文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用Python学线性代数：自动拟合数据分布

问题 如果有一组数据，如何确定他们来自哪个统计分布？ 从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，其实 Python 中有一个可以自动拟合数据分布的库 —— distfit 。...这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。...distfit 简单又好用 # 安装 pip install distfit 常见用法： .fit_transform(): 在经验数据 X 上拟合分布 .summary:获得拟合数据并测试拟合优度的所有分布的分数....predict():预测响应变量的概率 .model：输出分布的最佳参数 .plot(): 绘制最佳的拟合分布 示例 from distfit import distfit import numpy...： 最后绘制最佳的拟合分布 dist.summary 输出各分布的参数。

2.6K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    使用Mathematica研究艾滋病

    数学统计学家Bob Byers发现，威布尔分布（最广泛用于估计潜伏期的概率分布）并未表现出迄今为止在艾滋病研究中收集到的数据的某些重要特征。...Byers解释说：“虽然数据表明，被诊断出患有艾滋病的可能性在大约七年内达到了平稳期，但威布尔的'风险函数'却没有。”...知道艾滋病的发病时间也将有助于卫生保健分析人员和经济学家预测艾滋病病例对卫生保健系统的影响。 “我使用Mathematica求解了一个微分方程，该方程使'风险函数'遵循对数分布，”Byers解释说。...“这种新的分布比观测到的数据拟合得明显好于Weibull。” Byers说，如果没有Mathematica，他将面临手工解决方程式的繁琐且耗时的任务。...Mathematica优势： •数值—— 积分 •符号—— 微分和积分，简化大型代数表达式，微分方程求解

    39010

    如何评估神经网络的鲁棒性？一种通用方法：CLEVER

    首先在分布中生成个的样本，每一个批次中均匀且独立，共有个批次数据量。 然后去计算，在集合中保存保存下每个批次的最大值。接下来，作者对反向威布尔分布参数进行了极大似然估计，并且位置估计被用作去估计。...Lipschitz常数样本的概率分布函数和拟合的反向威布尔分布。...还显示了估计的最大似人估计的参数、p值和K-S检验统计量D。 如下图所示，如果p值大于0.05，则不能拒绝零假设，这意味着基础数据样本很好地符合反向威布尔分布。...可以发现，所有数字都接近100%，从经验上验证了可以使用反向威布尔分布作为 梯度范数。...因此，反向威布尔分布（即极值）的拟合位置参数可以是用于计算CLEVER分数的局部交叉Lipschitz 常数的良好估计。

    3.6K70

    【收藏】万字解析Scipy的使用技巧！

    物理常量 常用单位 special函数库 非线性方程组求解 最小二乘拟合 计算函数局域最小值 计算全域最小值 解线性方程组 最小二乘解 特征值和特征向量 连续概率分布 离散概率分布 核密度函数 二项分布...，泊松分布，伽马分布 二项分布 泊松分布 伽马分布 学生分布（t-分布）和t检验 卡方分布和卡方检验 数值积分 球的体积 解常微分方程 ode类 常数和特殊函数 物理常量 from scipy import...: 随机变量的生存函数，它的值是1-cdf(t) ppf: 累积分布函数的反函数 stat: 计算随机变量的期望值和方差 fit: 对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数 以下是随机概率分布的所有方法...（t-分布）和t检验 从均值为 的正态分布中，抽取有n个值的样本，计算样本均值 和样本方差s 则 符合df=n-1的学生t分布，t值是抽选的样本的平均值与整体样本的期望值之差经过正规化之后的数值...卡方分布是概率论和统计学中常用的一种概率分布，K个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布。

