高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率分布的聚类方法，它假设数据集由若干个高斯分布组成，每个高斯分布代表一个簇。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
上一篇我们写了一个基本的代码框架也宣告我们由C++进入了C++，这节我们根据上篇笔记用到最多的cin和cout初步了解类对象的知识，类是OPP编程的核心概念之一。 类是用户定义的数据类型，要定义类，需要描述它有什么数据和对数据可以执行哪些操作，类之于对象相当于类型之于变量。类是描述，对象是数据规范创建的实体，比如老师如果作为类，他们他的数据大概是主教学科 年龄 身高 薪资 班级 而操作应该是上课 布置作业 下课 等等 cout是一个类对象，他是一个ostream类对象描述了ostream对象表示的数据和可以进行的操作，如将字符数字插入到流当中，同样cin是一个istream类对象，也是在iostream中定义的。ostream和istream类没有被我们定义，但我们可以通过包含类库文件使用它。类指定了对类对象执行的所有操作，，要对特定对象执行这些允许的操作，需要发送一条消息。如果希望cout对象显示一个字符串，一种是通过使用类方法 一种是重新定义运算符。 比如cout<<"重新定义运算符"<<endl;
C++11 是一个比较重要的版本，它引入了许多新的语言特性和标准库组件。其中，随机数生成的新特性极大地方便了开发人员在程序中生成随机数。
来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读8分钟本文我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。 现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。” 了解数据的分布有助于更好
如果你学过 Java ，就知道 Java 的编程思想就是：万事万物皆对象。Python 也不例外，在解决实际问题的过程中，可以把构成问题事务分解成各个对象。
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要介绍了一下TVM的Relay并介绍了如何基于Relay构建一个Conv+BN+ReLU的小网络，然后介绍了一下TVM中的Pass的工作机制，并较为详细的介绍了RemoveUnusedFunctions，ToBasicBlockNormalForm，EliminateCommonSubexpr三种Pass。其中Relay部分的详细介绍大部分引用自官方文档：https://tvm.apache.org/docs/tutorials/get_started/introduction.html。
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心； 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
目录 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 3.3 关系分析（散点
最初学习数据分析只是出于兴趣，自学了Python。最近才生出转行数据分析的想法，目前已经辞职，准备全身心地投入到学习中。
【目录】 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 3.3 关系分析（
今天记录一下最近学习pytest的过程中对fixture功能的总结，学习pytest就要好好的了解下它的精髓所在—fixture，就像了解unittest中的setup和teardown一样。接下来开始正题：
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布（指数分布、正态分布），最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。 🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程 欢迎订阅，持续更新。 文章目录 14.1 Python之禅 一些感悟 14.2 时间复杂度分析 14.2.1 代数分析 14.2.2 三集不相交问题 14.2.3 元素唯一性问题 14.2.4 第n个斐波那契数 O(2
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
静态方法是一种普通函数，就位于类定义的命名空间中，它不会对任何实例类型进行操作。使用装饰器@staticmethod定义静态方法。类对象和实例都可以调用静态方法。
类是一种将抽象转换为用户定义类型的C++++工具，他将数据表示和操纵数据的方法组合成一个整洁的包。 比如有一个股票的类，可以把他的价格，持有人，数量等等，我们可以将股票简化，将操作限制为获得股票、增持、卖出股票、更新股票价格、显示关于股票的信息。此外我们还需要存储一些信息
前段时间去面试了一些招聘 Python 软件开发的公司，看看现在的公司都关注 Python 的那些方面。因为疫情原因，现在面试都是电话或者视频面试，也可以约晚上，不用请假，也不影响白天的工作，面试的成本非常低，收益却很高，面的好的话就意味着涨薪水，面的不好就说明自己掌握的还不够，因此面试是一个很好的学习交流形式，推荐大家每 2 年都去面试一波。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Function罗列一下吧，初学者的了解，分类可能不准确，一起交流。
在写 Keras (下) 时，发现很多内容都要用到类 (class) 和对象 (object)，因此本文作为 Python 系列的特别篇，主要介绍面向对象编程 (Object-Oriented Programming, OOP)。
