问题描述： 有时在遇到一个文本需要统计文本内词汇的次数的时候，可以用一个简单的python程序来实现。...解决方案： 首先需要的是一个文本文件(.txt)格式(文本内词汇以空格分隔)，因为需要的是一个程序，所以要考虑如何将文件打开而不是采用复制粘贴的方式。...这时就要用到open()的方式来打开文档，然后通过read()读取其中内容，再将词汇作为key，出现次数作为values存入字典。...key保存到字典中，对文本从开始到结束，循环处理每个词汇，并将词汇设置为一个字典的key，将其value设置为1，如果已经存在该词汇的key，说明该词汇已经使用过，就将value累积加1。...最后输出得到词汇出现的字典： 图 2 形成字典 版权声明：转载文章来自公开网络，版权归作者本人所有，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。
8题：统计最大组的数目 第9题：存在连续三个奇数的数组 第10题：替换所有的问号 ---- 力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升...---- 第6题：方阵中战斗力最弱的 K 行 试题要求如下： ?...遍历数组，找出数组中的偶数，只有偶数才能是其它数的两倍，然后在这个条件下，给这个偶数除以2，以temp变量保存，然后再次遍历数组，找到是否数组中有值与temp相等。...解答思路： 1、定义数组，并依据求出某个和值出现的次数（按照题意，定义46个数组大小就可以了）； 2、一次遍历求得的数组，统计键值最大时出现的次数。...---- 第9题：存在连续三个奇数的数组 试题要求如下： ?
统计模拟的基本概念 （一）统计模拟的定义 统计模拟即是计算机统计模拟，它实质上是计算机建模，而这里的计算机模型就是计算机方法、统计模型(如程序、流程图、算法等)，它是架于计算机理论和实际问题之间的桥梁。...它与统计建模的关系如下图。 ? （二）统计模拟方法 一般地，统计模拟分类如下： 若按状态变量的变化性质分为连续随机模拟和离散随机模拟。 而按变量是否随时间变化又可分为动态随机模拟和静态随机模拟。...+ Sys.sleep(1) + x + r > y + }) > mean(prb) [1] 0.4 三、R软件的统计模拟功能 1、R软件优秀的随机数模拟功能 生产某概率分布的随机数是实现统计模拟的前提条件...，而使用R命令可以生成以下常用分布的随机数 ?...2、优良的编程环境和编程语言 R所拥有的好的兼容性、拓展性和强大的内置函数有利于统计模拟的实现。 3、高效率的向量运算功能 使用R拥有的向量运算功能可以大大减少程序运行的时间，提高程序运行的效率。
1.2.1 主成分分析（PCA）的简介主成分分析对变量间的相关性矩阵或协方差矩阵进行特征分解，返回各变量相同的特征向量（因子），每个特征向量的长度等于原始相关/协方差矩阵中的变量数。...对于EEG数据，变量数和用于提取特征根的TF特征中的采样点数量一致，而观察数是被试数、条件以及通道数（参与者x条件x通道=总观测数），如果有trial水平，再乘以试次数，一般一个数据集就有固定的观察数，...总的来说，TF-PCA可提供一个有用的框架来解开在单一TF表征中存在的特定子过程。4）研究纵向变化。...然后，我们将该矩阵用于前后时间点数据进行TF表征计算，以便在每个时间点提取相同的错误相关的中额theta成分，之后就能统计这个错误相关的中额theta成分的纵向变化。...此外，中额叶theta成分的发育变化也可以预测同一发育窗口内精神病理症状的纵向变化。
古典概率 古典概率通常又叫事前概率，是指当随机事件中各种可能发生的结果及其出现的次数都可以由演绎或外推法得知，而无需经过任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率。...连续变量 在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值 期望值 在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值...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。...指数分布 在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。这是伽马分布的一个特殊情况。...偏态分布 偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。
因此，独立性相当于说，B的观察对A的概率没有任何影响。 2. 随机变量 考虑投掷 10 个硬币的实验，并且我们想知道硬币的正面次数。 这里，样本空间Ω的元素是正面和反面的长度为 10 的序列。...但是，在实践中，我们通常不关心获得正面和反面的任何特定序列的可能性。 相反，我们通常关心结果的实值函数，比如 10 次掷骰中出现的正面数量，或者最长连续反面的长度。...X~Binomial(n, p)（其中0≤p≤1）：正面概率为p的硬币n次独立投掷的正面数量。 X~Geometric(p)（其中p>0）：概率为p的硬币直到出现一次正面的投掷次数。...然而，在很多情况下，我们在随机实验过程中有兴趣知道的数量可能不止一个。 例如，在掷硬币十次的实验中，我们可能会关心X(ω)=出现的正面数量，以及Y(ω)=最长的连续正面长度。...在统计中，通过将另一个变量求和来形成一个变量的边缘分布的过程，通常称为“边缘化”。 3.3 联合和边缘概率密度函数 让X和Y为两个连续随机变量，联合分布函数为 。
