原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...简介 直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图的算法的重要部分。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴 直方图桶（带值）。 Y 轴 频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....沿着给定的坐标轴为每个一维向量绘制单独的序列。 X-axis = 沿轴的数组索引，可选择用 xLabels 标注。 Y 轴 = 数值。 系列 = 矢量，由非轴数组轴的索引描述。
Recall 查全率是定义由给定查询和数据语料库的算法检索的相关性的大小。因此，给定一组文档和应该返回这些文档的子集的查询，查全率的值表示实际返回了多少相关文档。 此值计算如下： ?...实际上，这意味着当您获得数据点的预测时，与其一同给出的先验值，表示该模型如何“确信”关于给予该数据点的分类。...这就是为什么在这个领域，当选择特征时，计算具有和不具有某个特征的RMSE，以便说明该特征如何影响模型的性能。使用这个信息，然后可以决定该特征的附加计算时间与模型上的改进率相比是否具有价值。...最后，我们可以使用RMSE来计算一个在字段中称为R Squared的值。该值表示执行此模型与忽略此模型并仅仅只取每个值的平均值的差异值。为此，您需要首先计算平均值的RMSE。...简单来说，预测这些值的模型比每次要预测值时返回平均值要差大约1.31％。换句话说，我们可以更好地使用平均函数作为预测变量，而不是在这种特定情况下的模型。 --未完待续
从技术上讲，FedCFA 的反事实模块，选择性地替换关键特征，将全局平均数据集成到本地数据中，并构建用于模型学习的反事实正 / 负样本。...根据中心极限定理，若从原数据集中随机抽取的大小为 n 的子集平均值记为 ，则当 n 足够大时， 的分布趋于正态分布，其均值为 μ，方差 ，即： ，其中 µ 和 是原始数据集的期望和方差。...对于每个子集，计算其平均值 。由此，客户端能够生成本地平均数据集 以近似客户端原始数据的分布。...2．全局平均数据集计算：服务器端则负责聚合来自多个客户端的本地平均数据，并采用相同的方法计算出一个大小为 B 的全局平均数据集 ，该数据集近似了全局数据的分布。...最后，使用每对变量的 Pearson 相关系数绝对值的平均值作为 FDC 损失： 其中 Cov (・) 是协方差计算函数，Var (・) 是方差计算函数。
如果再次调用，他们将返回一个新的随机数。包装函数通常也是可用的，允许你得到整数，浮点，特定分布，特定范围内的随机数等等。 数字按序列生成。序列是确定性的，并以初始数字播种（seed）。...这被称为无替换选择（selection without replacement），因为一旦为子集选择了列表中的项，它就不会被放回原始列表（即，不能重新选择）。...使用sample（）函数可以完成此功能，这个函数从列表中选择随机样本而不进行替换。该函数需要的参数有列表和子集大小。请注意，这些选过的项实际上并未从原始列表中删除，只是被挑进了列表的副本。...下面的示例演示如何从20个整数的列表中选择五个项组成子集。...此函数使用单个参数来指定结果数组的大小。高斯值是从标准高斯分布中抽取的；这是一个平均值为0.0，标准差为1.0的分布。 下面的示例显示了如何生成随机高斯值数组。
它们如何运作？ SHAP基于Shapley值，Shapley值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。通过允许我们查看每个特征对模型的预测有多大贡献，该方法可以帮助我们解释模型。...通过获得这两个预测之间的差异，我们可以看到该特征对模型的预测有多大贡献。这是特征的边际贡献。我们对特征的每个子集都执行此操作，并取这些贡献的平均值，以获得特征的Shapley值。 计算边际分布 ?...然后，我们可以对模型中的每个特征重复此过程，以找到所有特征的值。这种特定方法的优点在于，我们可以看到特征如何影响单个预测，而不仅仅是对数据集中所有示例的平均影响。...从底部开始并向上移动图，我们看到遇到的每个特征如何影响模型的预测，直到到达顶部，这是对特定数据行的最终预测。还有许多其他方法可以可视化模型中的SHAP值。...总结 我们已经研究了SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的方法。通过这种方法，我们可以查看各个预测，并了解每个功能如何影响结果。