    4.1K20

    Scipy使用简介

    物理常量 常用单位 special函数库 非线性方程组求解 最小二乘拟合 计算函数局域最小值 计算全域最小值 解线性方程组 最小二乘解 特征值和特征向量 连续概率分布 离散概率分布 核密度函数 二项分布...，泊松分布，伽马分布 二项分布 泊松分布 伽马分布 学生分布（t-分布）和t检验 卡方分布和卡方检验 数值积分 球的体积 解常微分方程 ode类 常数和特殊函数 物理常量 from scipy import...: 随机变量的生存函数，它的值是1-cdf(t) ppf: 累积分布函数的反函数 stat: 计算随机变量的期望值和方差 fit: 对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数 以下是随机概率分布的所有方法...（t-分布）和t检验 从均值为的正态分布中，抽取有n个值的样本，计算样本均值和样本方差s 则符合df=n-1的学生t分布，t值是抽选的样本的平均值与整体样本的期望值之差经过正规化之后的数值，可以用来描述抽取的样本与整体样本之间的差异...卡方分布是概率论和统计学中常用的一种概率分布，K个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布。

    2.2K20

    数据挖掘学习小组之（概率分布）

    连续变量概率分布 均匀分布 在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。...均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。...在概率论中，贝塔分布，也称Β分布，是指一组定义在(0,1) 区间的连续概率分布。 威布尔分布 威布尔分布，又称韦氏分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。...威布尔分布在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。...num_bins = 30 #直方图柱子的数量 n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins,density=1, facecolor='blue', alpha=0.5) #拟合一条最佳正态分布曲线

    72210

    python实现10种概率分布（附代码）

    as pltfrom scipy.stats import betafrom scipy.stats import weibull_min均匀分布匀分布是指在一个区间内所有值出现的概率均等的概率分布。...在概率论和统计学中，均匀分布也被称为矩形分布。这种分布可以通过两个参数a和b来定义，它们分别是数轴上的最小值和最大值，因此通常表示为U(a, b)。...泊松分布的期望（均值）和方差均为 $\lambda$。...这种分布适用于仅有两个可能结果的单次试验，即“成功”和“失败”，成功的概率为p，失败的概率则为1-p。当试验次数n较大时，二项分布可以近似为正态分布。...Weibull分布，也称为威布尔分布，是一种连续概率分布，广泛应用于生存分析、工程学、可靠性分析和质量控制等领域。

    67410

    Python 随机数生成：深入探索 random 模块的功能与应用

    选择适当的分布和参数将有助于更准确地模拟实际情况。...16. random.weibullvariate(alpha, beta)random.weibullvariate(alpha, beta)函数生成一个服从威布尔分布的随机浮点数，其中alpha是形状参数...import randomrandom_weibull = random.weibullvariate(2, 1) # 生成威布尔分布的随机数print("威布尔分布的随机浮点数:", random_weibull...在实际应用中，根据具体场景选择适当的分布和函数，合理设置参数，能够更好地模拟真实情况，支持科学计算和数据分析。...从生成均匀分布的random.random()到更复杂的分布如三角分布、Beta分布、威布尔分布等，random模块提供了丰富的工具来满足不同随机数需求。

    71020

    一文搞懂常见概率分布的直觉与联系

    当人们谈论从瓮中抽取球而没有提到放回时，插上一句“是的，超几何分布”几乎总是安全的，因为我在现实生活中从来没碰到任何人真用球装满一个瓮，接着从中抽球，然后放回。（我甚至不知道谁拥有一个瓮。）...指数分布和威布尔分布 回到客户支持电话的例子：距下一个客户呼叫还有多久？这一等待时间的分布听起来像几何分布，因为直到终于有客户呼叫的那一秒为止，无人呼叫的每一秒可以看成失败。...涉及“到某事件发生前的时间”（也许是“无故障工作时间”），应该考虑指数分布。实际上，无故障工作时间是如此重要，我们有一种更一般的分布对其加以描述，威布尔分布。...指数分布适用于发生率（例如，损毁或故障概率）恒定的情况，威布尔分布则可以建模随着时间而增加（或减少）的发生率。指数分布不过是威布尔分布的一个特例。 当聊天转向无故障工作时间时，考虑“威布尔”。...卡方检验基于观测值和理论值的差（假定差遵循正态分布）的平方和。 ? 伽玛分布和贝塔分布 如果都谈到卡方分布之类了，那么谈话应该算是比较严肃的。

    1.9K10

    如何用神经网络“寻找威利”

