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一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里，每个像素点的取值范围

一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里，每个像素点的取值范围[0,s]的整数，请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数），像素值会自动截取到[0,s]范围，当像素值<0...• 该方法采用两层循环：外层循环枚举k的取值，内层循环计算平均值。...• 时间复杂度：O(n^2) • 空间复杂度：O(1) 方法二：优化暴力方法 • 这种方法在暴力方法的基础上进行了一些优化，采用二分查找来减少计算的次数。...• 首先，确定k的取值范围为[-s, s]，然后进行二分查找来逼近平均值最接近中位值s/2的k。...• 确定k的取值范围，根据k的正负分别进行二分查找，得到最接近中位值s/2的k。

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收藏 | 提高数据处理效率的 Pandas 函数方法

所谓独热编码，就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若某一个特征当中有N个不相同的取值，则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...，也就是把一段连续的数据切分成若干段，每一段的值看成一个分类。...例如我们把学生年龄按15岁划分成一组，0-15岁的叫做少年，16-39岁的叫做青年，而31-45岁的叫做壮年。...在这个过程当中我们把连续的年龄分成三个类别，“少年”、“青年”、和“壮年”就是各个类别的名称或者叫做是标签。在“Pandas”模块当中也有相对应的方法来实现分箱操作。...Julia Computing 获 2400 万美元融资，前 Snowflake CEO 加入董事会芯片开发语言：Verilog 在左，Chisel 在右深度学习实现场景字符识别模型｜代码干货

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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花了一周，我总结了120个数据指标与术语。

行为数据指标之前我曾经总结过用户行为分析的5类指标，这里的行为数据指标便直接引用前文[1]。...RARRA模型 AARRR模型的核心在于获客，而在RARRA的模型下，专注用户的留存。...连续变量在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。...异常值指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。...概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

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2022-05-25：最大子段和是一个经典问题，即对于一个数组找出其和最大的子数组。现在允许你在求解该问题之前翻转这个数組的连续

现在允许你在求解该问题之前翻转这个数組的连续一段，如翻转(1,2,3,4,5,6)的第三个到第五个元素組成的子数组得到的是(1,2,5,4,3,6)，则翻转后该数组的最大子段和最大能达到多少？...来自字节，几乎一样的题，来自字节笔试第4题。...给定两个数組values和numbers， values[i]表示i号宝石的单品价值， numbers[i]表示i号宝石的数量， i号宝石的总价值 = values[i] * numbers[i]。...如果有一种魔法，可以翻转任何区间L...R的宝石，也就是改变L..R的宝石排列，变成逆序的。求在允许用一次魔法的情况下，任取一段连续区间，能达到的最大价值。...这两个问法解法都几乎一样，区别无非是: 美团的: 可进行一次翻转情况下，子数组最大累加和；字节的: 可进行一次翻转情况下，子数组最大价值和。来自美团。

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卡方检验spss步骤_数据分析–学统计&SPSS操作

注意：分组变量是分类变量、比较变量是连续变量原假设：两组来自总体的变量数据在分布上没有差异，即两组数据在该变量的取值上没有显著差异研究假设：两组来自总体的变量数据在分布上有差异，即两组数据在该变量的取值上有显著差异...注意：t1、t2，比较的变量必须是连续变量原假设：来自总体的同一组人群的两组数据在分布上没有差异，即两组数据在该变量的取值上没有显著差异研究假设：来自总体的同一组人群的两组数据在分布上有差异，即两组数据在该变量的取值上有显著差异...元 SPSS操作：分析-比较平均值-单样本t检验 2、独立样本t检验用来检验两组独立样本在某个连续变量的均值是否有显著差异原假设：两组独立样本来自的总体在该变量的均值上没有显著差异研究假设...：两组独立样本来自的总体在该变量的均值上有显著差异用到的变量：一个连续因变量和一个分类自变量（如果是连续变量，也可以将连续变量进行分组得到一个分类变量）方差齐性检验：原假设：两组总体中的方差是相等的...，因变量必须是连续变量 1、单因素方差检验检验3组及以上人群在某个连续变量均值上是否存在差异，或某个分类变量对某个连续变量是否存在显著相关。

