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关键词

问与答81: 如何求一数据中满足多个条件的最大值?

"C2";"C1";"C2";"C2";"C1"}=”C1” 得到: {TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE} 将上面生成的两个中间数组相乘 0.034;0.246},0)) 转换为: =MAX({0.08;0;0.198;0;0.019;0;0;0.545;0;0;0.246}) 即由同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0成的数组 ,取其最大值就是想要的结果: 0.545 本例可以扩展到更多的条件。 例如,在上述条件基础上,要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”,可以使用数组公式: =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0

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理解贝叶斯优化

则可以按照如下的方案得到若干离散的取值,以这些值运行算法: 将第1个参数均匀的3个典型值,将第2个参数均匀的3个典型值。对于所有的取值组合运行算法,将性能最优的取值作为超参数的最终取值。 1.2随机搜索 随机搜索做法是将超参数随机地某些值,比较各种取值时算法的性能,得到最优超参数值,其原理如图2所示。 ? 图2 随机搜索的原理 对于如何生成随机取值,有多种不同的策略。 这里的关键问题是如何根据已经搜索的点确定下一个搜索点。贝叶斯优化根据已经搜索的点的函数值估计真实目标函数值的均值和方差(即波动范围),如图3所示。 是高斯分布的均值向量 ? ? 是协方差矩阵 ? 问题的核心是如何根据样本值计算出正态分布的均值向量和协方差矩阵。均值向量通过使用均值函数μ(x)根据每个采样点x计算而构造。协方差通过核函数 ? 对于前面介绍的均值向量和协方差矩阵分块方案,根据多维正态分布条件分布的计算公式,可以计算出此条件分布的均值和方差。计算公式为 ? 计算均值时利用了已有采样点处的函数值 ? 。μ的值是 ?

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    Python数据科学:正态分布与t检验

    生成电影评分QQ图,观察电影评分与正态分布的接近程度。 目前接触的原假设都是设置为等值假设,本次假设电影评分均值为8.8。 显著性水平的设置根据样本容量,本次显著性水平为0.05。 在进行双样本t检验前,有三个基本条件需要考虑。 ①观测之间独立(本次满足) ②两均服从正态分布(本次满足) ①两样本的方差是否相同(需检验) 上面的结果已经包含了样本评分均值的方差了,可是书里却说还需要进行方差齐性分析。 书上没讲明白如何用公式确定其值,只是通过Pyhton直接结算得出结果。 网上查的资料也是零零散散,解释的不够全面。

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    笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)

    "withinss"表示各个聚类内的距离平方和 "tot.withinss"表示聚类内的距离平方和总量 "betweenss"表示聚类间的聚类平方和总量 "size"表示每个聚类中成员的数量 (1)这四种条件都可能成为K均值聚类的终止条件: 这个条件限制了聚类算法的运行时间,但是在一些情况下,由于迭代次数不足,聚类的质量会很差。 这种条件要确保算法已经收敛在最小值以内。 在 RRS 下降到阈值以下时终止,可以确保之后聚类的质量。实际上,这是一个很好的做法,在结合迭代次数的同时保证了K均值的终止。 (2)K-均值最害怕什么? 在6%的样本数据集中,使用 Ward 方法产生的结果和使用最大值、最小值、均值的聚类结果会有所不同。 解决办法:那么为了解决这个问题,一种可行的方法是是对特征LOG,减轻长尾问题。经过这两种方法处理后,都能较好的对玩家进行分类。下图是上图中的数据点LOG后得到的分布图。

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    中心极限定理通俗介绍

    所以我们打算一共调查1000,每组50个人。 然后,我们求出第一的体重平均值、第二的体重平均值,一直到最后一的体重平均值。中心极限定理说:这些平均值是呈现正态分布的。 并且,随着数的增加,效果会越好。 最后,当我们再把1000算出来的平均值加起来个平均值,这个平均值会接近全国平均体重。 话不多说,我们现在来一步步看到中心极限定理是如何起作用的。 用实际数据来展示中心极限定理 注:我们使用python语言以及iPython Notebook来生成和展现数据。 生成出来的平均值:3.4927(每次重新生成都会略有不同) 生成出来的标准差:1.7079 平均值接近3.5很好理解。 因为每次掷出来的结果是1、2、3、4、5、6。 每个结果的概率是1/6。 第三步,抽一抽样来试试 我们接下来随便先拿一抽样,手动算一下。例如我们先从生成的数据中随机抽取10个数字: ?