一.数据清理 简介：试图填充缺失值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中不一致。 1.缺失值 忽略：有可能影响结果 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常量替换。...因此，当样本距离平均值大于3δ，则认定该样本为异常值。 当数据不服从正态分布： 当数据不服从正态分布，可以通过远离平均距离多少倍的标准差来判定，多少倍的取值需要根据经验和实际情况来决定。...B的均值，和分别是A和B的标准差，而 是AB叉积和(即对于每个元组，A的值乘以该元组B的值)。...这样，原数据投影到一个小的多的空间上，导致维归约。与属性子集选择通过保留原属性集的一个子集来减少属性集的大小不同，PCA通过创建一个替换、较小的变量集“组合“属性的基本要素。...2.逐步向后删除：该过程由整个属性集开始。每一步中，删除尚在属性集中最差的属性。 3.逐步向前选择和逐步向后删除的组合 4.决策树归纳 数量归约 用替代、较小的数据表示形式替换原数据。
这是一个关于在数据中寻找真相的过程。它会帮助我们回答并解决问题。 现在，我们可以深入探讨为什么在数据科学中需要统计学以及它是如何对数据科学做出贡献的。 统计学是数据科学的支柱。...✅直方图-沿水平轴落入特定间隔（箱）的数据点的频率或计数的度量。 ✅PDF(概率密度函数)-一种描述连续随机变量在给定范围内取特定值可能性的统计函数。...✅CDF(累积密度函数)-一种给出随机变量小于或等于特定值的累积概率的统计函数。 ✅偏度-描述数据分布的不对称性。 ✅峰度-测量数据分布的尾部。...它可以帮助我们通过分析较大群体（总体）中较小的、有代表性的子集（样本）来得出结论或做出陈述。 ✅假设检验-它提出有关总体参数（例如总体平均值）的假设，并使用样本数据来测试这些假设是否得到支持或反驳。...✅平均绝对误差 (MAE)-MAE计算预测值和实际值之间的平均绝对差。 ✅均方误差 (MSE) - MSE计算预测值和实际值之间的平方差的平均值。
02平均(Averaging) 在求平均值时，最终输出是所有预测的平均值。这适用于回归问题。例如，在随机森林回归中，最终结果是来自各个决策树的预测的平均值。...与在混合中使用小的保留数据集相比，它计算了更多的折叠。 04装袋(Bagging) Bagging 随机抽取数据样本，构建学习算法，并使用均值来寻找 Bagging 概率。...该方法包括： 1、从原始数据集创建多个带有替换的子集 2、为每个子集建立一个基本模型 3、并行运行所有模型 4、结合所有模型的预测以获得最终预测 05增强(Boosting) Boosting是一种机器学习集成技术...下面是整个过程的样子： 1、从原始数据创建一个子集 2、用这些数据建立一个初始模型 3、对整个数据集运行预测 4、使用预测值和实际值计算误差 5、为错误的预测分配更多的权重 6、创建另一个模型，尝试修复上一个模型中的错误...该方法通过在其构建过程中引入随机化来减少估计量的方差。 Bagging有几种： 1、将数据的随机子集绘制为样本的随机子集称为粘贴。 2、当样本被替换抽取时，该算法被称为Bagging。
1.数据清洗 （1）处理空缺值： A, 忽略元组 B．人工填写空缺值 C．使用一个全局变量填充空缺值 D．使用属性的平均值填充空缺值 E．使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 F．使用最可能的值填充空缺值...，按箱中值平滑，按箱的边界值平滑 B．聚类：检测并且去除孤立点 C．计算机和人工检查结合：计算机检测可疑数据，然后对他们进行人工判断 D．回归：通过让数据适应回归函数来平滑数据，对连续的数字型数据较好...数据立方体中所涉及到的计算就是汇总) C．数据概化：沿概念分层向上汇总，数据立方体的不同的维之间可能存在着一个概念分层的关系 D．规范化：将数据按比例缩放，使这些数据落入到一个较小的特定的区间之内。...桶中放置该值的出现频率，其中桶和属性值的划分规则有：等深，等宽，V-最优，MaxDiff）， 聚类(将数据集划分为聚类，然后通过聚类来表示数据集，如果数据可以组成各种不同的聚类，则该技术非常有效，反之如果数据界线模糊...数据可以分层聚类，并被存储在多层索引树中)，选样(允许用数据的较小随机样本（子集）表示大的数据集。