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捋一捋PDF、PMF、CDF是什么

1.基本概念 PDF：是英文单词 probability density function 的缩写，翻译过来是指概率密度函数，是用来描述连续型随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的大小的函数...PMF : 是英文单词 probability mass function 的缩写，翻译过来是指概率质量函数，是用来描述离散型随机变量在各特定取值上的概率。...总结一下就是上面三者的横轴都是随机变量x的取值，PDF的纵轴表示连续型随机变量x出现的可能性(非概率)，PMF的纵轴表示离散型随机变量x出现的概率，CDF的纵轴表示连续型随机变量x的概率。...当试验次数足够多时，我们可以用频率来代替概率，也就是可以把频率分布条形图中的纵轴当作每个类别出现的概率值。此时的频率分布条形图就可以当作是PMF图。...3.频率分布直方图在频率分布直方图中横轴表示众多个连续变量离散化以后的区间，这个区间的大小称为组距，纵轴表示频率/组距。 ? 上图中每个长方形的面积就是该区间的频率，即概率。

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WOE与IV值

因此，可以根据指标所反应的预测强度，调整变量离散化结果。（对一些取值很多的分类变量，在需要时也可以对其进行再分组，实现降维。）变量筛选。...我们选取savings这个分类字段进行相应解释，以此省去之前的离散化操作。此字段共有5个取值，具体如下： ?...每个取值代表一个分组，每个分组中好坏样本数如下，其中1代表未违约，2代表违约： 1(未违约) 2(违约) 总计 A61 386 217 603 A62 69 34 103 A63 52 11 63 A64...P(yi)代表第i组中，违约样本占所有违约样本的比例； P(ni)代表第i组中，未违约样本占所有未违约样本比例； y：所有违约样本数； n：所有未违约样本数。经过变换，上述式子可以变为 ?...根据对数变换曲线，可知，WOE取值为全体实数，且在大于0部分，WOE越大表示分组中存在违约样本可能性越大（正向作用），小于0部分，WOE越小则越表示了一种反向作用。

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捋一捋PDF、PMF、CDF是什么

1.基本概念 PDF：是英文单词 probability density function 的缩写，翻译过来是指概率密度函数，是用来描述连续型随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的大小的函数...PMF : 是英文单词 probability mass function 的缩写，翻译过来是指概率质量函数，是用来描述离散型随机变量在各特定取值上的概率。...总结一下就是上面三者的横轴都是随机变量x的取值，PDF的纵轴表示连续型随机变量x出现的可能性(非概率)，PMF的纵轴表示离散型随机变量x出现的概率，CDF的纵轴表示连续型随机变量x的概率。...当试验次数足够多时，我们可以用频率来代替概率，也就是可以把频率分布条形图中的纵轴当作每个类别出现的概率值。此时的频率分布条形图就可以当作是PMF图。...3.频率分布直方图在频率分布直方图中横轴表示众多个连续变量离散化以后的区间，这个区间的大小称为组距，纵轴表示频率/组距。上图中每个长方形的面积就是该区间的频率，即概率。

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C++ 教学PPT：基础算法之二分算法

但是有一点，他们都非常讲究平等、很谦虚，每个人都不能忍受比别人多买什么东西或者少买什么东西，于是他们每个人最后买的商品数量都是一样的。...贪心的小 Z 自然希望自己能获赠的商品数量越大越好啦~ 现在告诉你这一排共 n 个商店（标号为 0 到 n-1）每个商店里的商品总数，每次小 Z 会带一批共 p 个游客的旅游团，到其中 u 号商店和 v...mod p有 T 组数据。输入格式第一行一个正整数 T，表示数据组数。接下来 T 行，每行两个正整数 n,p，意义如题目描述。输出格式输出 T 行，表示每组数据的答案。...而且，MLE 长时间学同一种算法会厌倦，所以每一种算法不能连续学习太多天，第 i 种算法最多可以连续学习 a_i 天。MLE 没有必要学习全部的算法。...，第二种最多连续学习两天。

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数据离散化及其KMeans算法实现的理解

“ 这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。” ? 01 — 数据离散化数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。...举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类，实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。...第1步，我们在这20个同学里面抽出5个同学作为小组长；第2步，剩下的15个同学，每个同学都量量他（她）自己和第1步中选定的小组长的距离，把自己归到离他（她）最近的那个小组长那一组，经过第2步我们就初步的把...20个同学分成5组了（每一组的同学个数不一定是4个）；第3步，在第2步中得到的5个组，我们再按一定办法给每个组指定一个新的小组长；第4步，在第3步中没有被选中为小组长的剩下的15个同学重新计算自己与新的小组长的距离...数据离散化其实是将很紧密的、取值可能性很多的数给分组，让每个点的可能取值变少，就像0-100分的可能的成绩取值给离散化成：不及格、及格、良好、优秀这四种可能取值。比如模数转换。

