基本功能是可以判断样本序列是否为随机序列。这种检验过程是通过分析游程的总个数来实现的。
20220502：已经很长时间不用 CSDN 写博客了，今天偶然看到自己以前写的这篇，发现存在一些错误和讲的不清楚的地方，修改一下以免误人子弟。（当然可能改后还是有错的，请读者不要尽信，如果实在不能理解我说的，很可能是我说错了
根据百度百科，癫痫(epilepsy)即俗称的“羊角风”或“羊癫风”，是大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大脑功能障碍的一种慢性疾病。据中国最新流行病学资料显示，国内癫痫的总体患病率为7.0‰，年发病率为28.8/10万，1年内有发作的活动性癫痫患病率为4.6‰。据此估计中国约有900万左右的癫痫患者，其中500～600万是活动性癫痫患者，同时每年新增加癫痫患者约40万，在中国癫痫已经成为神经科仅次于头痛的第二大常见病。
1. 何为非参数检验 我想检验一组是否是否符合XX分布怎么办？我想检验两个组数据均值是否相当，但又不知道各自的总体均值方差、分布....怎么办？不知道不知道，我什么都不知道，我就想做个检验，怎么办 简单粗暴的说，用非参数检验，你不用管数据是否符合某某分布，甚至极端一点，你再也不用操心数据是否满足那些假定了！ 非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。 参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的
所以问题就变成了n个树，每棵树可以选择用不用同树框。这其实就是一个01背包的变形。
生产环境，已经运行了好几年，一直没有问题。最近频繁奔溃(一般是连续运行好几天才奔溃一次)。boost 返回的 奔溃显示是 invaild_charset gbk. 通过在glibc中打断点，发现调用iconv_open的时候，返回错误码 __GCONV_NOCONV
爱丽丝有一只猴子，她必须每天给猴子喂水果。她有三种水果，香蕉，桃子和苹果。每天，她都会选择三分之一，
飞扬 / 撰写 整理 数说君 / 编辑 ---- 1. 关于非参数检验 上一文（1. 单样本非参数检验 | 非参数检验汇总）中已经说过，相比参数检验，非参数检验不需要管那么多假设，想象这样的场景： 我想检验某组数据是否符合某个分布，两组数据的分布是否有差异（废话我当然不知道他们的总体分布，不然我还检验干嘛？） 我不知道两组样本的均值和方差，但我就想检验这两个总体分布是否一样； 这个时候就需要非参数检验，顾名思义，不需要理会那么多参数了。 在第一文中，介绍了单样本的非参数检验——检验某组数据是否符合某种特
本次演讲来自SMPTE 2019，演讲者分别是来自Project Limelight的技术总监Francois Helt-Toutous，以及来自CST的开发主管Hans-Nikolas Locher。本次演讲的主要内容是法国电影中的均匀性测量方法。
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。
对照组有3个样本con1，con2，con3；模型组有3个样本M1，M2，M3；两个指标MDA和GSH，共有2组数据，可以采用T检验也可以采用单因素方差分析；一般两组数据习惯性用T检验。
【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
今天在B站看了毕导的《我给自己发了2亿个红包，才发现先抢和后抢的差距这么大！》的视频，非常有意思，大家感兴趣也可以到B站观看。
每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~
正态分布简介 正态分布 自然界中，许多连续型随机变量都呈现钟形分布，又叫正态分布。 正态分布的特性 标准正态分布几率表 标准正态分布 利用z表求标准正态分布几率与z值 利用z表求正态分布几率 检查数据
小S养了M只猫，雇了P位饲养员。农场旁边有N座山，从1到N编号，第i座山与第i-1座山的距离为D_i，饲养员都住在1号山上。 有一天，第i只猫到第H_i座山玩，一直玩到T_i停止。饲养员们必须接回所有的猫，饲养员们行走的速度为1个单位每单位时间。 问如何计划每个饲养员从1号山出发的时间，使得所有猫的等待时间最少。
SPSS为我们提供了探索分析，所谓探索分析之所以是探索，是因为有时候我们对于变量的分布特点不是很清楚，探索的目的在于帮助我们完成以下的工作：识别数据：例如数据的分布形式、异常值、缺失值；正态性检验：服从正态分布的检验；方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。有关于方差齐性检验原理、正态分布这里不累述，这里主要介绍SPSS的探索分析使用。 数据文件 这里使用的文件是不同周期的充值用户的充值数据，这里主要是针对流失用户和活跃用户的充值数据。 具体操作 首先将
kubernetes —— 工业级的容器编排平台，简称K8S（“k-s之间有8个字母），因为有了这个编排工具之后，不仅在给运维大大提升了运维的效率，也给应用稳定性提供了有力的保障。解决了出现容器时 、容器 网络 及运维管理成本。
对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
前篇已经大致介绍了NumPy，接下来让我们看看SciPy能做些什么。NumPy替我们搞定了向量和矩阵的相关操作，基本上算是一个高级的科学计算器。SciPy基于NumPy提供了更为丰富和高级的功能扩展，在统计、优化、插值、数值积分、时频转换等方面提供了大量的可用函数，基本覆盖了基础科学计算相关的问题。