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    【机器学习入门】机器学习基础核心算法:贝叶斯分类!(附西瓜书案例及代码实现)

    相关概念 生成模型 概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。 生成模型与判别模型的区别 生成模型是所有变量的全概率模型,而判别模型是在给定观测变量值前提下目标变量条件概率模型。 也就是说通过极大似然发得到的额正态分布均值就是样本均值,方差就是的均值。这显然是一个符合只觉得结果,在离散属性情形下,也可以通过类似的方法来估计类条件概率。 总结最大似然法估计参数的过程,一般分为以下四个步骤: 写出似然函数; 对似然函数对数,并整理; 求导数,令偏导数为0,得到似然方程; 解似然方程,得到所有参数即为所求。

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    太赞了!机器学习基础核心算法:贝叶斯分类!(附西瓜书案例及代码实现)

    相关概念 生成模型 概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。 生成模型与判别模型的区别 生成模型是所有变量的全概率模型,而判别模型是在给定观测变量值前提下目标变量条件概率模型。 也就是说通过极大似然发得到的额正态分布均值就是样本均值,方差就是的均值。这显然是一个符合只觉得结果,在离散属性情形下,也可以通过类似的方法来估计类条件概率。 总结最大似然法估计参数的过程,一般分为以下四个步骤: 写出似然函数; 对似然函数对数,并整理; 求导数,令偏导数为0,得到似然方程; 解似然方程,得到所有参数即为所求。

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    R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

    block Gibbs 在对采样器进行编码之前,我们需要导出Gibbs采样器的 每个参数的后验条件分布。 ? 条件后验更多的线性代数。 ? 这是一个非常漂亮和直观的结果。 条件后验的协方差矩阵是协方差矩阵的估计, ? 还要注意,条件后验是一个多元分布。因此,在Gibbs采样器的每次迭代中,我们从后验绘制出一个完整的矢量 。 模拟 我模拟的 结果向量 ? 。 运行 Gibbs采样器 会生成对真实系数和方差参数的估计。运行了500,000次迭代。周期为100,000次,10次迭代。 以下是MCMC链的图,其中真实值用红线表示。 这将产生1,000后验均值和1,00095%置信区间。平均而言,这1000个后验均值应以真实值为中心。平均而言,真实参数值应在95%的时间的置信区间内。 以下是这些评估的摘要。 ? “估计平均值”列是所有1,000个模拟中的平均后验平均值。偏差百分比均小于5%。对于所有参数,95%CI的覆盖率约为95%。 扩展 我们可以对该模型进行许多扩展。

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    Python数据科学:方差分析

    01 单因素方差分析 单因素方差分析的前提条件: ①变量服从正态分布(薪水符合)。 ②观测之间独立(教育程度符合)。 ③需验证间的方差是否相同,即方差齐性检验。 上面这个结论是书中所说的,那么显著性水平的是0.1吗??? 这算是我理解不了的一部分。 下面是带交互项的多元方差分析的回归系数,表格中所有数据都是以男性及研究生学历作为基准去比对。 那么这里的显著性水平的也是0.1吗??? 第二种教育程度的女性较男性研究生,信用卡消费的影响显著,P值为0.001。 第三种缺失,没有参数估计。 / 03 / 总结 这里总结一下各个检验的原假设。 单样本t检验原假设:总体均值与假设的检验值不存在显著差异(无差异)。 双样本t检验原假设:两个样本均值(二分变量下的均值)不存在显著差异(无差异)。 方差分析原假设:多个样本均值(多分变量下的均值)不存在显著差异(无差异)。 说明原假设都是假设变量关系无显著差异。

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    SQL用了两年多,我最常用的2个小技巧

    其中,在每名学生的分组中,条件判断score>=90返回一0或1的结果,对这组0/1取值进行求均值操作,即等价于求成绩>=90的科目占比。 例如,仍然针对以上学生成绩表,需要分别统计每名学生成绩在80分以上成绩的平均值,也就是如果成绩>=80则参与最后均值计算,否则不参与。配合if函数和null的特性,可以如下优雅的实现: ? 实际上,上述查询语句中,首先通过if函数衍生一个临时字段if(score>=80, score, null)其取值为:成绩≥80时成绩值,否则置为null,即相当于仅保留了成绩在80分以上的记录;而后嵌套一层 avg函数即直接实现了计算80分以上平均值的效果。 当然,对于这一需求也可以先用where条件过滤出成绩在80分以上的记录后再聚合统计。

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    【深度干货】专知主题链路知识推荐#9-机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介02

