如何在python中实现基尼系数计算的两种方法,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。
当两个变量都有良好理解的高斯分布时,很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时,我们必须使用非参数的秩相关(Rank Correlation,或称为等级相关)方法。
上一讲我们说过了如何启动Python IDLE集成开发学习环境,macOS/Linux都可以在命令行执行idle3。Windows则从开始菜单中去寻找IDLE程序的图标。
对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数,把模型结果分割成n(100)份,计算top1的准确率、覆盖率。
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值(VaR)来管理投资组合或股票的金融风险。
带有 .__call__() 方法的类实例的行为类似于函数,它提供了一种灵活方便的方法来为你的对象添加功能。作为一个 Python 开发者,了解如何创建和使用可调用实例是一项宝贵的技能。
一种比较常见的操作是对一个变量进行一项数学运算并将运算得出的结果返回给这个变量,因此对于这类运算通常有如下的快捷表达方式:
PDF:连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
在各种信息爆炸出现的同时,五花八门的理财信息与我们的生活越贴越近。投资不再仅仅是企业行为,对于个人而言,也是很值得关注的内容。
如果数据比简单的直线更为复杂,我们也可以用线性模型来你和非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征,然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合,这种方法成为多项式回归。
1、场景描述 在数据统计分析过程中,求累计值(总和)是最常用的统计指标之一,市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下: select sum(c) from table_name; 当数据量在小规模时,sum只是一瞬间的事情,让你感觉电脑真牛逼啊,我掰手指头要算半天的数,它居然可以这么快,下面是1万多条数据的字段求和,只用了8ms。 但是当数据量不断增长到一个量级时,比如说,先定个小目标:一亿条订单求总额,你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。 在我的电脑上执行这样的查询,大约需要10
线性回归(Linear regression)虽然是一种非常简单的方法,但在很多情况下已被证明非常有用。
在Java中,计算百分比是一个常见的任务,它涉及到基本的算术运算。本节将介绍如何在Java中执行基础的百分比计算。
特征选择,也就是从数据集中找出并选择最有用特征的过程,是机器学习工作流中一个非常重要的步骤。不必要的特征降低了训练速度,降低了模型的可解释性,最重要的是降低了测试数据集的泛化能力。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
导语:今天这篇文章也是我们的志愿编辑写出来的文章哦,稳重介绍了如何在python3中实现自己的决策树算法并画出来!另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 预备知识:信息增益,香农熵 编程使用库:numpy
Google Trends, 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具。它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据,告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。
-------------------------------------------------------
引言: 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域的一个重要突破是开放式AI语言模型。OpenAI的ChatGPT,作为一种强大的自然语言处理模型,已经引起了广泛关注。在本文中,我们将探索ChatGPT的使用流程,帮助AI初学者了解如何使用这一强大工具。
时间和窗口一直是Flink在流处理领域的一个王牌武器,也是Flink的理论基石。在Flink中,时间和窗口分别代表着“时间语义”和“时间窗口”两个概念。之前我们学习了关于数据映射(map操作)、过滤(filter操作)、分组(keyBy操作)、归约聚合(reduce操作)等各类操作,Flink的功能在我们看来已经很丰富了,那么时间窗口和时间语义又是为何而生?又帮助我们解决了什么问题呢?
在报表项目中,经常会碰到数据库压力非常大影响整个系统性能的问题。由以下的传统方案的结构示意图能够看出。所有数据存储和源数据计算都放在数据库完毕。当并发訪问量较大的时候,尽管每一个报表的数据量不大,还是会造成数据库压力过大。成为性能的瓶颈。多数数据库厂商提供的jdbc接口数据传输比較缓慢。在并发量较大的情况,对报表系统性能的影响也非常明显。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树(BRT)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在本文中,在R中拟合BRT(提升回归树)模型。我们的目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法,让初学者对基础更加了解,对以后网络的改建和创新打下基础,值得好好学习!希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识,打下牢固的基石,也非常感谢您们对我们计算机视觉战
前面的文章分别介绍了python线程互斥锁Lock 和 python GIL锁,两个对 python线程threading 都会有影响,那么具体又有什么区别呢?
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格:预测结果2023.6.2.xlsx中,表头如下:
在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是:动态性。在用户选择切片器的不同值后,整个计算重算,并根据用户的选择完成重算,这个选择在实际应用中,可以是门店,品牌,商品等各个维度,以在更加定制化的方面发现其规律。
在信息安全和数据完整性领域,哈希值是一个非常重要的概念。它能帮助我们验证文件的完整性,确保文件在传输或存储过程中没有被篡改。两种常见的哈希算法是MD5和SHA-256。在本文中,我们将探讨如何在PowerShell环境中计算文件的MD5和SHA-256哈希值。
**标准偏差(Standard Deviation)**量化了一组测量值中的变化程度
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场,并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
在 Excel 中,我们经常会使用快捷键Ctrl+F和Ctrl+H对查找的内容进行替换。
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】,仅做学习分享。
经过昨天的学习,相信大家已经对python的条件判断表达式if/else有一定的了解了,那么我们今天配合昨天的课程讲解一个新概念 – while循环 。
如果看不到此选项,则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ,然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来, 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项,然后单击“ 确定” 按钮。然后,您将能够访问数据分析工具。
3D视觉的核心问题是恢复场景结构、相机位姿、和相机参数,而解决方式有两种,一种是off-line的sfm(structure from motion),一种on-line的slam(simultaneous localization and mapping)。Slam 与sfm的区别在于,大多数slam系统是需要提前标定相机,而sfm 则不需要提前标定(通常所说的三维重建和slam的区别,严格意义上应该是sfm 和slam的区别)。
本文帮助客户运用关联规则方法分析中医治疗脑出血方剂,用Apriori模型挖掘所选用的主要药物及其用药规律,为临床治疗脑出血提供参考。
要讨论一个区块的诞生,一个地址如何成功锻造一个区块就一定绕不开讨论共识机制。共识机制是分布式系统的核心,在P2P网络中,互相不信任的节点通过遵循预设机制最终达到数据的一致性称为共识。
应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方,排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告,包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理,抽取信息、建立表,应用数据分析软件R对数据进行关联规则分析,应用网络分析软件进行聚类分析。
在前一篇文章 python线程创建和传参 中我们介绍了关于python线程的一些简单函数使用和线程的参数传递,使用多线程可以同时执行多个任务,提高开发效率,但是在实际开发中往往我们会碰到线程同步问题,假如有这样一个场景:对全局变量累加1000000次,为了提高效率,我们可以使用多线程完成,示例代码如下:
比热容(Specific Heat Capacity,符号c),简称比热,亦称比热容量,是热力学中常用的一个物理量,用来表示物质吸热或散热本领。比热容越大,物质的吸热或散热能力越强。它指单位质量的某种物质升高(或下降)单位温度所吸收(或放出)的热量。其国际单位制中的单位是焦耳每千克开尔文[J/( kg· K )],即令1KG的物质的温度上升1开尔文所需的热量。根据此定理,最基本便可得出以下公式:
可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度,在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况,那么p值小到什么程度会变成0呢,跳出p值,这么小的数在R中计算有意义吗?关于这些问题,我们将根据下面这个问题的回答展开讨论
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云