长度最小的子数组 一、初始定义及原地修改 类似题目： 283. 移动零 27. 移除元素 26. 删除排序数组中的重复项 注意的问题 如何定义变量？ 如何从数组中删除？...删除排序数组中的重复项 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...删除排序数组中的重复项 II 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素最多出现两次，返回移除后数组的新长度。...长度最小的子数组 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和≥ s 的长度最小的连续子数组。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。...示例: 输入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 解释: 子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的连续子数组。
【给新数据打分】意思是利用用训练数据得出的模型预测新数据里的输出值 二、统计名词 【统计】就是“统而计之”对所考察事物的量的取值在其出现的全部范围内作总体的把握，全局性的认识。...【教育统计学】社会科学中的一门应用统计，是数理统计跟教育学、心理学交叉结合产物 【测量】按一定规则给对象在某种性质的量尺上指定值。...比率变量数据可以进行加、减、乘、除运算 【次数分布】一批数据中各个不同数值所出现次数多少的情况，或者是这批数据在数轴上各个区间内所出现的次数多少的情况。...【众数】一个次数分布中出现次数最多的那个数，众数不唯一可有一个或多个。用符号Mo表示。 【离中趋势】数据具有偏离中心位置的趋势，它反映了一组数据本身的离散程度和变异性程度。...【小概率事件原理】认为小概率事件在一次抽样中不可能发生的原理 【统计假设检验的显著性水平】在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平。记为α。
的样本空间是某一可度量的几何区域，并且任意一点在度量（长度、面积和体积等）相同的子区域内是等概率的，则事件 ? 的概率为： ? 2....重伯努利实验中 ? 出现 ? 次的概率，则 ? 可表示为： ? 这就是二项分布，常记成 ? 。 常见的分布函数 1.随机变量的分布函数 设 ? 为一个随机变量，则对任意的实数 ?...次独立重复试验中事件 ? 发生的次数， ? 是事件 ? 在每次试验中发生的概率，则对于任意的正数 ? ，有： ? 伯努利大数定理从一定角度揭示了“频率稳定于概率”说法的实质。...的一个简单随机样本， ? 为一个 ? 元连续函数，且 ? 中不含任何关于总体的未知函数，则称其为一个统计量，称统计量的分布为抽样分布。 3.常用的统计量 常用的统计量包括样本均值、样本方差、 ?...的 ? 分布。 F分布 设 ? ，且 ? 和 ? 相互独立，则称随机变量： ? 为服从自由度为 ? 的 ? 分布。 Reference [1] 统计建模与R语言
接下来，我会更一系列文章，带领大家重新温故概率论与线性代数，深入认识概率统计的方法论，并结合R语言边学习、边实践（R是本公众号唯一推荐学习工具，真的会比SPSS、SAS要简单！）。...与万有引力定律、安培定律等确定性规律不同，统计性规律只有在试验次数或观察次数足够多的情况下才能呈现出来，在个别试验或观察中出现的不确定性称之为随机现象。...对于每个样本点，其试验或观测的结果称之为事件，在一定样本容量内不同事件或事件集合出现的次数与样本容量之比称之为该事件的频率。...假设一个实验只有两个互不重叠的可能结果，记随机变量X为其中一个结果出现的次数，p为这个结果出现的概率，那么X只可能取值0、1，它的分布律是： 这时我们称X服从以p为参数的伯努利分布。...同理对于连续随机变量： 为Y=y条件下X的条件概率密度。
多项式朴素贝叶斯：特征变量是离散变量，符合多项分布，在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数，或者是单词的 TF-IDF 值等。...在比如有些特征可能是连续型变量，比如说人的身高，物体的长度，这些特征可以转换成离散型的值，比如如果身高在160cm以下，特征值为1；在160cm和170cm之间，特征值为2；在170cm之上，特征值为3...提取邮件主题和邮件体中的独立字符串，例如 ABC32，￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频。按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件。...表中存储TOKEN串到字频的映射关系。 计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率P=（某TOKEN串的字频）/（对应哈希表的长度）。...这样我们倾向于找到 TF 和 IDF 取值都高的单词作为区分，即这个单词在一个文档中出现的次数多，同时又很少出现在其他文档中。这样的单词适合用于分类。