假设我们知道所有员工子集的利润，Shapley值通过计算当i与组S一起工作与i不与组S一起工作时利润增加的加权平均值来给个体i分配贡献（这个数量被称为i的'边际贡献'）。...一种简单的方法是使用基准样本x^b来替换特征的值，以移除该特征。也就是说，如果特征i不存在，我们可以将其值设置为基准样本中对应特征的值。因此，这种情况下合作博弈的定义如图3c。...在本节中，作者重新强调它们的定义，并讨论如何计算相应的合作博弈，这是计算基准Shapley值、边际Shapley值和条件Shapley值所必需的。...基准Shapley值：要计算这个合作博弈的值，我们可以简单地创建一个混合样本并返回模型的预测结果。与其他方法不同，这个合作博弈是可以精确计算的。...在一般情况下，计算Shapley值是一个NP难问题。直观地说，基于穷举计算在特征数量上具有指数复杂度，因为它需要评估包含所有特征子集的模型。
，多个通过计算设计的分子进入临床试验，证明了这一领域对医学的贡献。...我们使用疟疾寄生虫Plasmodium falciparum的二氢或otate脱氢酶抑制剂三唑嘧啶类化合物的数据集来说明AIDD如何生成新颖的分子集合。...S的帕累托最优子集的成员被分配了一个帕累托秩为1，并被称为属于frst“帕累托层”（L1）或在“帕累托边界”上。在去除frst帕累托层后剩余的帕累托最优子集的成员（S1 = S−L1）的帕累托秩为2。...简单的例子是互补或相关模型组的最小值、最大值或平均值，但也支持更复杂的代数函数。...AIDD实现帕累托优化的一个基本特性是，用户可以为每个属性指定一个特定的上限，否则进一步的改进（增加或减少）就没有实际优势。
对该数据集的事务进行聚集的一种方法是，用一个商店的事务替换该商店的所有事务。这把每天出现在一个商店的成百上千个事务记录归约成单个日事务，而每天的数据对象的个数减少为商店的个数。 ?...▲表2.4 包含顾客购买信息的数据集 在这里，一个显而易见的问题是如何创建聚集事务，即在创建代表单个商店或日期的聚集事务时，如何合并所有记录的每个属性的值。...从这个角度，聚集是删除属性（如商品类型）的过程，或者是压缩特定属性不同值个数的过程，如将日期的可能值从365天压缩到12个月。...这反映了统计学事实：相对于被聚集的单个对象，诸如平均值、总数等聚集量具有较小的变异性。...术语“维归约”通常用于这样的技术：通过创建新属性，将一些旧属性合并在一起以降低数据集的维度。通过选择旧属性的子集得到新属性，这种维归约称为特征子集选择或特征选择。
拟写此文的灵感来自于人人可访问的免费教程网站，我曾认真阅读并一直严格遵守这篇Python文档，链接如下，相信你也会从该网站中找到很多干货。...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...10、求算术平均值 ? 11、求最大值 ? 12、求最小值 ? 13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？...可以使用dictionary函数进行单独计算，也可以多次计算值： ? 七、Vlookup函数 Excel中的vlookup是一个神奇的功能，是每个人在学习如何求和之前就想要学习的。
那么，该信息就可以用于特征选择，以去除噪声和减少我们的数据集的大小。 工作流程图 在下面的章节中，我们将会看到一些典型的监督学习任务的主要步骤，下图可以让我们直观地了解它们是如何连接的。 ?...对于分类数据，丢失的值可以从出现频率最高的类别中得到；对于一些数值型的属性，丢失的值可以使用样品的平均值来代替。...在一般情况下，通过k近邻插补得到的值来替换丢失数据被认为是优于使用总体样本均值进行替换的。 另外的一个关于特征提取的有趣方法可能包括花瓣和萼片的聚合运算，如花瓣或萼片宽度和高度之间的比率。...另一种常见的方法是（Z值）“标准化”或“变换到单位方差”的过程：每个样品减去属性的平均值，然后除以标准差，这样属性将具有标准正态分布（μ= 0，σ= 1）的性质。 ?...这两种方法的主要目的是为了去除噪声，通过只保留“有用的”（可区分的）信息提高计算效率，并避免过度拟合（“维数灾难”）。
组合数据：将多个表的数据合并在一起，以获得更复杂的结果。 计算数据：对结果进行计算，例如求和、平均值等。 SQL查询通常以SELECT语句开始，然后使用其他子句来进一步指定操作。...计算数据 - 使用聚合函数 聚合函数允许您对数据进行计算，如求和、平均值、最大值和最小值等。以下是一些常见的聚合函数： COUNT()：计算行数。 SUM()：计算列的总和。...AVG()：计算列的平均值。 MAX()：找到列的最大值。 MIN()：找到列的最小值。...以下是一些进阶的DQL查询主题： 1. 分组和聚合：使用GROUP BY子句对数据进行分组，并使用聚合函数对每个组的数据进行计算。...窗口函数：窗口函数允许您在查询结果集的子集上执行计算，通常与OVER子句一起使用。
☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45. 创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46....设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...如何使用数组上的滑动窗口计算平均值？(★★★) 76....计算一个1维数组X的平均值, 要求使用自展法求95%的置信区间.
早停法通过确定迭代次数解决这个问题，不需要对特定值进行手动设置。...而动量策略旨在加速学习过程，特别是在具有较高曲率的情况下。动量算法利用先前梯度的指数衰减滑动平均值在该方向上进行回退 [26]。...AdaDelta 将累积过去平方梯度的范围限制在固定窗口 w 内，取代了经典动量算法累积所有历史梯度值的做法。在时间 t 运行的平均值计算 E[g^2](t) 依赖于过去的平均值和当前的梯度值。...因此，该平均值计算可以表示为： ? 其中 γ 和动量项相同。实践中，该值通常设为 0.9 左右。根据等式 3.13，SGD 更新的等式为： ? 根据等式 5.6，Adagrad 的更新为： ?...移动均值的初始值和 beta1、beta2 值接近于 1（推荐值），因此矩估计的偏差接近于 0。该偏差通过首先计算带偏差的估计而后计算偏差修正后的估计而得到提升。 2.Adam算法 ?
我们可以使用自助法来进行更准确的估计： 多次（如1000次）从数据集中随机采样子样本，各次采样之间是有放回的（可以多次选择相同的值）。 计算每个子样本的均值。...计算上一步产生的所有均值的平均值，作为最终结果。 例如，假设我们共进行3次采样，得到了每个子样本的平均值分别为2.3,4.5和3.3。取这些数据的平均值作为原数据的均值，可得3.367。...给定一个新的数据集，计算每个模型的预测值的平均值。 例如，如果我们训练了5个袋装决策树，它们分别对输入样本进行了以下类别预测：蓝色，蓝色，红色，蓝色和红色，我们将采用出现次数最多的预测结果，即蓝色。...它让学习算法可查看的变量局限于一个随机子集内。 随机森林算法必需参数之一是在每个分割点可搜索的特征的数量。你可以尝试不同的值，并使用交叉验证来调整它。...变量重要性 构造袋装决策树时，我们可以计算每个分割点处的变量可降低的误差函数值。 在回归问题中，该值可能是平方误差和；在分类问题中，该值可能是基尼系数。
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。...特征空间的平均值是该单位正方形的中心，并且距离该中心的单位距离内的所有点都在内切单位正方形的单位圆内。不在此单位圆内的训练样本会更接近搜索空间的角落而不是其中心。...维度d和半径0.5的刻入超球面的体积可以计算为： (1) ? 图10显示了随着维度的增加，超立方体体积的改变： ? Figure 10....分类器方差的增加对应于过拟合。 另一个有趣的问题是应该使用哪些特征。给定一组N个特征;我们如何选择M个特征的最佳子集，使得M 的曲线中搜索最优。...这些方法被称为特征选择算法，并且通常使用启发法（贪婪法，最佳优先方法等）来定位特征的最优数目和组合。 另一种方法是通过一组M个特征来替换N个特征的集合，每个特征是原始特征值的组合。
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