分裂正态分布

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python、python-3.x、statistics、gaussian

在给定具有上下限误差的平均值的情况下，计算分裂正态分布的最佳方法是什么？

浏览 21提问于2019-01-30得票数 2

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何时使用某些度量来分割决策树？

machine-learning、decision-trees

因此，我最近才了解到决策树，以及在训练树时确定最佳分割的不同度量标准。我似乎找不到在某些情况下使用哪一种度量，或者哪一种更适合于某些类型的数据？志坊基尼指数(基尼系数)信息增益我应该在什么时候使用哪一种，或者说它们之间是否有微不足道的区别？

浏览 0提问于2019-08-05得票数 1

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如果用正态分布目标值训练，非线性回归算法会表现得更好吗？

algorithm、machine-learning、xgboost、non-linear-regression

在发现可以应用于数据集的目标值(y列)的许多转换(如box变换)之后，我了解到，为了提高效率，需要用正态分布的目标值训练线性回归模型()。我想知道是否也适用于非线性回归算法。到目前为止，我已经看到kaggle上的人使用日志转换来减少异方差，使用xgboost，但是他们从来没有提到是否也是为了获得正态分布的目标值。我试着做了一些研究，我在第11页的Andrew的课堂讲稿()中发现，许多算法使用的最小二乘代价函数是通过假设误差的正态分布导出的。我认为，如果错误应该是正态分布的，那么目标值也应该是。如果这是正确的，那么所有使用

浏览 2提问于2016-07-22得票数 2

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如果这样做能显著提高模型的准确性，我能任意删除20%的训练数据吗？

classification、random-forest

我的数据集包含有125个有意义字段的2000条记录，其中5条沿高度倾斜的对数正态分布。我发现，如果我消除了这个对数正态分布行为的阈值以下的所有记录(通过将字段组合在一起，然后对Nth百分位数进行过滤)，我的模型的准确率从78%提高到86%，使用的是高度调谐的随机森林分类器。这个过滤器只有在我的数据分裂成火车，测试(这是在打击后完成)之后才能完成。这种过滤行为可以接受吗？为什么会有更好的预测呢？

浏览 0提问于2019-09-02得票数 0

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非图像/文本数据的Keras VAE示例

keras、autoencoder

我试图将给出的VAE示例修改为非图像/文本数据。def sampling(args): epsilon = K.random_normal(shape=(batch_size, latent_dim), return z_mean + K.exp(z_log_sigma) * epsilon 另外，如何从z=Lambda(抽样，output_shape=(latent

浏览 0提问于2019-07-21得票数 0

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A/B测试随机化步骤

statistics、ab-test

假设我想测量一种药物对身高的影响。所以我随机把我的用户分成两组(很明显，控制组和实验组)。在实验前，我计算了两组的平均身高，发现两组的身高相差2厘米。然后，将药物应用于实验组后，我发现了4cm的差异。如果我没记错，t测试没有处理选择偏差，我能做一个测试来考虑组间最初的2cm差异吗？

浏览 0提问于2016-05-30得票数 4

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bollinger带与统计数据:1标准差按平均值被分成两半吗？或者是从平均值上到下的乐队？

statistics、pine-script、mean、trading、standard-deviation

相反，它需要一个1标准差(如果你已经把它设置为1)，并且把整个值都画在平均值的上面和下面(而不是分裂成两半)，从而使这个标准差的大小翻一番？Bollinger带松散地指出，68%的数据属于第1波段，1标准差(松散地因为统计中的经验规则要求分布为正态分布，而大多数情况下股票价格不是正态分布)。

浏览 10提问于2022-11-14得票数 0

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非离散数据集上的信息增益

machine-learning、data-mining

韩嘉伟的“数据挖掘”第二版(属性选择措施-第297页至300页)解释了如何计算每个属性(年龄、收入、credit_rating)和阶级(buys_computer是或否)所获得的信息增益。在这个例子中，每个属性值都是离散的，例如，年龄可以是青年/中年/老年人，收入可以是高/低/中等，credit_rating公平/优秀等等。如何对非离散数据应用相同的信息增益？任何教程/示例示例/视频url都会有很大帮助。

浏览 10提问于2013-10-04得票数 6

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Excel中分布的“自动”模拟

excel、excel-formula

我有10组1000个历史值，其中一些是正态分布的，另一些是非正态分布的(根据Jarque-Bera检验)。现在我想根据每个集合的分布来模拟1,000个值。是否有可能有一个既适用于正态分布又适用于非正态分布的公式，即无论正态分布还是非正态分布，模拟分布都将具有相同的样本偏度和峰度？

浏览 2提问于2014-03-09得票数 0

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在python中从矩阵正态分布中随机抽取样本

python、numpy、normal-distribution

有没有办法使用python从矩阵正态分布()中随机抽取样本？Numpy具有从一维正态分布和多元正态分布绘制的功能，但我在矩阵正态分布上找不到任何东西。谢谢。

浏览 4提问于2017-02-07得票数 1

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python和R中截断的法线，当'a‘和'b’离平均值太远时

python、r、scipy

当试图获得截断正态分布的pdf时：truncnorm.pdf(-31, np.inf, -30, loc=0, scale=1)>truncnorm.pdf(-39, np.inf, -40, loc=0, scale=1)是否有因数值分裂问题或其他原因而产生的错误

浏览 1提问于2014-06-13得票数 2

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正态分布与QQ图

statistics、descriptive-statistics

我有数据，我绘制了一个正态分布和QQ图。我想知道，特别是在QQ情节中，95.4%的数据似乎是正态分布的。📷 📷

浏览 0提问于2019-08-31得票数 1

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如何在OMNeT++中发送间隔为对数正态分布的数据包？

omnet++

我想在OMNeT++中生成对数正态分布的数据包。.sendInterval = lognormal(0.5,0.7)不能计算参数'sendInterval'：不能将单元none转换为's‘(第二) 如何在OMNeT++中发送间隔为对数正态分布的数据包？

浏览 8提问于2021-07-19得票数 0

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Python -计算正态分布

python、numpy、scipy、statistics、normal-distribution

我从MySQL数据库中提取了一列值&需要计算以下内容： data = [3,3,3,3,3,3,3,9,12,6,3,3,3,3,9,21,3,12,3,6,3,30,12,6,3,3,24,30,3,3,3,12,3,3,3,3,3,3,3,6,9,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,33,3,3,3,6,3,3,6,6,15,3

浏览 2提问于2016-02-27得票数 2

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