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文末送书 | Python绘图，我只用Matplotlib

散点图散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。 ?...• s：散点图中点的大小，可选。 • c：散点图中点的颜色，可选。 • marker：散点图的形状，可选。 • alpha：表示透明度，在 0~1 取值，可选。...（2）直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 )，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。...（3）由于分组数据具有连续性，因此直方图的各矩形通常是连续排列，而柱状图则是分开排列。（4）柱状图主要用于展示分类型数据，而直方图主要用于展示数据型数据。...决定直方图y轴的取值是某个箱子中的元素的个数 (normed=False), 还是某个箱子中的元素的个数占总体的百分比 (normed=True)。在介绍直方图之前，先来了解什么是正太分布。

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Python 绘图，我只用 Matplotlib

01 散点图散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。 ?...s：散点图中点的大小，可选。 c：散点图中点的颜色，可选。 marker：散点图的形状，可选。 alpha：表示透明度，在 0~1 取值，可选。 linewidths：表示线条粗细，可选。...直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 )，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。 3....由于分组数据具有连续性，因此直方图的各矩形通常是连续排列，而柱状图则是分开排列。 4. 柱状图主要用于展示分类型数据，而直方图主要用于展示数据型数据。...决定直方图y轴的取值是某个箱子中的元素的个数 (normed=False), 还是某个箱子中的元素的个数占总体的百分比 (normed=True)。在介绍直方图之前，先来了解什么是正太分布。

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数据挖掘

等距抽样：如果按4%的比例对一个有100组观测数据进行数据等距采样的话，则100/4=25，等距采样的方式是取第25，50，75，100这四组观测值。...Pearson相关系数主要用在两个连续性变量之间的关系且连续性变量要服从正太分布，公式： ? 其中，x和y分别表示x变量的平均值和y变量的平均值。...公式为： r=1 -{ \frac{\sum_{i=1}^n 6(R_i-Q_i)^2}{n(n^2-1)}} 在进行计算r之前，要对两个变量成对的取值分别按顺序编秩(从小到大或者从大到小)，Ri代表x...等宽法等频法基于聚类的分析方法:采用k-means方法，即随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集集中的每个点分配到簇中。...每个点要找其距离最近的质点。

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jquery操作select(取值，设置选中）

jquery操作select(取值，设置选中） 1....='4']").remove(); //删除Select中Text='4'的Option jquery radio取值，checkbox取值，select取值，radio选中，checkbox选中...，select选中，及其相关获取一组radio被选中项的值 var item = $('input[name=items][checked]').val(); 获取select被选中项的文本...[0].selectedIndex = 1; radio单选组的第二个元素为当前选中值 $('input[name=items]').get(1).checked = true; 获取值：文本框.../不打勾 $("#chk2").attr("checked",true);//打勾 if($("#chk1").attr('checked')==undefined) //判断是否已经打勾单选组

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爱数科案例 | 青少年社交网络数据的清洗和预处理

本案例使用一份包含30000个样本的美国高中生社交网络信息数据集，进行了缺失值和异常值处理，并对连续变量进行标准化、离散化，对非数值离散变量进行编码。 1....MinMax标准化下面我们对数据集中friends列做Min-Max标准化，使得处理后的数据取值分布在[0,1][0,1]区间上。 11....等距离散化在一些数据建模情景下，我们可能需要将连续变量转化为离散变量，即进行离散化处理。常见的离散化方法包括等距离散化和等频离散化。...我们先对friends列进行等距离散化处理，通过这种方法离散化处理后每个区间宽度相同。可以看到friends列中数据被等距分为4组，取值分别为0、1、2、3。 14....等频离散化然后我们对friends列进行等频离散化处理，通过这种方法离散化处理后落在每个区间内的数据点数量相同。可以看到friends列中数据被等频分为4组，取值分别为0、1、2、3。

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TensorFlow系列专题(十三): CNN最全原理剖析（续）

是一个三维的张量（tensor），其中每个切片（slice）矩阵 ? 是一个输入特征映射。每个特征映射的大小为M x N，D是输入特征映射的个数。 2）输出特征映射组：输出特征映射组 ?...输出特征映射组有三个特征映射，每个特征映射的大小为3x3，对应有M'=3，N'=3，P'=3。卷积核的维度是3x3x2x3，每个二维卷积核的大小为3x3，对应有m=3，n=3，D=2，P=3。 ?...式2 在图3所示的例子中，每一个输入特征映射都需要P个卷积核和一个偏置。假设每个二维卷积核的大小为mxn，那么该层卷积层共需要的参数个数为：(mxn)xPxD+P。 ?...如图5所示，由连续个卷积层和个池化层构成一个卷积块（M的取值一般为1~5，h的取值一般为0或1），一个卷积神经网络中可以堆叠N个连续的卷积块（N的取值可以很大，较深的网络可以达到100多层）。...在N个连续的卷积块之后是K个连续的全连接层（K一般取1~2）。 ?