显著性检验方法，通常也被称为假设检验方法，是统计学中用于评估样本统计量是否显著不同于某个假设值的一种重要工具。以下是假设检验方法使用时需要考虑的三个条件的书面化表述：
R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。这里的统计计算可以是数据分析、建模或是数据挖掘等，通过无数大牛提供的软件包，可以帮我们轻松实现算法的实施。 一些读者
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
KS-检验与t-检验等方法不同的是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布时，KS-检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS-检验作为非参数检验，在分析两组数据之间是否存在异常时相当常用。
今天给大家介绍密歇根大学的Lana X. Garmire教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章 “DeepImpute: an accurate, fast, and scalable deep neural network method to impute single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 为同时研究数万个单细胞的基因表达提供了新的机遇。本文提出了DeepImpute，一个基于深度神经网络的插补算法，它使用dropout层和损失函数来学习数据中的分布模式从而精确地插补缺失数据。总的来说，通过均方误差或皮尔逊相关系数衡量，DeepImpute比其他六种公开可用的插补方法精度更高。实验表明，DeepImpute是一个准确、快速、可扩展的插补工具，适合处理数量不断增长的scRNA-seq数据。
转自36kr 2015年10月4日 随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。 传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，
省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式完全不同
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设，损失函数，参数估计，和简单的预测。具体内容请看下面链接：【机器学习笔记】：大话线性回归（一）
Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。 赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。
如果你对上述两者的原理有所了解,可以继续往下看.如果不了解,可以点击链接先看一下基础~.
比如研究血型与性格是否独立，如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同，那么统计上独立。
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
【1】 Choice functions based multi-objective Bayesian optimisation 标题：基于选择函数的多目标贝叶斯优化 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08217
项目代码：https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
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Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0，1)，正好与概率的取值范围一致。
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
论文: Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet
导语：近10年，机器学习在人工智能领域迅猛发展，其中一个关键的推动燃料就是人类社会积累的大量数据。然而，尽管数据规模在总体上快速增长，绝大部分数据却分散在各个公司或部门内，导致数据被严重隔离和碎片化；也正因为此，各个组织间有很强的数据合作意愿，可是基于数据隐私和安全的考量，要在合规的情况下实现数据合作面临着诸多挑战。 基于上述原因形成的数据孤岛正严重阻碍着各方协同数据共同构建人工智能模型，也因此迫切需要一种新的机制来解决上述问题。联邦学习应运而生，通过这一新兴技术，可以在确保用户隐私和数据安全的前提下，各
实际应用中，评估指标依具体问题灵活使用，在选择模型和调整参数过程中选择正确的指标十分重要。模型评估目标应以业务目标为导向，选择最合适的评估指标。
“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论是学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
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