开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时，我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因：精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言，精度不够的情况一般会选择截断，而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而，一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大，将会出现非常奇怪的报错。因此，我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准，但在什
有时候我们的数组内容是缺失的，那么我们我们肯定不能掐着手指头去数呀，我们最好的办法就是扫描一下，然后给填个经验值即可。Np就是这么干的。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
箱线图：单个基因在组之间的表达量差异，必须知道每个组是对照组还是实验组。R语言中同一个分组对应一个关键词，比如对照组不能写成对照1，对照2，这样就不能把对照归为一类。
本文假定上述数据均被插值成 WMO GDPFS 手册中规定的标准网格，即 1.5 度 * 1.5 度。下面的指标计算不涉及数据插值问题。
功率和方差这两个概念，一个是表示信号的强度，一个是表示随机信号的一个统计量，为什么高斯白噪声的平均功率会等于它的方差呢？
本篇介绍随机变量和概率分布的基本概念，以及有关概率分布的一些简单统计量，它们构成了概率和统计的基础知识。
统计学是数据分析必须掌握的基础知识，它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识，对于具体的知识点，楼主就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考书籍《深入浅出统计学》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。
微积分在随即行为分析上扮演了一个角色。 例如，某个年龄段人的胆固醇水平，成年女性随机的高度 等 这里叫做 **continuous random variables 连续随机变量 **
典型的网络是由节点与连接两节点的边组成，现实生活存在大量复杂系统可通过网络加以描述，比如社交网络、电力网络、交通网络等。
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
选自sobolev 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 本文作者曾介绍一些现代变分推理理论。这些方法经常可用于深度神经网络并构造深度生成模型（例如 VAE 等），或者使用便于探索的随机控制来丰富确定性模型。本文介绍了一种随机计算图，它将随机变量分解为其它随机变量的组合以避免 BP 算法的随机性。 所有的这些变分推理的案例都会把计算图转换成随机计算图，即之前确定的那些结点会变成随机的。不过在这些结点中做反向传播的方式并不是简单与直观的，本文将介绍一些可能的方法。这次我们会注意到，为什么通
近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤，相似度的计算都是必不可少的，那么都有哪些计算相似度的方法呢？
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
大数定律就以严格的数学形式表现了随机现象的一个性质，平稳结果的稳定性（或者说频率的稳定性）；
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。
一般来说，R2在0到1的闭区间上取值，但在实验中，有时会遇到R2为inf（无穷大）的情况，这时我们会用到R2的计算公式：
一组数字中全部是数字,我们需要返回数组中最大或者最小的数字,这是常见的需求.当然,求数组中所有数字的平均值,也是一个很常见的需求.今天我学习的内容就是,来实现这些.
摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
最后一个函数比较特殊，ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值，与之相对，chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
PCA(Princile Component Analysis)，中文名叫做主成成分分析，它的主要理论是：线性组合输入空间，以期找到一组标准正交基，实现坐标变换。 PCA的主要应用有以下几点：
随着数字化的脚步加快，越来越多的企业开始注重数据的展示和报告。原有数据的整合，清洗，二次加工变得越来越普遍。为了实现以上功能，企业不得不花大量的人力、物力去做原始数据的加工，但是由于业务场景的快速变化，导致原有代码里面写死的数据处理逻辑和现实的需要产生严重的偏离。针对这些，迫切希望有一个能自己实现数据处理，然后将处理结果进行多维度展示的工具。那么今天，就给大家推荐一款软件工具——Wyn商业智能软件。
random.seed(a=None, version=2)：指定种子来初始化伪随机数生成器。
上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel model引入到regression中。首先，通过将ridge regression和representer
这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。MCMC只是蒙特卡洛方法的一种，尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来自出门问问NLP工程师李理，详细解读了AlphaGo背后的MCTS的工作原理及其对围棋AI的贡献，深度学习包括DCNN在围棋AI领域的发展（包括Facebook darkfmcts），以及二者在AlphaGo系统中的具体协作。文章还结合作者本人的经历对围棋算法与中国象棋算法的差异进行了比较。 本文原标题：AlphaGo的棋局，与人工智能有
李理，出门问问NLP工程师 编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来
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算法的执行效率，粗略地讲，就是算法代码执行的时间。但是，如何在不运行代码的情况下，用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢？
换句话说，如果可用训练数据的数量是固定的，我们继续添加维度的话，则会发生过拟合。另一方面，如果我们不断增加维度，训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖，并避免过拟合。在上面的例子中，我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多，数据越稀疏，使得对分类器参数（即，其判定边界）的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是，这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下：
要理解时间复杂度，需要先理解时间频度，而时间频度简单的说，就是算法中语句的执行次数。
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。
本篇博客中的 互相关函数 和 自相关函数 , 都是 " 功率信号 " 的 相关函数 ;
强非线性函数往往倾向于非常大或非常小幅度的梯度。这导致的困难是，当参数梯度非常大时，梯度下降的参数更新可以将参数抛出很远，进入目标函数较大的区域，到达当前解所做的努力变成了无用功。梯度告诉我们，围绕当前参数的无穷小区域内最速下降的方向，这个无穷小区域之外，代价函数可能开始沿曲线背面而上。更新必须被选择为足够小，以避免过分穿越向上的曲面。我们通常使用衰减足够慢的学习率，使连续的步骤具有大致相同的学习率。适合于一个相对线性的地形部分的步长经常在下一步进入地形中更加弯曲的部分时变得不适合，会导致上坡运动。
前言： 概率论的理解有些抽象，掌握概率论的方法，用实际样本去无限接近真实，熟练掌握并且使用一些最基本的概念是前提，比如，均值，方差 排列 组合 计算各种公式的基础 排列 image.png
在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的效果最好。 在此我尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。 1 基于决策树的方法 基本的学习方法是依据最有区分度的划分条件，递归地将训练数据划分成具有同质成员的桶块。“同质性”的衡量标准是基于输出标签而定
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
给出自变量、因变量和误差项的实例数据，假设 现在不知道回归方程中的参数，运用最小二乘法求解三个参数，得出 β=11.292，β1=11.307，β2=-6.591，这与原参数天差地别。。。
大部分强化学习算法中需要用到值函数（状态值函数或者动作值函数），估计值函数的方法主要有时序差分(Temporal-difference, TD)算法和蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法。这些方法各有优缺点，TD算法的估计量具有高偏差(Bias)低方差(Variance)的特点，相反，MC算法的估计量具有低偏差高方差的特点。Hajime在2000年提出了一种巧妙地在偏差与方差间找平衡的方法，称为
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
2021 年到来了，有时会感叹时间过得真快。在 2020 年，对于大部分人来说都增加了两个额外的东西：口罩和健康码。一些事情的发生，悄然改变了我们的生活，推动着我们向前。
正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高斯积分，其结果对于确定正态分布的归一化常数是非常必要的。最后我们将使用收集的信息理解，推导出正态分布方程。
选自TowardsDataScienceR 作者：Dima Shulga 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全理
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