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朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器

朴素贝叶斯分类器是建立在属性变量相互独立的基础上，后验概率为判定准则的分类器。下面不等式成立，样例 ? 为正类；否则样例为负类。 (1) ?...线性分类器则是直观地来说，是在高维样本空间中找到一组超平面，将样本空间划分了两个区域。每个区域对应于不同的类别。数学上来说，线性分类器能找到权值向量 ?...离散特征的朴素贝叶斯分类器一般离散特征的取值范围有两种， ? 或者 ? 。这两种取值方式不会影响分析。不妨假设离散特征的取值范围为 ? 。下面的不等式成立，样例 ?...如果同一个特征的条件概率方差相同，连续特征的朴素贝叶斯分类器也是线性分类器。条件概率的方差是指，在不同类别的条件下某属性值成立的条件概率的方差相同。 (8) ?...方差相同的情况下，连续特征的朴素贝叶斯分类器可以写成特征值的线性加权组合。方差相同的情况下，连续特征的朴素贝叶斯分布本质上是线性分类器。

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数据分析最常用的18个概念，终于有人讲明白了

字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。一、数值类型在进行数据分析时，往往需要明确每个字段的数据类型。数据类型代表了数据的业务含义，分为3个类型： 1....分类型数据（Categorical）分类型数据的每一个取值都代表了一个类别，如性别，两个取值代表了两个群体。 3. 序数型数据（Ordinal）和分类型数据非常相似，每个取值代表了不同的类别。...但是，序数型的数据还有另外一层含义就是每个取值是有大小之分的。比如，如果将年收入划分为3个档次：高、中、低，则不同的取值既有类别之分，也有大小之分。...二、连续型数据的探索连续型数据的探索，其关注点主要是通过统计指标来反映其分布和特点。典型的统计指标有以下几个： 4. 缺失值取值为空的值即为缺失值。缺失值比例是确定该字段是否可用的重要指标。...方差方差反映各个取值距平均值的离散程度。虽然有时两组数据的平均值大小可能是相同的，但是各个观察量的离散程度却很少能相同。方差取值越大，说明离散程度越大。

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经典算法

（1）SVM直观推导：对于任意线性可分的两组点，它们在SVM分类的超平面上的投影都是线性不可分的。由于SVM的分类超平面仅由支持向量决定，可以考虑只含支持向量SVM模型场景。使用反证法举例。...逻辑回归中的因变量为离散的，而线性回归中的因变量是连续的。当然也有相同之处。...在第i个分类器用以区分每个样本是否可以归为第i类，训练该分类器时，需要把标签重新整理为“第i类标签”与“非第i类标签”两类。通过这样的办法，可以解决每个样本可能拥有多个标签的情况。...； ID3和C4.5可以在每个结点产生出多叉分支，且每个特征在层级之间不会复用，而CART每个结点只会产生两个分支，因此最后会形成一颗二叉树，且每个特征可以被重复使用； ID3和C4.5通过剪枝来权衡树的准确性与泛化能力...预剪枝核心思想是在书中结点进行扩展之前，先计算当前的划分是否能带来模型泛化能力的提升，如果不能，则不再继续生长子树。此时可能存在不同类别的样本同时存于结点中，按照多数投票的原则判断该节点所属类别。

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logistic回归

假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程： y =β0 +β1*x1 +β2*x2 +β3*x3 +......如果y为二分类变量，只能取值0或1，那么线性回归方程就会遇到困难: 方程右侧是一个连续的值，取值为负无穷到正无穷，而左侧只能取值[0,1]，无法对应。...用p表示事件发生的概率，则：odds = p/(1-p)。 OR：比值比，为实验组的事件发生几率(odds1)/对照组的事件发生几率(odds2)。 ...标准误 P female 0.593 .3414294 0.083 截距 -1.47 .2689555 0.000 在解读这个结果之前...截距的系数-1.47是男性odds的对数（因为男性用female=0表示，是对照组），ln(0.23) = -1.47。

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