参考 http://bbs.middleware123.com/thread-24052-1-1.html  使用Weka进行数据挖掘 http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320104311521703 Weka开发 简介 WEKA是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件,WEKA是怀卡托智能分析系统(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的缩写.WEKA限制在GNU通

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st

一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks 带刻度线 一个简单的小例子: import numpy as npsns.set_styl

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

将 Int 和 BigInt 类型数值转换为字符串的可逆方法,可用于缩短网址或记录的ID转换等. 如: 9223372036854775807 => aZl8N0y58M7 class Convert { /** * 默认密钥字符串 * @var string */ const KEY = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; /** * 将 Int 类型十进制数值转换为指定进制编码 * @param

java程序中默认整形值常量是什么类型的?如何区分不同类型的整型数值常量? 整数值默认就是int类型,只有在数值常量后面加“L”或“l”才表明该常量是long型

一.将字符串转化为对应的数值 /*============================================================================= # # FileName: stringToNo.c # Algorithm: 将字符串转化为对应的整型数值 # Author: Knife # Created: 2014-06-22 20:37:36 # ===================================================

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

ylbtech-Docs-.NET-C#-指南-语言参考-关键字-内置类型-值类型:整型数值类型 1.返回顶部 1. 整型数值类型(C# 参考) 2019/10/22 “整型数值类型”是“简单类型”的子集,可以使用文本进行初始化 . 所有整型类型同时也是值类型. 所有整型数值类型都支持算术.位逻辑.比较和相等运算符. 整型类型的特征 C# 支持以下预定义整型类型: C# 类型/关键字 范围 大小 .NET 类型 sbyte -128 到 127 8 位带符号整数 System.SByte byt

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

第四章 χ2检验 χ2检验与连续型资料假设检验的区别? 卡方检验的假设检验是什么? 理论值等于实际值 何条件下卡方检验的需要矫正?如何矫正? 卡方检验的自由度如何计算? Df=k-1而不是n-1 卡方检验的分类? 两组比例简式: 多组比例简式: 2 × 2列联表的χ2检验可利用以下简式而不必计算理论次数 T为总样本数 2×c列联表的独立性检验简式? 二者选其一

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

负数为什么要用补码表示 可以将符号位和其它位统一处理 减法也可按加法来处理 另外,两个用补码表示的数相加时,如果最高位(符号位)有进位,则进位被舍弃 正数:原码.反码.补码相同. 负数:反码符号位不变化,其余位数取反,补码即为反码+1. 假设当前时针指向11点,而准确时间是8点,调整时间可有以下两种拨法:    一种是倒拨3小时,即:11-3=8    另一种是顺拨9小时:11+9=12+8=8    在以模为12的系统中,加9和减3效果是一样的,因此凡是减3运算,都可以用加9来代替.对“模”1

表中有id列,类型为number(38).在sqlplus中查询的时候,查询结果的显示方式为科学计数法: ID ---------- 4.5572E+18 4.5574E+18 4.5585E+18 这样看起来很不直观,而之所以这样显示的原因是在SQL*Plus下,小于等于10位的精度显示的是很直观的形式,大于10位精度的则显示为科学计数的形式. 以下为测试内容: SQL> select * from v$version; BANNER -----------------------------

今天在ie8中测试项目发现一个奇怪的问题,"08" "09" 强转竟然变成了: 后来发现ie8把"08" "09" 默认转成了八进制:所以问题就找到了, 默认:parseInt("09", 8)  ==>  0  //返回八进制 解决办法: 1.parseInt("09", 10)  ==>  9   //返回十进制 2.parseFloat("09")

(北大自招)已知$-6\le x_i\le 10 (i=1,2,\cdots,10),\sum\limits_{i=1}^{10}x_i=50,$当$\sum\limits_{i=1}^{10}x^2_i$取到最大值时,在$x_1,\cdots ,x_{10}$这十个数中等于$-6$的数共有______ 提示:注意到:$a\le b\le c\le d$且$a+d=b+c$时,$a^2+d^2-(b^2+c^2)=(d-c)(d+c-a-b)\ge0$故$x_i$中最多一个属于$(-6,10)$

1. Int 在计算机中占 4 Byte, 共 32 位, 最大正数为 2147483647, 最小负数为 -2147483648 2. 正数存储在计算机中的形式为原码,最大正数的十六进制形式为 0X7FFFFFFF. 第一位为7, 二进制位 0111, 最高位为符号位, 所以正数的最高位为0 3. 负数在计算机的存储形式为补码, 最小负数为0XFFFFFFFF, 第一位是F, 二进制为 1111, 负数的最高位是1 4. 大学时变反加一背的滚瓜烂熟, -x 可以通过 x 的二进制取反加一最高位

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time import math import collections raw_data_x = [[3.39,2.33], [3.11,1.78], [1.34,3.36], [3.58,4.67], [2.28,2.86], [7.442,4.69], [5.74,3.53], [9.17,2.51], [7.79,3.42], [7.93,0.79] ] raw_data_y