    接着前面的变分推断方法简介01,今天02这部分细致地讲述常见的基于均值场方法的变分推断思路,并且举两个例子 一元高斯分布 和 LDA来具体说明如何求解。 . , M)表示在均值场假设下,变分下界达到极值时,最优的近似后验分布因子满足的一条件。然而,这并不是一个显式的解,因为最优化 ? 的右侧表达式依赖于关于其他的部分 ? ( ? )的期望。 使用均值条件,我们将近似的后验概率写为: ? 现在我们利用均值场近似的更新准则, 由式 (4) 对于 ? ? + const ? + const 对于u 配平方, 我们可以得到 ? 注意该模型是一个传统的共轭模型,共轭结构可以帮助我们获得ELBO中期望的解析表达,进而得到在均值条件下近似后验概率的具体形式。 如果我们的数据是逐渐流入的,我们如何搭建一个在线(online)的推理方法?

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    数据分析常用的Excel函数合集(下)

    MIN函数:找到某区域中的最小值 MAX函数:找到某区域中的最大值 AVERAGE函数:计算某区域中的平均值 COUNT函数: 计算某区域中包含数字的单元格的数目 COUNTIF函数:计算某个区域中满足给定条件的单元格数目 COUNTIFS函数:统计一给定条件所指定的单元格数 SUM函数:计算单元格区域中所有数值的和 SUMIF函数:对满足条件的单元格求和 SUMPRODUCT函数:返回相应的数组或区域乘积的和 STDEV 函数:求标准差 SUBTOTAL函数:汇总型函数,将平均值、计数、最大最小、相乘、标准差、求和、方差等参数化 INT/ROUND函数:整函数,int向下整,round按小数位数 MOD函数:余 COUNTIFS 功能:统计一给定条件所指定的单元格数 语法:=COUNTIFS(第一个条件区域,第一个对应的条件,第二个条件区域,第二个对应的条件,第N个条件区域,第N个对应的条件) ? 7. Int/Round 整函数,int整(去掉小数),round按小数位数(四舍五入)。

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    概率论13 中心极限定律

    我们下面看看,中心极限定律是如何说的。 演示中心极限定律 我们下面n个IID随机变量,让它们都符合[$\lambda = 1$]的指数分布,并观察它们均值的分布状况。为了观察它们的分布,我们使用随机数生成器,来进行10000次采样。 即进行100000次实验,每次实验获得一随机变量的取值,得到一个均值。总共获得10000个均值。绘制均值分布的直方图。 分三种情况,分别让n等于1,20, 100: ? 上面介绍的中心极限定律有一个先决条件,即产生均值的N个随机变量为IID(独立、同分布)随机变量。在其它的版本的中心极限定律中,各个随机变量可以不完全独立。 硬币投掷:均值的分布 (想像一下,当时没有计算机,更别说随机数生成器了。为了检验结果,de Moivre真的投了几千次硬币…… 数学家是很神奇的动物) 为了更加直观的理解中心极限定律的结果。

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    从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型(理论部分)

    【知识铺垫】 在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前,先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式: ? 构成了一个完备的事件,并且每一个 ? 均大于0。该公式表示,对于任意的一个事件A来说,都可以表示成n个完备事件与其乘积的和。 【贝叶斯公式】 在具备上述的基础知识之后,再来看看贝叶斯公式。 时会假设自变量服从高斯正态分布,所以自变量的条件概率可以表示成: ? 其中, ? 表示第j个自变量的取值, ? 为训练数据集中自变量 ? 属于类别 ? 的均值, ? 为训练数据集中自变量 ? 所以在已知均值 ? 和标准差 ? 时,就可以利用如上的公式计算自变量 ? 某种值的概率。 有关贝叶斯算法的原理就介绍到这里,除此,如何借助于简单的案例解释原理背后的道理,可以在我的新书《从零开始学Python数据分析与挖掘》中得到详细的答案。

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    Python之Wilcoxon符号秩和检验

    Wilcoxon符号秩和检验,首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验,然后介绍一下什么叫做秩次和秩和,接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用,最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过 参数检验 假定样本数据来自具有特定分布(一般是假设服从正态分布)的总体,然后通过构造出来的估计量对总体的集中趋势和离散程度的参数进行检验,例如总体均值、总体方差和总体标准差等。 ? ? 注:由于参数检验的精确度高于非参数检验,因此在数据符合参数检验的条件时,仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。 举一个例子:把A和B数据统一排序(见下表),并标记出它们的次序(即秩次): ? ? ? 02 秩和 A的秩和: 4 + 5 + 8 + 9 + 10 = 7.2 ? ? ,正值数据在样本绝对值样本中的秩和与负值数据在绝对值样本中的秩和应近似相等 3.在求得正值秩和和负值秩和后,通过较小秩和和自由度(n-1)查询相应T界值表,获得相应P值 ?

