'''男性三围标准计算公式： 胸围=身高*0.61 腰围=身高*0.42 臀围=身高*0.64 女性三围标准计算公式： 胸围=身高*0.535 腰围=身高*0.365 臀围=身高*0.565 '''
每天长时间坐在电脑前，缺乏运动，小腹渐渐长出赘肉，你是否为自己的健康感到过担心呢？ 为了监控体重变化，我这两天写了一个简易的"标准体重和饮食控制计算器"。只需要输入体重和身高，就可以得到你的标准体重和健康饮食的数据。 比如说，有一个身高165厘米、体重50公斤的女生，她的相关数据就是如下： image.png 这个网页程序写得比较匆忙，欢迎大家试用，指出不足。 ================================ 下面我简单介绍一下用到的计算公式： 标准体重的计算公式 我使用的是针对亚洲人体形
女性最佳身材计算器根据你输入的身高，即能得出最佳身材，根据东方女性的特征而定！ 女性最佳身材计算器可以根据你输入的身高来计算上臂围，胸围，腰围下限，腰围上限，臀围，大腿围，小腿围。女性身材比例公式来计算女性的最佳身材，完美身材，魔鬼身材。
大家看文献，或者自己做文章的时候应该都接触过误差线。误差线是通常用于统计或数据科学，用来显示潜在的误差或相对于系列中每个数据的不确定程度。误差线可以用标准差或标准误差，一般用标准差（standard deviation）。
BMI体质指数的计算公式是用体重（公斤）除以身高（米）的平方。BMI体质指数，也叫做身高体重指数，这个比值在一定程度上，可以反映人体密度。因为计算方式比较简单，可以很容易得出结果，现在被普遍用于评价我们的营养状况，或者是身体发育水平。 在python中，我们学习并掌握了if-else条件语句，我们可以利用python计算出自己的BMI值，来判断自己是否健康。
日常撸代码的偏锋，记录一篇C语言程序的完美输出， 虽然出现了BUG还是被偏锋修复了。原因自己写代码的时候不够仔细。
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？
在上一篇数据库提取教程中，小编教大家提取了“肺栓塞”患者的实验室指标，具体步骤可以参考MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的实验室指标。
编程练习(五) 输入身高与体重并打印 身体状况指数是身体质量指数即BMI指数，计算公式为：BMI=体重（千克）除以身高（米）的平方 判断身体BMI指数： 条件 如果小于18.5，打印“过轻” 如果大于等于18.5并且小于等于25，打印“正常” 如果大于25并且小于等于28，打印“过重” 如果大于28并且小于等于32，打印“肥胖” 否则，打印“严重肥胖” 📷 初始代码 # coding: utf-8 height = float(input('请输入身高：')) weight = float(input('请
近期作业: 1.判断闰年: 闰年判定：能被400整除。或者能被4整除但不能被100整除。其余的年份都为平年。 看起来挺简单的,一个if语句即可. import java.util.Scanner; public class leap_year { public static void main(String[] args) { //创建扫描器 Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.printl
目录 一、编写T-SQL程序，计算 1 + 2 − 3 + 4 − 5 … − 99 + 100 =? 二、写一个求三个数最大值的函数，输入为三个整数，输出为其中的最大值。 三、写一个T-SQL函数
古语有言，爱美之心，人皆有之。从古至今再继往开来，爱美终是要贯穿始终了。就当代而言，美（狭义）的表现无外乎一曰相貌，二曰身材。
作者：Rachel Zhang 百度深度学习实验室RD，关注计算机视觉，机器学习，算法研究，人工智能， 移动互联网等学科和产业. 在聚类中我们经常用到EM算法（i.e. Expectation - Maximization）进行参数估计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在expectation 和maximization两步中迭代地进行参数估计，并保证可以算法收敛，达到局部最优解。 由于公式实在太多，这里我就手写了……主要讲了以下几个部分： 1. 凸集，凸函数，凹集，凹函数的概念 2.