面向对象三大特性之封装 # 封装,将多个类方法中调用的相同参数封装为类变量 class Bar: def __init__(self, n, a): self.name = n self.age = a self.xue = 'o' b1 = Bar('alex', 123) b2 = Bar('eric', 456) """使用场景 如果多个函数中有一些相同参数时，使用封装 """ class DataBaseHelper: def
Python 定义了一些标准数据类型，用于存储各种类型的数据。Python有五个标准的数据类型，分别是：
先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52290505
计算这百万个操作并存储结果需要几秒钟！甚至现在的手机的处理速度都以Giga-FLOPS衡量时（即每秒数十亿次数字运算）。 不过事实证明，这里的瓶颈不是操操作系统作本身，而是CPython在循环的每个循环中必须执行的类型检查和函数分派。 每次计算倒数时，Python都会首先检查对象的类型，并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码（静态语言的优势），则在代码执行之前便会知道此类型规范，并且可以更有效地计算结果。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
尽管在日常的开发工作中，开发团队已经在发布产品前花费大量资源和精力进行软件测试，但实际上，已发布的软件仍然有一些错误，而这些错误往往表现为release版本运行时崩溃
大数据文摘作品，转载需后台申请授权 原文作者：Erin Shellman 选文|孙强 编译|吴怡雯 校对|丁雪 佘彦遥 导读：不仅微博，在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twit
在生活中，大家都应该听过这个词，比如儿子继承他老子的财产，那么在python中也有继承，但是有不少人比较难理解继承这个东西。 在python，所有的类都默认继承object类，因此object类也被称为基类,其他的类称为派生类,在python中继承就是 子类可以继承父类中的所有的非私有方法
描述： 我们所知道常用的操作系统有Windows,Mac,LINUX,UNIX,这些操作系统底层对于文件系统的访问工作原理是不一样的,因此您可能要针对不同的操作系统来考虑使用那些系统模块,即修改不同的代码。但是Python中有了OS模块,我们不需要关心什么操作系统下使用什么模块,OS模块会帮你选择正确的模块并调用。
众所周知，Python 3.11 版本带来了较大的性能提升，但是，它具体在哪些方面上得到了优化呢？除了著名的“香农计划”外，它还包含哪些与性能相关的优化呢？本文将带你一探究竟！
此外，fit可以求分布参数的极大似然估计，包括location与scale，nnlf可以求负对数似然函数，expect可以计算函数pdf或pmf的期望值。
1、运行test_mult_shape函数，设定相同的随机数组，两次运行两个一行的多维正态分布的结果。
本章内容： 1. @classmethond 2. @staticmethod ======================================== Python面向对
通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？
大家在前端开发过程中有遇到过 @ + 方法名 这种写法吗？当我第一次看到的时候，直接懵了，这是什么东东……
对于不同的分布，有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)，正态分布、均匀分布、逻辑斯谛分布、指数分布的偏度和峰度都是特定的值，在偏度-峰度图中是特定的点，而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线，贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域。因此可以通过未知分布的偏度峰度值（在图中是一个观察点），与各种分布的偏度峰度点（线、区域）进行对比，判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升Python程序的性能。
相关视频——黑马程序员匠心之作|C++教程从0到1入门编程,学习编程不再难_哔哩哔哩_bilibili(84-146)
要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们将探讨统计和概率的关系。
花下猫语：Python 中下划线的用法令人叹为观止，相信你已在各种文章或教程中见识过了。在 2016 年的 3.6 版本之后，Python 还引入了一种新的语法，使得下划线也可以出现在数值中。这篇翻译的文档，将带你重温这个特性的引入过程。
在python中，有一些内置好的特定的方法，这些方法在进行特定的操作时会自动被调用，称之为魔法方法，下面介绍几种常见的魔法方法。
该方法是由 scipy.stats.kstest 改进而来的，可以做正态分布、指数分布、Logistic 分布、Gumbel 分布等多种分布检验。默认参数为 norm，即正态性检验。
当然还有一些像：torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数；
Numpy 和 Pandas 可能是用于数据科学（DS）和机器学习（ML）任务的两个最广泛使用的核心Python库。毋庸置疑，计算数值表达式的速度对于这些DS/ML任务至关重要，这两个库在这方面不会令人失望。
和其它编程语言相比，Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
