关性 文件和数据描述 train.csv训练数据集包括: id:产品ID查询:使用的搜索词 product_description:完整的产品说明以及HTML格式标记 median_relevance:3个评分者的中位数相关性得分.该值是1到4之间的整数. relevant_variance:评分者给出的相关性分数的变化. 测试集 test.csv id:产品ID查询:使用的搜索词 product_description:完整的产品

目录 numpy模块 切割矩阵 矩阵元素替换 矩阵的合并 通过函数创建矩阵 fromstring/fromfunctions 矩阵的运算 常用矩阵运函数 矩阵的点乘 矩阵的逆 矩阵的其他操作 numpy生成随机数 numpy模块 numpy官方文档:[https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750] import numpy as np arr = np.array([1,2,3]) print(arr, type(arr

中文版 English version 介绍 [这是在Gophercon 2019上发表的演讲版本.视频链接可供使用.] 这篇文章是关于向Go添加泛型的意义,以及为什么我认为我们应该这样做.我还将介绍为Go添加泛型的设计可能的改变. Go于2009年11月10日发布.不到24小时后,我们看到了关于泛型的第一条评论.(该评论还提到了我们在2010年初以panic和recover的形式添加到语言中的情况.) 在Go调查的三年中,缺乏泛型一直被列为该语言需要修复的三大问题之一. 本项目会带来更多关于G

分类算法-k近邻算法(KNN): 定义: 如果一个样本在特征空间中的k个最相似 (即特征空间中最邻近) 的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别 来源: KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 计算距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧氏距离,比如说 sklearn k-近邻算法API: 问题: 1. k值取多大?有什么影响? k值取很小:容易受到异常点的影响 k值取很大:容易受最近数据太多导致比例变化 2. 性能问题 k-近邻算法的优缺点: 优点

Web开发,少不了的就是压力测试,它是评估一个产品是否合格上线的基本标准. ab是一种用于测试Apache超文本传输协议(HTTP)服务器的工具.apache自带ab工具,可以测试Apache.IIS.Tomcat.Nginx等Web服务器,因为apache是跨平台的,所以在Mac.Linux.Windows等系统下,只要安装了apache就能使用ab工具. Ubuntu系统安装测试工具:sudo apt-get install apache2-utils CentOS系统安装测试工具:yum

加载数据 > w<-read.table("test.prn",header = T) > w X.. X...1 1 A 2 2 B 3 3 C 5 4 D 5 > library(readxl) > dat<-read_excel("test.xlsx") > dat # A tibble: 4 x 2 `商品` `价格` <chr> <dbl> 1 A 2 2 B 3 3 C 5 4 D 5 &