文章目录 Size s=size(A) [r,c]=size(A) [r,c,m]=size(A) size(A,n) 二进制和十进制转换 dec2bin mean 均值 mean(a,1) mean(a,2) max(min) 最大(小)值 C = max(A) C = max(A,B) C = max(A,[],dim) std 标准差 var 方差 std(A) S = std(A,w) S = std(A,w,dim) y = skewness(X,flag,dim) 偏度 k = ku

最近在猛撸<R in nutshell>这本课,统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA!因此,今天打算好好梳理一下,涉及主城分析法的理论以及R实现!come on…gogogo… 首先说一个题外话,记得TED上有一期,一个叫Simon Sinek的年轻人提出了一个全新的Why-How-What黄金圈理论(三个同心圆,最里面的一个是Why,中间一层是How,最外面一层是What:一般人的思维习惯是从里面的圆逐渐推到外面,而创造了伟大作品.引领了伟大运动的人们,其思维习惯则恰恰相反,逆向思维

Key-word: integer ambiguity resolution :整周模糊度解算 navigation:导航 Kinematic:动态,RTK的K rover:漫游 validation:验证 antena:天线 phase:相位 Augmentation:曾广 carrier-base:基于载波 code-based:基于测距码(伪距) raw binary:原始二进制 receiver:接收者(接收机)  ephemeris:星历 Post‐processing positio

     RINEX(Receiver INdependent Exchange)格式是与接收机无关的数据交换格式,该格式采用文本文件存储数据,数据记录格式与接收机的制造厂商和具体型号无关.RINEX格式由瑞士伯尔尼大学天文学院(Astronomical Institute, University of Berne)的Werner Gurtner于1989年提出.当时提出该数据格式的目的是为了能够综合处理在EUREF89(欧洲一项大规模的GPS联测项目)中所采集的GPS数据.该项目采用了来自4个

内容目录 1. 统计函数 2. 窗口函数 3. 加深加强 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd #Pandas 中包含了非常丰富的计算工具,如一些统计函数.窗口函数.聚合等计算工具. index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"]

六.移动窗口函数 移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='

窗函数(window function)经常用在频域信号分析中.我其实不咋个懂,大概是从无限长的信号中截一段出来,然后把这一段做延拓变成一个虚拟的无限长的信号.用来截取的函数就叫窗函数,窗函数又分很多种,什么矩形窗.三角窗.高斯窗. 在scipy.signal中有各种我不懂的实现窗函数的方法.浏览了一下,头疼的紧. 那在pandas中也有实现窗函数的方法:rolling().我呢就不折腾什么信号处理的东西,用金融数据做个小示例好了. 金融时间序列也是一种时间序列数据,前后次序是固定,多为二维数据

本文为 TiKV 源码解析系列的第三篇,继续为大家介绍 TiKV 依赖的周边库 rust-prometheus,本篇主要介绍基础知识以及最基本的几个指标的内部工作机制,下篇会介绍一些高级功能的实现原理. rust-prometheus 是监控系统 Prometheus 的 Rust 客户端库,由 TiKV 团队实现.TiKV 使用 rust-prometheus 收集各种指标(metric)到 Prometheus 中,从而后续能再利用 Grafana 等可视化工具将其展示出来作为仪表盘监控面板

1,F1=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率) F1的值是精准率与召回率的调和平均数.F1的取值范围从0到1的数量越大,表明实现越理想. Precision(精准率)=TP/(TP+FP) Recall(召回率)= TP/(TP+FN) 2,均方误差(MSE,Mean Square error) 是回归精度的常用评价指标 MSE = 1/n * sum(yi-f(xi))2    其中,yi为实际值,f(xi) 为y的预测值,n为观测值数量.

时序分析会用到的函数 函数 程序包 用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start() stats 返回时间序列的开始时间 end() stats 返回时间序列的结束时间 frequency() stats 返回时间序列中时间点的个数 window() stats 对时序对象取子集 ma() forecast 拟合一个简单的移动平均模型 stl() stats 用LOESS光滑将时序分解为季节项.趋势项和随机项 monthplot()

1.前言g2o是根据边来保存每一个代价函数,它是在边类中构造误差函数,构造边的时候,会设置顶点.测量值.协方差矩阵等.而在ceres中,用problem类型来构造最终的目标函数.先是使用AddResidualBlock来添加代价函数,代价函数和核函数等构造成目标函数.在ceres中,代价函数就是误差项,目标函数是由很多误差项的范数的平方再各自乘以核函数除以2得到的.2.定义代价函数类型,定义其create成员来使用ceres当中的AutoDiff特性所谓的定义代价函数类型是定义了一个Snavel

SAS数据挖掘实战篇[六] 6.3  决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则.第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不同,这样就形成第二层数 据集的划分.一般来说,一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组. 1  问题背景 预测模型案例概述 一家金融服务公司为客户提供房屋净值贷款.该公司在过去已经拓展了数千净值贷款服务.但是, 在这些申请贷款的客户中,大约有20%的人拖欠贷款.通过使用地理.人口和金融变量,该公

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

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,能够參考曾经博文中的内容 ...... ...... #滤波去噪 lbimg=cv2.blur(newimg,(3,3)) cv2.imsh

Batch Normalization Batch归一化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作效果也更好.也会使你更容易的训练甚至是深层网络. 对于logistic回归来说 正则化原理 \[u=\frac{1}{m}\sum x^{i}(求出平均值u)\]\[x=x-u\] \[\sigma^{2}=\frac{1}{m}\sum(x^{i}

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379 基础知识参考: [均值.方差与协方差矩阵] [矩阵论:向量范数和矩阵范数] 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权.其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据

. 作者 :万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511 . 最近遇到了一系列的屏幕适配问题, 以及屏幕画图像素密度相关的问题, 索性在这里全部总结下; 1. 名词解析 在之前写过的 AndroidUI设计之 布局管理器 - 详细解析布局实现 中的 第七 小节已经说明了一部分; (1) 通用名词 屏幕尺寸(screen size): 按照屏幕的对角线测量的实际大小; --屏幕尺寸分类: 屏幕尺寸分

深度剖析 | 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization) 作者:罗平.任家敏.彭章琳 编写:吴凌云.张瑞茂.邵文琪.王新江 转自:知乎.原论文参考arXiv:1806.10779和代码Github. 导读:归一化技术已经成为深度学习系统必不可少的重要组成部分,对优化神经网络的参数.提高泛化性能有着重要作用.这些归一化方法包括但不限于批归一化BN(Batch Normalization),实例归一化IN(Instance Normalization),和层归一化