    与传统的计算机视觉图像处理方法不同的是，它只使用了少数几个标记出威利位置的图片样本，就训练成了一套“寻找威利”的系统。 训练过的图像评估模型和检测脚本发布在作者的GitHub repo上。...本文介绍了用TensorFlow物体检测API训练神经网络、并用相应的Python脚本寻找威利的过程。...大致分为以下几步： 将图片打标签后创建数据集，其中标签注明了威利在图片中的位置，用x，y表示； 用TensorFlow物体检测API获取并配置神经网络模型； 在数据集上训练模型； 用导出的图像测试模型；...当然，你肯定希望它降得越低越好，因为如果它在缓慢地下降，就意味着你的模型正在学习（要么就是过拟合了你的数据……）。 你还可以用Tensorboard显示更详细的训练数据。...这样的结果表明，作者用于训练的图像并不多，模型可能对训练数据过度拟合了。

    1.1K60

    数学建模--拟合算法

    傅里叶级数拟合：将复杂的函数拆解成多个简单的正弦和余弦函数的和，通过求解系数来实现拟合。这种方法广泛应用于信号处理、图像处理等领域。...贝叶斯估计法：基于概率论的方法，通过先验知识和观测数据来估计参数的后验分布。 最大似然估计法：根据观测数据的概率分布函数来估计模型参数，使似然函数最大化。...Python也有相应的库，如NumPy和SciPy，提供线性拟合、多项式拟合和对数拟合等功能。...其基本思想是通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合曲线或表面。在不同的数据分布下，最小二乘法的表现可能会有所不同。 最小二乘法在处理正态分布数据时表现最佳。...尽管最小二乘法主要用于正态分布数据，但它也可以应用于其他类型的数据分布，如指数分布、对数正态分布和威布尔分布。

    13110

    21个必知的数据科学面试题及答案

    如果数据集包含一个实例的较小数字，用对折重新采样，测量效度与R平方和均方误差（MSE）。 Q4.解释准确率和召回率。它们和ROC曲线有什么关系？...因此，用拇指法则确定文章包含误导统计推断，就是检 查这篇文章是否包含了统计方法，和统计方法相关的选择上的细节限制。找一些关键词如“样本”“误差”等等。...EVT的州有3种分布模型的极端数据点所需要的一组随机观察一些地理分布:Gumble,f,和威布尔分布,也称为极值分布(EVD)1、2和3分别。...EVT的状态,如果你从一个给定的生成N数据集分布,然后创建一个新的数据集只包含这些N的最大值的数据集,这种新的数据集只会准确地描述了EVD分布之一:耿贝尔,f,或者威布尔。...广义极值分布(GEV),然后,一个模型结合3 EVT模型以及EVD模型。 知道模型用于建模数据,我们可以使用模型来适应数据,然后评估。一旦发现最好的拟合模型,分析其执行,包括计算的可能性。

    1.1K70

    机器学习读书笔记系列之正则化与模型选择

    机器学习读书笔记之正则化与模型选择 整理者：艾奇 原作者：张威，Wei's Homepage 链接：https://wei2624.github.io/MachineLearning/ 正则化与模型选择...特征选择(Feature Selection) 如果我们有n个特征，m个样本，其中 (VC 维度is O(n)),我们可能会过度拟合。在这种情况下，你想选择最重要的特征来训练。...它计算了竖线两边变量分布的差异。如果和 y 是独立的，那么 KL 是0。这代表着特征和标签直接没有任何关系。然而如果MI很高，那么这个特征和标签有强相关性。 3....基于先验分布，我们可以用S数据集来计算后验分布： 使用后验分布来预测推断，我们有： 现在，我们可以计算条件期望值y。然而计算后验值的完全解是很难的，因为分母中的积分很难得到完全解。...最大后验MAP(maximum a posteriori) 可以用以下方法计算： 通常来讲，先验分布有0均值，单位方差。这会使MAP 比ML 更不容易过度拟合。

