一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:计算标准差 * */ public class Exercise07_11 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); double[] array=new double[10]; System.out.println("Enter 10 numbers:

计算标准差 题目描述: 编写一个函数计算一系列数的标准差.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬ 标准差定义:有一组数据S=s0,s1,s2,...,sn-1,其标准差表示为,其中 输入格式‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

BIEE常用函数使用手册 1.AGGREGATE AT 此函数根据指定的级别聚合列.使用AGGREGATE AT 可确保始终在关键字AT 之后指定的级别执行度量聚合,而无论WHERE 子句如何. 语法 AGGREGATE(expr AT level [, level1, levelN]) 其中: expr 是至少引用一个度量列的任何表达式. level 是要在其中聚合的级别.您可以选择性地指定多个级别. 您不能指定这样的级别:该级别源自的维所包含的级别将用作您在第一个参数中指定的度量的度量级别.

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

函数是这样一段代码,它只定义一次,但可能被执行或调用任意次.你可能从诸如子例程(subroutine)或者过程(procedure)这些名字里对函数概念有所了解. javascript函数是参数化的:函数定义会包括一个形参(parmeter)标识符列表.这些参数在函数中像局部变量一样工作.函数会调用会给形参提供实参的值.函数使用它们实参的值计算返回值,成为该函数的调用表达式的值. 除了实参之外,么次调用还会拥有一个值——本地调用的上下文——这就是this关键字值 如果函数挂载在一个对象上,作为对

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号“softjg”,加入这个PM.架构师的大家庭 把施工时间划分为乐观时间.最可能时间.悲观时间 乐观时间:也就是工作顺利情况下的时间为a 最可能时间:最可能时间,就是完成某道工序的最可能完成时间m 悲观时间:最悲观的时间就是工作进行不利所用时间b. 活动历时均值(或估计值)=(乐观估计+4×最可能估计+悲观估计)/6 活动历时方差=(悲观估计值- 乐观估计值)/6 用PERT公式计算出来的是完成某活动的平均工期,即有50%的可能性在该工期内完成 通

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution).若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2).其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布. 从上图可以看出,当相差1个方差(σ), 满足要求的面积有68.27%. 当相差2个方差(σ)时,满足要求的面积有95.45. 当相差3个方差(σ)时,满足要求的面积有99.

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数

 Coreseek 是一款中文全文检索/搜索软件,以GPLv2许可协议开源发布,基于Sphinx研发并独立发布,专攻中文搜索和信息处理领域,适用于行业/垂直搜索.论坛/站内搜索.数据库搜索.文档/文献检索.信息检索.数据挖掘等应用场景,用户可以免费下载使用:同时针对有实际需要的客户,还提供专业的搜索技术与本地化的Sphinx技术支持服务.   1. 中文分词算法-MMSeg算法原理 要理解mmseg算法,首先来理解一下chunk,它是MMSeg分词算法中一个关键的概念.Chunk中包含依据上下文

一,TRIM ,去除空字符 TRIM(EXPR) SUBSTRING("UT TIME"."月份" FROM 6 FOR 2) 1.AGGREGATE AT 此函数根据指定的级别聚合列.使用AGGREGATE AT 可确保始终在关键字AT 之后指定的级别执行度量聚合,而无论WHERE 子句如何. 语法 AGGREGATE(expr AT level [, level1, levelN]) 其中: expr 是至少引用一个度量列的任何表达式. level 是要在其中聚

内容要点:    和Lisp.Haskell不同,JS并非函数式编程语言,但在JS中可以像操控对象一样操控函数,   也就是说可以在JS中应用函数式编程技术.ES5中的数组方法(诸如map()和reduce())就可以非常适用于函数式编程风格. 一.使用函数处理数组    假设有一个数组,数组元素都是数字,我们想要计算这些元素的平均值和标准差.    若用非函数式编程风格的话,代码是这样:         var data = [1,1,3,5,5]; //这里是待处理的数组        //

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够