1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
从没有白费的努力，也没有碰巧的成功。只要认真对待生活，终有一天，你的每一份努力，都将绚烂成花。
首先，要做一件事情首先要搞清楚的是：为什么要这么做？随着年纪越来越大，越来越觉得时间珍贵，所以每一分钟都要用好。而参加这个兴趣小组的原因很简单，想进一步提升自己的能力！
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
前文聊了分位数在股票市场中的应用（见zhuanlan.zhihu.com/p/97），这两天上证指数突突的冲上了3000点，真是一根阳线改变情绪、两根阳线改变观念、三根阳线改变信仰，股民们又开始沸腾了。借着指数良好的上涨势头，和大家聊一下加权平均数和基金定投的关系。
前面我们学过向量化可以较快的处理整个训练集的数据，如果样本非常的大，在进行下一次梯度下降之前，你必须完成前一次的梯度下降。如果我们能先处理一部分数据，算法速度会更快。
$$minimize_{x}\frac{1}{2} \sum_{i=1}^n \frac{w_i(a_i^T x -b_i)^2}{\sum_{k=1}^n w_k} + \frac{1}{2}\frac{\lambda}{\delta}\sum_{j=1}^m(\sigma_{j} x_{j})^2$$
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
image.png 首先先引入一段小新闻，从中涉及到的一些知识点楼主会标出： 仅有“人均”是不够的 日前，发改委发展规划司司长徐林表示，我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力，用世界银行的标准接近高收入国家的行列。 统计数字常遭遇吐槽 赵丽：“我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列”的言论一出现，就遭到了许多人的“吐槽”，有不少网友表示“被中高收入”，拖了国家后腿。 许建立：其实，普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次
本文仅记录自考运筹学复习阶段的一些计算题写法，如无特殊说明，所有资料均来自王乔瑜老师整理的题目。
也小,而 b 在纵轴上波动很大,所以斜率在 b 方向上特别大.所以这些微分中,db 较大,dw 较小.这样 W 除数是一个较小的数,总体来说,W 的变化很大.而 b 的除数是一个较大的数,这样 b 的更新就会被减缓.纵向的变化相对平缓.
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
在初中数学课本中，我们学习了平均数，但是平均数与中位数、众数有是关系呐，下面我就为大家总结一下：
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值，这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平，通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较，还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标，虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样，但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度，从而反 映一个国家的经济发展水平。
file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf
假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
while循环之前有博客详细讲过它的用法和语句,不记得的小伙伴可以点击👉:http://t.csdnimg.cn/lTC8H
本系列主要根据吴恩达老师的课程、李航老师的统计学习方法以及自己平时的学习资料整理！在本文章中，有些地方写的十分简略，不过详细的介绍我都附上了相应的博客链接，大家可以根据相应的博客链接学习更详细的内容。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。
最近看了几篇文章，都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下，这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。两个团队分别是港科和约翰霍普金斯大学(Daniel povey)；以及东京工业大学
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
写科普文，写的简明扼要很难，写的妙趣横生也很难，其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出，通过引入SE (squeeze-excitation)模块以及通道注意机制，该方案在国际声纹识别比赛（VoxSRC2020）中取得了第一名的成绩。百度旗下PaddleSpeech发布的开源声纹识别系统中就利用了ECAPA-TDNN提取声纹特征，识别等错误率（EER）低至0.95%。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注：如果有帮助，欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是： 它的梯度路线为： 但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算法，这个是基于SGD的，简单理解，
tf.train.ExponentialMovingAverage是指数加权平均的求法，具体的公式是 total=a*total+(1-a)*next,
在VSCode的工具函数中，numbers模块提供了一些方便处理数字的函数。其中包括clamp函数，用于将一个数字限制在指定的范围内；rot函数，用于对一个数字进行循环移位操作；以及计算移动平均值和滑动窗口平均值的函数等等。
在本公众号的第4篇推文里，我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到，Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现，Power View的预测功能用的是指数平滑法（Exponential Smoothing），同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承，可以推测应该也是沿用指数平滑法。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
【新智元导读】台风“天鸽”在深圳一带掀起了字面意思上的狂风暴雨，洗刷了持续的高温，但也引发深圳市有史以来第二次台风红色预警。不仅如此，“天鸽”强度一天连跳三级，也创下深圳市台风强度变化最快的记录。如何
是在整个 mini-batch 上进行计算,但是在测试时,你不会使用一个 mini-batch 中的所有数据(因为测试时,我们仅仅需要少量数据来验证神经网络训练的正确性即可.)况且如果我们只使用一个数据,那一个样本的均值和方差没有意义,因此我们需要用其他的方式来得到 u 和
R 语言在统计分析方面起了很大的作用，并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包，而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数： norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
跟指数平滑法（ETS）同样经典的另一个时间序列预测模型是ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model，整合移动平均自回归模型）。ARIMA完整模型如下方程所示：
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
if (mt_rand(1, 10000) == 1) { //采集请求的万分之一 //xhprof_enable(XHPROF_FLAGS_MEMORY);//生产环境尽量不要统计CPU信息啊 xhprof_enable(XHPROF_FLAGS_CPU+XHPROF_FLAGS_MEMORY); $xhprof_on = true; } foo(); $data = xhprof_disable(); print_r($data); //导入的这些文件都在下载的xhprof
当处理大型数据集时，使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能，包括数据过滤、筛选、分组和聚合等，可以帮助大家快速减少运算时间。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
对于微分方程：y’=f(x,y) y(i+1)=y(i)+h*K1 K1=f(xi,yi) 当用点xi处的斜率近似值K1与右端点xi+1处的斜率K2的算术平均值作为平均斜率K*的近似值，那么就会得到二阶精度的改进拉格朗日中值定理： y(i+1)=y(i)+[h*( K1+ K2)/2] K1=f(xi,yi) K2=f(x(i)+h,y(i)+h*K1) 依次类推，如果在区间[xi,xi+1]内多预估几个点上的斜率值K1、K2、……Km，并用他们的加权平均数作为平均斜率K*的近似值，显然能构造出具有很高精度的高阶计算公式。经数学推导、求解，可以得出四阶龙格－库塔公式，也就是在工程中应用广泛的经典龙格－库塔算法： y(i+1)=y(i)+h*( K1+ 2*K2 +2*K3+ K4)/6 K1=f(x(i),y(i)) K2=f(x(i)+h/2,y(i)+h*K1/2) K3=f(x(i)+h/2,y(i)+h*K2/2) K4=f(x(i)+h,y(i)+h*K3) 通常所说的龙格-库塔法是指四阶而言的，我们可以仿二阶、三阶的情形推导出常用的标准四阶龙格-库塔法公式
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