介绍T分布.T检验.Z检验与T检验.P值.相依样本以及配对样本的非独立T检验. T分布 在到目前为止举的所有例子中,我们都假设我们知道总体参数 μ 和 σ,但很多时候,我们并不知道,我们通常只有样本,然后只能通过样本得出所有结论. 通过样本得出样本均值与总体的区别有多大?以及两个样本之间区别多大? 在所有中心值衡量指标中,我们通常使用均值,我们在此情形下要对比的两个样本可以是独立样本或非独立样本.在处理样本数据时,我们必须利用贝塞尔校正系数,根据样本标准偏差估算总体标准偏差. 通常,要看样本均值

驱动开发读书笔记. 0.05 linux 2.6 platform device register 平台设备注册 2/2 共2篇 下面这段摘自 linux源码里面的文档 : 内核版本2.6.22Documentation/driver-model/platform.txt找到一篇译文:http://blog.csdn.net/yili_xie/article/details/5193609 Device Enumeration 82 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 83 As a rule

HBase 安装分为:单击模式,伪分布式,完全分布式,在单机模式中,HBase使用本地文件系统而不是HDFS ,所有的服务和zooKeeper都运作在一个JVM中.本文是安装的伪分布式. 安装步骤如下 1 环境配置 2 安装说明 1 环境配置 1.1 Java JDK 安装,下载JDK,配置环境变量 sudo nano /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/dev/jdk1.7.0_51 export HADOOP_HOME=/home/lcc/software/

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

125-盗梦空间 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:8 提交数:10 难度:2 题目描述: <盗梦空间>是一部精彩的影片,在这部电影里,Cobb等人可以进入梦境之中,梦境里的时间会比现实中的时间过得快得多,这里假设现实中的3分钟,在梦里就是1小时. 然而,Cobb他们利用强效镇静剂,可以从第一层梦境进入第二层梦境,甚至进入三层,四层梦境,每层梦境都会产生同样的时间加速效果.那么现在给你Cobb在各层梦境中经历的时间,你能算出现实世界过了多长时间吗? 比如,Cob

查看是否启动成功,输入jps,看到有HMaster和HQuorumPeer,浏览器输入http://localhost:16030/master-status,能打开说明成功 hbase(main):001:0> lcc@lcc-HP-Pro-3380-MT:~$ jps 28522 NodeManager 817 Jps 27997 DataNode 28206 SecondaryNameNode 386 HMaster 28380 ResourceManager 27823 NameNode

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为

转载来源:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就

最近上了公司的新员工基础培训课,又对NLP重新产生的兴趣.NLP的第一步大家知道的就是不停的写正则,那个以前学的还可以就不看了.接着就是我们在把NLP的词料在传入神经网络之前的一个预处理,最经典的就是2013年google提出的那个word2vec算法,所以最近想再把这个算法给好好学习一下,然后实现一下. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置

word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1.比如我们有下面的5个词组成的词

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html刘建平Pinard word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,

[白话解析] 带你一起梳理Word2vec相关概念 0x00 摘要 本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念. 0x01 导读 1. 原委 本来只是想写Word2vec,没想到一个个知识点梳理下来,反而Word2vec本身只占据了一小部分.所以干脆就把文章的重点放在梳理相关概念上,这样大家可以更好的理解Word2vec. 为了讨论Word2vec,我们需要掌握(或者暂且当做已知)的先决知识点有: 独热编码 /

sar 命令很强大,它可以监控系统所有资源状态,比如平均负载.网卡流量.磁盘状态.内存使用等等. 它不同于其他系统状态监控工具的地方在于,它可以打印历史信息,可以显示当天从零点开始到当前时刻的系统状态信息. 系统没有安装这个命令,请使用 yum install  -y sysstat 命令安装. 查看CPU使用情况 sar 2 5//每隔2秒,显示一次一共显示5次,CPU使用的情况 %usr:CPU处在用户模式下的时间百分比.  %sys:CPU处在系统模式下的时间百分比.  %wio:CPU等

https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f 独热编码 独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效.举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图:     我们的feature_1有两种可能的取值,比如是男/女,这里男用1表示,女用2表示.feature_2 和feature_3各有4种取值(状态).one-hot编码就是保

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/

一.词向量基础(一)来源背景  word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,                                因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.   最早的词向量是使用one-hot编码表示的(就是有多少个词就有多少维度,每个词对应的位置是1, 其他位置是0),

function axnote(string) font_size = get(0, 'DefaultAxesFontSize'); if 1 h1 = text(0.99, 0.05, string, ... 'units', 'normalized', ... 'horizontalalignment', 'right', ... 'verticalalignment','bottom', ... 'backgroundColor','white', ... 'fontsize', font

t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系 t检验中通过样本均值 总体均值 样本标准差 样本量 可以计算出一个t值,这个t值和p值有什么关系? 根据界值表又会查出一个数,这个数和t值比较,得出大小,判断是否接受原假设.感觉p值一直都没有什么作用? 解答:在进行t检验时,会计算出一个t值,而在选定显著性水平后,可以找到相比较的t值,两者可以比较,判断显著性.p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平,可以与选定的显著性水平直接比较.例如取5%的显著性水平,如果p值大于5%,就接受原假设,否

摘自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 先看下列三篇,再理解此篇会更容易些(个人意见) skip-gram,CBOW,Word2Vec 词向量基础 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1.比如我们有下面的5个词组成的词汇表,词"Queen&q

p值还是 FDR ? 差异分析 如何筛选显著性差异基因,p value, FDR 如何选 经常有同学询问如何筛选差异的基因(蛋白).已经计算了表达量和p value值,差异的基因(蛋白)太多了,如何筛选.其中最为关键的是需要对p value进行校正. 基本概念: 零假设:在随机条件下的分布. p值:在零假设下,观测到某一特定实验结果的概率称为p值. 假阳性:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的. 假阴性:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的. 单次检验: 针对单个基因(蛋白),采用统计检验,假设

数据集地址:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 数据集描述:总共只有三列:体温.性别.心率 #代码 from scipy import stats as st import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =