为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重,提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series Series和Python中的列表非常相似,但是它的每个元素的数据类型必须相同
np.max() / np.min() / np.ptp():返回一个数组中最大值/最小值/极差(最大值减最小值)
完全独立随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。例如两个不同版本的测试程序对产品温度控制是否一样;两种不同的加工方法加工出的工件长度是否一样等。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值要低于20ppm, (ppm是英文百万分之一的缩写,这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm)。公司制造出10台引擎供测试使用,每一台的排放水平如下:
归一化的公式:x1 = (x-mix)/(max-min) x2 = x1*(mx-mi) + mi
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差,认为所有的测量都必须是精确的,把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在,而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响,所以做科学实验往往要测量多次,用取平均值之类的统计手段去得出结果。
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
用少量数据来概括大量数字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统计量或概括统计量(summary statistic)来描述定量变量的数据。任何样本的函数,只要不包含总体的未知参数,都称为统计量(statistic),那么样本的随机性决定了统计量的随机性。
在这个课程中,我们已经研究了几个不同的统计量,包括总编译距离,最大值,中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下,我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量,比如最大和总变异距离,分布明显偏向一个方向。但是,无论研究对象如何,样本均值的经验分布几乎总是接近钟形。
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本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi,专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
前面环境都搞的差不多了,这次咱们进入实战篇,来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说,直接进入正题。
现在使用实际的2400亿个细胞计算均值,也就是总体均值(Population Mean)
Jmetal 4+ 使用指南六 Experimentation example: StandardStudy 本文以Jmetal官网文档为基础,结合自身理解 链接如下 Jmetal 4+ 使用指南一 Jmetal 4+ 使用指南二 Jmetal 4+ 使用指南三 Jmetal 4+ 使用指南四 Jmetal 4+ 实验指南五 如果你还不了解NSGA-II可以参考 NSGA-II入门 多目标优化拥挤距离计算 多目标优化按支配关系分层实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ StandardStudy St
其实沙画的笔触模拟是非常复杂的,本篇我们来实现一个非常简单的笔触形式,也就是通过randomGaussian()来模拟沙子的笔触分布情况。
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值,这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平,通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较,还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标,虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样,但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度,从而反 映一个国家的经济发展水平。
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段,可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外,我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识,特别是在薪酬的数据分析中,就会涉及到回归函数,相关性分析,指数函数等,在人力资源的数据分析中,有一个基础统计学的概念很多同学都会关注,就是离散度的分析,数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标,我们在人力资源的应用中,会用离散度里的方差,标准差等数据来分析员工的绩效稳定性,今天我们就来聊一聊数据的离散度。
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
在 Excel 中,stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数,它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的,要计算标准偏差时,只能自己进行写算法,十分不便。于是查询相关资料和公式,总结出了以下代码。
Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969715313164?via%3Dihub#bb0020 “如果我们知
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。
机器学习的世界是以概率分布为中心的,而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布,以及为什么正态分布的使用如此广泛,尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布,现在做数据分析、机器学习还是离不开它,那你有没有想过正态分布有什么特别之处?为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开?本文作者专门写了一篇文章,试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
作者:Dishashree Gupta 翻译:闵黎 卢苗苗 校对:丁楠雅 本文长度为6500字,建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题,有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面,描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面,推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
假设你是一所大学的院长,你收到一份相关报告显示你的学生每晚平均睡眠时间为6.80小时,而全国大学学生的平均睡眠时间为7.02小时。
TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库,其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算,例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中,我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
引言:Excel提供了几个工作表函数来处理正态分布或“钟形曲线”,这里介绍Excel的正态分布函数为统计上的挑战所提供的帮助。本文学习整理自exceluser.com,供有兴趣的朋友参考。
平静心湖起涟漪,开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业,时间充裕的时候尽量高质量完成,忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定,可能会迟到,但不会缺席。
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 基础统计是应用机器学习中的有力工具,它可以更好地理解数据。而且,它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具,例如分别协方差矩阵和主成分分析(PCA)。因此,掌握线性代数中基础的统计非常重要。 在本教程中,你会了解基础的统计操作及其原理,和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。 完成本教程后,你将知道: 期望值,平均数(average)和平均值(mean)是什么,以及如何计算它们。 方差和标准差是多少以及如何计算它们。 协方差,相关性和协方差矩
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式,形象地展示中心极限定理是什么,是如何发挥作用的。
风险价值(VaR)用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计,您可以在各种置信度水平上进行计算。
标准差(Standard Deviation,缩写SD),数学符号是σ(sigma),在统计学中用作为测量一组数值的离散程度。
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示,橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
上一篇文章简单学习了什么是数据,这次来看看什么是统计指标,进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
这是我接单的一个单,看了数据源,马发现很有印象,马上就知道来源kaggle中国北京上海广州成都,沈阳的Pm2.5数据集,对应的链接:https://www.kaggle.com/uciml/pm25-data-for-five-chinese-cities,数据集去kaggle下载,在kaggle上就是一个时间序列的问题。
在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时,其中的一个假设是同方差,我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式,这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。
作者:Amond Lee 机器之心(ID:almosthuman2014)编译 参与:李诗萌、一鸣
塔勒布最早因为著作《黑天鹅》而被大家所熟知,他相信黑天鹅事件(往往伴随市场大跌,911,英国退欧都是比较典型的黑天鹅事件)的出现频率远远超出投资者的预期,由于无法预测什么时候会以何种形式出现,因此他一直提倡要持续不断地买入看跌期权才能真正实现对投资组合的对冲目的。
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值,主要包含以下四部分内容: 什么是异常值? 为什么检测异常值很重要? 如何检测异常值? 如何处理异常值? 什么是异常值? 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示,橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要? 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要: 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)
在人力资源的数据分析中,我们经常会看到很多统计学的知识,很多同学对统计学的知识都不是特别的了解,从这期开始我们和大家聊一聊在人力资源数据分析中的统计学,以及这些统计学的应用,今天我们聊的是标。
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式,通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性,比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性,我们就取其一个赛季的每场球赛的得分,然后对这组数据求标准差,就可以分析判断他的得分稳定性。
标准差是方差的平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度,标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集,标准差未必相同。
今天,讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念,置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要?举个例子。
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