    63820

    BN和Dropout在训练和测试时有哪些差别？

    作者丨海晨威@知乎 编辑丨极市平台 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61725100 导读 本文首先介绍了Batch Normalization和Dropout在训练和测试时的不同点...而在测试时，比如进行一个样本的预测，就并没有batch的概念，因此，这个时候用的均值和方差是全量训练数据的均值和方差，这个可以通过移动平均法求得。...对于BN，是对每一批数据进行归一化到一个相同的分布，而每一批数据的均值和方差会有一定的差别，而不是用固定的值，这个差别实际上也能够增加模型的鲁棒性，也会在一定程度上减少过拟合。...但是一批数据和全量数据的均值和方差相差太多，又无法较好地代表训练集的分布，因此，BN一般要求将训练集完全打乱，并用一个较大的batch值，去缩小与全量数据的差别。...和Dropout单独使用都能减少过拟合并加速训练速度，但如果一起使用的话并不会产生1+1>2的效果，相反可能会得到比单独使用更差的效果。

    3K30

    干货|21个必知数据科学面试题和答案

    如果数据集包含一个实例的较小数字，用对折重新采样，测量效度与R平方和均方误差（MSE）。 Q4.解释准确率和召回率。它们和ROC曲线有什么关系？...因此，用拇指法则确定文章包含误导统计推断，就是检查这篇文章是否包含了统计方法，和统计方法相关的选择上的细节限制。找一些关键词如“样本”“误差”等等。...EVT的州有3种分布模型的极端数据点所需要的一组随机观察一些地理分布:Gumble,f,和威布尔分布,也称为极值分布(EVD)1、2和3分别。...EVT的状态,如果你从一个给定的生成N数据集分布,然后创建一个新的数据集只包含这些N的最大值的数据集,这种新的数据集只会准确地描述了EVD分布之一:耿贝尔,f,或者威布尔。...广义极值分布(GEV),然后,一个模型结合3 EVT模型以及EVD模型。 知道模型用于建模数据,我们可以使用模型来适应数据,然后评估。一旦发现最好的拟合模型,分析可以执行,包括计算的可能性。

    63940

    21个必知数据科学面试题和答案

    如果数据集包含一个实例的较小数字，用对折重新采样，测量效度与R平方和均方误差（MSE）。 Q4.解释准确率和召回率。它们和ROC曲线有什么关系？...因此，用拇指法则确定文章包含误导统计推断，就是检查这篇文章是否包含了统计方法，和统计方法相关的选择上的细节限制。找一些关键词如“样本”“误差”等等。...EVT的州有3种分布模型的极端数据点所需要的一组随机观察一些地理分布:Gumble,f,和威布尔分布,也称为极值分布(EVD)1、2和3分别。...EVT的状态,如果你从一个给定的生成N数据集分布,然后创建一个新的数据集只包含这些N的最大值的数据集,这种新的数据集只会准确地描述了EVD分布之一:耿贝尔,f,或者威布尔。...广义极值分布(GEV),然后,一个模型结合3 EVT模型以及EVD模型。 知道模型用于建模数据,我们可以使用模型来适应数据,然后评估。一旦发现最好的拟合模型,分析可以执行,包括计算的可能性。

    47630

    21个必知数据科学面试题和答案

    如果数据集包含一个实例的较小数字，用对折重新采样，测量效度与R平方和均方误差（MSE）。 Q4.解释准确率和召回率。它们和ROC曲线有什么关系？...因此，用拇指法则确定文章包含误导统计推断，就是检查这篇文章是否包含了统计方法，和统计方法相关的选择上的细节限制。找一些关键词如“样本”“误差”等等。...EVT的州有3种分布模型的极端数据点所需要的一组随机观察一些地理分布:Gumble,f,和威布尔分布,也称为极值分布(EVD)1、2和3分别。...EVT的状态,如果你从一个给定的生成N数据集分布,然后创建一个新的数据集只包含这些N的最大值的数据集,这种新的数据集只会准确地描述了EVD分布之一:耿贝尔,f,或者威布尔。...广义极值分布(GEV),然后,一个模型结合3 EVT模型以及EVD模型。 知道模型用于建模数据,我们可以使用模型来适应数据,然后评估。一旦发现最好的拟合模型,分析可以执行,包括计算的可能性。

    1.6K80
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券