导读:要做好数据分析,除了自身技术硬以及数据思维灵活外,还得学会必备的统计学基础知识!因此,统计学是数据分析必须掌握的基础知识,即通过搜索、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人必备的技能。
1)聚类的核心概念是相似度(similarity)或距离(distance),有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果,所以其选择是聚类的根本问题。
"If you set your goals ridiculously high and it's a failure, you will fail above everyone else's success.
这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量,而不是最大或者直接叫样本量计算呢?
聚类是一种非监督学习,是将一份给定数据集划分成k类,这一份数据集可能是某公司的一批用户,也可能是某媒体网站的一系列文章,如果是某公司的一批用户,那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类;如果媒体的文章,那么k-means做的就是根据文章的类型,把他分到不同的类别。
随机森林(Random Forest)基本原理参考:https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/54580994
机器学习(十九) ——K-均值算法理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是,每个x没有对应的分类结果y(i),需要我们用算法去得到每个x对应的y。 K均值算法,常用的场景包括市场分析
机器学习(十九)——K-均值算法理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是{x(1),x(2),…x(m)},每个x没有对应的分类结果y(i),需要我们用算法去得
科学技术发展如海浪一样也会潮起潮落,深度学习在经历了几次低谷后。2010年左右,在语音识别领域取得进展,2012年在计算机视觉领域也发展起来,随后各个领域都开始使用应用深度学习方法,而似乎渐渐抛弃了其他方法,那么深度学习是不是问题的最终解决之道呢?研究方向宽泛而多维才是合理的道路,不应过分追求热点领域。正如上世纪80年代日本学者在低谷时期仍然坚持自己的研究领域。
由于现实中的很多问题是非线性的,当处理这类复杂的数据的回归问题时,特征之间的关系并不是简单的线性关系,此时,不可能利用全局的线性回归模型拟合这类数据。在上一篇文章"分类树算法原理及实现"中,分类树算法可以解决现实中非线性的分类问题,那么本文要讲的就是可以解决现实中非线性回归问题的回归树算法。
要区分期望风险、经验风险、结构风险这三个概念,需要先讲一下损失函数L(Y,f(x))的概念。在机器学习中,损失函数主要是用来衡量模型的拟合程度,即表示模型预测值与真实样本值之间的差距。损失函数越小,说明模型拟合的越好,该模型对未知样本的预测能力也就越强。常见的损失函数如下图所示。本文以常见的平方损失函数来举例说明。
聚类算法是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为多个簇,使得同一簇内的样本相似度较高,而不同簇之间的样本相似度较低。在数据分析中,聚类算法可以帮助我们发现数据的内在结构和规律,从而为进一步的数据分析和挖掘提供有价值的信息。
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。
很多的时候我发现很多人和我一样我对机器学习的基本概念一知半解,比如我经常会听到归一化及标准化,傻傻分不清楚。最近看了一篇文章清楚的阐述了归一化和标准化的定义、适用场景、物理意义及使用意义。经过原作者授权以后,我想进行转发并加上我的一些理解,和更多的人一起学习进步。 在机器学习和数据挖掘中,经常会听到两个名词:归一化(Normalization)与标准化(Standardization)。它们具体是什么?带来什么益处?具体怎么用?本文来具体讨论这些问题。 一、是什么 1. 归一化 常用的方法是通过对原始数据进
这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本,你要么删了,要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息,填充要是填充的不合适,会给样本增加噪音。
在上一期奇怪的转录组差异表达矩阵之实验分组中,我们谈到DESeq2输出NA的问题,这周我们仍使用上周 GSE126548-分组差异并不大,这个数据集来进行分析
"Graph Results" 是 JMeter 中的一个监听器,它提供了一种图形化的方式来显示性能测试的结果。
年龄:1-青年,2-中年,3-老年 学历:1-本科,2-硕士,3-博士 经历:1-出道,2-一般,3-老手,4-骨灰 性别:1-男性,2-女性
也许最令人惊讶的是:使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次,其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均,得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后,他们展示了这样一个表格:
简单来说,梯度下降就像是从山顶出发,到达最低的谷底,但下山过程中可能误入歧途,走入不是最低的谷底,即局部最优。
聚类是一种经典的无监督学习(unsupervised learning)方法,无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习,发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律,即不依赖于训练数据集的类标记信息。
编者按:本文作者陈遵秋,美国俄勒冈州,健康科技大学,公共卫生预防系,美国统计协会认证统计分析师;陈漪伊,美国俄勒冈州,健康科技大学,公共卫生预防系,生物统计助理教授(交流微信号:2823095726)。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人,现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表,与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热,所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说,90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东
“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的,但不会A/B测试肯定是不行的。”
通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较?只有通过数据标准化,都把它们标准到同一个标准时才具有可比性,一般标准化采用的是Z标准化,即均值为0,方差为1,当然也有其他标准化,比如0--1标准化等等,可根据自己的数据分布情况和模型来选择。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的,且由于该报告仅统计测试结果,执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下,可保留这个监听器执行测试,但根据JMeter的官方建议,还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”,如图29所示。
决策树是一种有监督的机器学习算法,可以实现分类和回归任务,通常对数据有比较好的拟合效果。
AI 研习社按:在机器学习和深度强化学习研究中,可重复性成为了最近最为热门、最常被人诟病的话题之一。复现一篇基于强化学习的文章远比想象的难,具体分析可参照《lessons learned from reproducing a deep RL paper》(http://amid.fish/reproducing-deep-rl)。
我想先讲解一下Kafka中的数据采集和统计机制 你会不会好奇,kafka监控中,那些数据都是怎么计算出来的 比如下图这些指标
① 举例 : 重量 , 高度 , 长度 , 距离 , 经纬度 , 温度 , 气压 等由 数值 和 刻度单位 组成的变量 ;
AI 科技评论按:在机器学习和深度强化学习研究中,可重复性成为了最近最为热门、最常被人诟病的话题之一。复现一篇基于强化学习的文章远比想象的难,具体分析可参照《lessons learned from reproducing a deep RL paper》(http://amid.fish/reproducing-deep-rl)。
K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)是一种经典的有监督学习方法,也可以被归为懒惰学习(Lazy Learning)方法。它基于“物以类聚”的原理,假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。
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)
③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值
1.9 k近邻算法总结[**] 优点: 1.简单有效 2.重新训练代价底 3.适合类域交叉样本 4.适合大样本自动分类 缺点: 1.惰性学习 2.类别评分不是规格化 3.输出可解释性不强 4.对不均衡的样本不擅长 样本不均衡:收集到的数据每个类别占比严重失衡 5.计算量较大 1.10 交叉验证和网格搜索[****] 1
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战,所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题,上一期: 表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值
t检验是统计学中最常用的检验之一。双样本t检验允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零假设。
参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述,如均值、方差等,而统计量则是基于样本数据计算得出的,用于估计或推断总体参数的值。
一个编码图像通常划分一个或多个片,每个片又可以划分成若干宏块组成,一个宏块由一个 16×16 亮度像素、一个 8×8 Cb以及一个 8×8 Cr 彩色像素块组成,即常见的420采样格式,如下图:
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。
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。
在计算傅里叶变换之前对信号去趋势是一种常见的做法,特别是在处理时间序列时。在这篇文章中,我将从数学和视觉上展示信号去趋势是如何影响傅里叶变换的。
聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高,而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习,数据没有标签,为了比较不同聚类模型的好坏,我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息,相关的指标可以分为以下两大类
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客,相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的,那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
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