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    机器学习与深度学习习题集答案-1

    给定一样本 ? 。用最大似然估计求解正态分布的均值和方差。 对于正态分布 ? ,有样本集 ? 。该样本集的似然函数为 ? 对数似然函数为 ? 对μ和 ? 求偏导数,得到似然方程为 ? 解得 ? 生成模型对条件概率p(x丨y)建模,判别模型对条件概率p(y丨x)建模。 3.对于属性缺失问题,在训练时如何生成替代分裂规则? 最后该值最大的那个特征和分裂阈值作为替代分裂规则。 4.列举分类问题的分裂评价指标。 熵不纯度。样本集D的熵不纯度定义为 ? 熵用来度量一数据包含的信息量大小。 对于回归树,则设置为本节点训练样本标签值的均值 ? 10.决策树如何计算特征的重要性? 对每个特征分量在整个决策树中的分裂质量累加求和。

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    《机器学习》-- 第七章 朴素贝叶斯

    具体来说,如若损失函数 0-1损失,则有: ? 此时条件风险 于是,最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为 ? (贝叶斯分类器) 对于生成模型来说,必然考虑贝叶斯定理: ? 因此估计 的问题就转化为如何基于训练数据 来估计先验 和似然 。 也就是说, 通过极大似然法得到的正态分布均值就是样本均值, 方差就是 的均值, 这显然是一个符合直觉的结果。在离散属性情形下 , 也可通过类似的方式估计类条件概率。 总结最大似然法估计参数的过程,一般分为以下四个步骤: * 1.写出似然函数; * 2.对似然函数对数,并整理; * 3.求导数,令偏导数为0,得到似然方程; * 4.解似然方程,得到所有参数即为所求

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    AB test | 数据分析师面试必知 !

    生成假设:一旦确定了目标,就可以开始生成A / B测试想法和假设,以便统计分析它们是否会优于当前版本。 ④收集数据:针对指定区域的假设收集相对应的数据用于A/B test分析。 无论的实验结果如何,需要利用试验结果作为学习经验生成未来可以测试的新假设,并不断迭代优化应用元素或网站的用户体验。 收集数据:以下B数据为我们想验证的新的策略结果数据,A数据为旧的策略结果数据。均为伪造数据。 为了得到单边检验的结果,需要将 计算出来的 pvalue 除于2 单边的结果(这里阈值为0.05)。 2、并行性:不同版本、不同方案在验证时,要保重其他条件都一致。

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    数据分析面试中需要你必知必会的内容 !

    生成假设:一旦确定了目标,就可以开始生成A / B测试想法和假设,以便统计分析它们是否会优于当前版本。 ④收集数据:针对指定区域的假设收集相对应的数据用于A/B test分析。 无论的实验结果如何,需要利用试验结果作为学习经验生成未来可以测试的新假设,并不断迭代优化应用元素或网站的用户体验。 收集数据:以下B数据为我们想验证的新的策略结果数据,A数据为旧的策略结果数据。均为伪造数据。 为了得到单边检验的结果,需要将 计算出来的 pvalue 除于2 单边的结果(这里阈值为0.05)。 2、并行性:不同版本、不同方案在验证时,要保重其他条件都一致。

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    什么是AB test?有哪些流程?有什么用?终于有人讲明白了

    生成假设:一旦确定了目标,就可以开始生成A/B测试想法和假设,以便统计分析它们是否会优于当前版本。 收集数据:针对指定区域的假设收集相对应的数据用于A/B test分析。 无论的实验结果如何,需要利用试验结果作为学习经验生成未来可以测试的新假设,并不断迭代优化应用元素或网站的用户体验。 05 A/B test简例(结合Python实现) 1. 收集数据:以下B数据为我们想验证的新的策略结果数据,A数据为旧的策略结果数据。均为伪造数据。 3. 为了得到单边检验的结果,需要将 计算出来的 pvalue 除于2 单边的结果(这里阈值为0.05)。 并行性:不同版本、不同方案在验证时,要保重其他条件都一致。

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    • 消息队列 CMQ 版

      消息队列 CMQ 版

      消息队列 CMQ 版(TDMQ CMQ 版)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的,基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)中的信息传递,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。TDMQ CMQ 版支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。

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