概述 What for?主要用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系,换种说法就是看某个变量是否独立 \(X^2=\sum{\frac{(observed-expected)^2}{expected}}\) observed表示观测值,expected为理论值,可以看出,理论值与观测值差别越大,\(X^2\)越大 Contingency table(联连表) 介绍卡方检验之前,需要先介绍下联连表,因为这个是所有假设检验的基础,这个直接看中文翻译容易不知所以,个人认为维基百科上解释的比较到

The chi squared distance d(x,y) is, as you already know, a distance between two histograms x=[x_1,..,x_n] and y=[y_1,...,y_n] having n bins both. Moreover, both histograms are normalized, i.e. their entries sum up to one.The distance measure d is usu

http://www.siam.org/students/siuro/vol1issue1/S01009.pdf bendford'law e=log10(1+l/n) o=freq of first digit / total x2= N*sum(power((o-e),2)/e) 1-9的乘法表中的数字算出来的chisquare test is 4.881 其第一个数字出现频率和benford标准值放大一百倍为: Digit Benford Probability Observed Prob

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

以下内容主要来自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Standard-Modules/argparse.html argparse 使用 简单示例 我们先来看一个简单示例.主要有三个步骤: 创建 ArgumentParser() 对象 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的参数 示例: # -*- coding: utf- -*- import argparse parser

参考:正则表达式 - 廖雪峰 参考:Python3 正则表达式 - 菜鸟教程 参考:正则表达式 - 教程 re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none. re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配. span():返回搜索的索引区间 group():返回匹配的结果 re.sub 用于替换字符串中的匹配项. re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None:而re.se

以下内容主要来自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Standard-Modules/argparse.html argparse 使用 简单示例 我们先来看一个简单示例.主要有三个步骤: 创建 ArgumentParser() 对象 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的参数 示例: # -*- coding: utf-8 -*- import argparse parse

点击这里成为作者 · 更新于 2018-11-14 21:00:36 argparse argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块,通过在程序中定义好我们需要的参数,argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数,并自动生成帮助和使用信息.当然,Python 也有第三方的库可用于命令行解析,而且功能也更加强大,比如 docopt,Click. argparse 使用 简单示例 我们先来看一个简单示例.主要有三个步骤: 创建 ArgumentPars

原文链接:http://python.jobbole.com/85321/ Python提供了一个非常棒的模块用于创建自定义的迭代器,这个模块就是 itertools.itertools 提供的工具相当高效且节省内存.使用这些工具,你将能够创建自己定制的迭代器用于高效率的循环.这一章,我们将一起看一看这些工具的应用实例以便理解并应用到自己的编程中去. 让我们先从几个无限迭代器的例子开始吧! 无限迭代器 itertools 包自带了三个可以无限迭代的迭代器.这意味着,当你使用他们时,你要知道你需要

sys.argv 在终端运行python 1.py hahah import sys print(sys.argv) # ['1.py', 'hahah'] argparse Python的命令行解析模块,这是一个python的内置库,通过在程序中我们定义好的参数,argparse将会从sys.argv中解析出这些参数,并自动生成帮助和使用信息. argparse的简单使用 创建ArgumentParser()对象 调用add_argument()方法添加参数 使用parse_args()解析添

一.argparse简单使用 我们先来看一个简单示例.主要有三个步骤: 创建 ArgumentParser() 对象 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的参数 示例: import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('integer', type=int, help='display an integer') args = parser.parse

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

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  banking case1 http://ucanalytics.com/blogs/data-visualization-case-study-banking/ A

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

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// // 问题到数据 理解问题 理解客户的问题:谁是客户(某航空公司)?交流,交流,交流! 问题要具体 某航空公司: 乘客体验如何?哪方面需要提高? 类别:比较.描述.聚类,判别还是回归 需要什么样的数据:现有数据,数据质量,需要收集的数据,自变量,因变量 哪些方面的满意度?哪些主要竞争对手? 内部数据?外部数据? 领导不关心的问题都是没有未来的! 设计问卷 礼貌(Courtesy) 友善(Friendliness) 能够提供需要的帮助(Helpfulness) 食物饮料服务(Service)

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域.2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨.Yann LeCun曾评价GANs是"20年来机器学习领域最酷的想法". Generative Adversarial Nets(GAN) Generative Adversarial Networks论文提出了一种通过对抗过

https://www.fdic.gov/regulations/examinations/credit_card/ch8.html Types of Scoring FICO Scores    VantageScore    Other Scores              Application Scoring              Attrition Scoring              Bankruptcy Scoring              Behavior Scor

Click Click 是 Flask 的开发团队 Pallets 的另一款开源项目,它是用于快速创建命令行的第三方模块. 我们知道,Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行,但使用起来有些繁琐,Click 相比于 Argparse,就好比 requests 相比于 urllib. Click 是一个第三方库,因此,在使用之前需要先安装: pip install click 参考文档http://click.pocoo.org/6/options/ Click 对arg

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最