生活中总是存在着错综复杂的联系，例如喜欢打篮球的人，身高普遍比较高；喜欢穿艳丽色衣服的人，性格会普遍比较开朗；在超市买炸鸡的人，会大概率买啤酒。而反过来，这种联系并不一定成立。
闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)，也被称为 闵氏距离。它不仅仅是一种距离，而是将多个距离公式（曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离）总结成为的一个公式。
典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是常用的挖掘数据关联关系的方法之一。在展开之前，我们首先回忆一下数理统计中相关系数的概念。
回归分析是一种广泛使用的统计工具，利用已有的实验数据，通过一个方程来定量的描述变量之间的关系，其中的变量可以分为两类
如果说感知机是最最最简单的分类算法，那么线性回归就是最最最简单的回归算法，所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧；
连续特征离散化可以使模型更加稳健，比如当我们预测用户是否点击某个商品时，一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为，有时候特征精度过高也可能是噪声，这也是为什么在LightGBM中，模型采用直方图算法来防止过拟合。
小编邀请您，先思考： 1 相似度如何计算？ 2 相似度有什么应用？ 温馨提示：加入圈子或者商务合作，请加微信：luqin360 在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。 相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进行比较相似性。
例子是说测量校园里面同学的身高分布，分为男生和女生，分别抽取100个人...具体的不细讲了，参考文档中讲得很详细。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ]T。
EM 算法，全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
BODY标签表示文档的内容，document.body属性提供了可以轻松访问文档的BODY元素的脚本。简单地说，BODY标签是网页主要文本内容，这是搜索引擎优化中最重要的部分，即使页面基础优化其它因素做得非常出色，如果创建的正文内容质量不高不是唯一的，内容中不包括搜索关键词，将永远不会获得排名。
1 最大似然概率 例子是说测量校园里面同学的身高分布，分为男生和女生，分别抽取100个人...具体的不细讲了，参考文档中讲得很详细。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差∂2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ∂]T。 我们独立地按照概率密度p(x|θ)抽取100了个（身高），组成样本集X，我们想通过样本集X来估计出未知参数θ。这里概率密度p(x|θ)我们假设是是高斯分布N(u,∂)的形式，其中的未知参数是θ=[u, ∂]T。抽到的样本集是X={x
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 ;
摘要：本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归，并使用python进行了简单实现。
#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
大家好，我是鱼皮，最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句（几千行）的工作，我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器，可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL，从而大幅提高写 SQL 的效率！
Data Science （数据科学）作为现如今最炙手可热的领域之一，越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此，打下良好的概率论基础是必须的。
这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
数据分析师，无疑是数据时代最耀眼的职业之一，统计学，又是数据分析师必备的基础知识。
参考链接： Python中的统计函数 2(方差度量) 转载自：博客园：寻自己 https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=it
人类学习就是从经验中获得知识和技能，人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验，然后再对经验进行梳理、分析和研究，最后形成知识和技能。
这个男生的四个特征是长相不帅，性格不好，身高矮，不上进，我们最终得出的结论是女生不嫁！很多人说这是一道送分题，哈哈哈哈。我们用数学算法也说明了不靠谱是取不到老婆滴！
2.样本方差 方差（Variance）是度量一组数据的离散（波动）程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值，分母除以n-1是为了满足无偏估计：
作者 | 忆臻 来源 | 深度学习这件小事 【人工智能头条导读】朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是经典的机器学习算法之一，处理很多问题时直接又高效，因此在很多领域有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、文本分类等。也是学习研究自然语言处理问题的一个很好的切入口。朴素贝叶斯原理简单，却有着坚实的数学理论基础，对于刚开始学习算法或者数学基础差的同学们来说，还是会遇到一些困难，花费一定的时间。比如小编刚准备学习的时候，看到贝叶斯公式还是有点小害怕的，也不知道自己能不能搞定。至此，人工智能头条特
与Java类似，所有类都是继承自object类，但是在继承父类的时候有一些不一样的地方，Python是使用参数来建立继承关系的，而Java是使用extend关键字。
来源：ToBeSaaS 作者：戴珂 ---- 看一家SaaS公司的经营现状，以及它能走多远，并不需要分析那么多的北极星指标。实际上只要看两个指标就够了：客户终身价值LTV（Life Time Value）和客户获取成本CAC（Customer Acquisition Cost）。 也许你认为自己对这两个指标再熟悉不过了；但是我想说的也不是这两个指标，而是指标背后的事。 重新认识客户终身价值 我们都知道，所谓LTV，就是SaaS公司能够从一个客户那里获取的全部收入的总和。也许你认为LTV是一个
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~
在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。
今天，我们进入本系列最后一篇，来看看在一般的随机变量的概率描述中，分数是怎么建模，如何起作用的。
标准差是方差的平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。
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