一直该区间内的时间平均发生的次数（或者叫做发生率），且为有限数值。该时间平均发生次数通常用希腊字母λ表示。 （3）表示 X∼Po(λ) 给定区间内发生r次时间的概率是： ?...均匀分布 均匀分布是指连续型随机变量所有可能出现值的出现概率都相同。其概率密度函数为： ? 均匀分布的期望为： ? 方差为： ?...这表明X落在 [a,b] 的子区间内的概率只与子区间长度有关，和子区间位置无关，因此X落在 [a,b] 的长度相等的子区间内的可能性是相等的，所谓的均匀指的就是这种等可能性。 1....（1） 一元线性回归模型 一元线性回归描述因变量如何依赖自变量和误差项的方程称为回归模型。可以表示为：Y＝β₀＋β₁X＋ε式中，β₀，β₁为模型的参数。...在法律体系中,排除合理怀疑是定罪的一般标准,并且要在陈述中展示嫌疑人是如何以及为什么犯罪。排除合理怀疑并不意味着排除一切怀疑。 参考链接 ?
1970年代末期冯志伟教授首先开展了对汉字信息熵的研究，经过几年的文本收集和手工统计，在当时艰苦的条件下测定了汉字的信息熵为9.65比特(bit)。...在汉语分词研究中，有学者用双字耦合度的概念代替互信息： 设 ci，ci+1是两个连续出现的汉字，统计样本中ci，ci+1连续出现在一个词中的次数和连续出现的总次数，二者之比就是ci，ci+1的双字耦合度...理由：互信息是计算两个汉字连续出现在一个词中的概 率，而两个汉字在实际应用中出现的概率情况共有三种: (1)两个汉字连续出现，并且在一个词中； (2)两个汉字连续出现，但分属于两个不同的词； (3)非连续出现...而双字耦合度恰恰计算的是两个连续汉字出现在一个词中的概率，并不考虑两个汉字非连续出现的情况。...例如：“教务”以连续字符串形式在统计样本中共出现了16次，而“教”字出现了14 945次，“务”字出 现了6 015次。(教, 务) 的互信息只有 －0.5119。
Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。...如何找到N^2个数的中数(median)？ 经典问题分析 上千万or亿数据（有 重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。...当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。...得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。...比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个
Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。...如何找到N^2个数的中数(median)？ ➤经典问题分析 上千万or亿数据（有 重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。...当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。...得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。...比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个
题目描述 这是 LeetCode 上的「995. K 连续位的最小翻转次数」，难度为 「Hard」。...在仅包含 0 和 1 的数组 A 中，一次 K 位翻转包括选择一个长度为 K 的（连续）子数组，同时将子数组中的每个 0 更改为 1，而每个 1 更改为 0。...自然而然，我们会想到使用数组 arr 来记录每一位的翻转次数。 同时我们又不希望是通过「遍历 arr 的 k 位进行 +1」来完成统计。...因此可以使用差分数组来进行优化：当需要对某一段 [l,r] 进行 +1 的时候，只需要 arr[l]++ 和 arr[r + 1]-- 即可。...这道题的贪心证明思路和 765. 情侣牵手 是一样的。 核心思想在于证明「当我在处理第 k 个位置的 0 的时候，前面 k - 1 个位置不存在 0，接下来要如何进行操作，可使得总的翻转次数最小。」
)}{P(X)} 因为分母相当于在数据库中X存在的概率，所以对于任何一个待分类项来说P\left(X \right) 都是常数固定的。...2）朴素贝叶斯与连续值特征 我们发现在之前的概率统计方式，都是基于离散值的。...如果遇到连续型变量特征，怎么办呢？ 以人的身高，物体的长度为例。一种处理方式是：把它转换成离散型的值。...如果特征x_{i}是连续变量，如何去估计似然度P\left ( x_{i}\mid y_{k} \right ) 呢？高斯模型是这样做的：我们假设在y_{i}的条件下，x服从高斯分布（正态分布）。...对应到文本分类的场景中，如果使用多项式朴素贝叶斯，假定特征x_{i} 表示某个词在样本中出现的次数（当然用TF-IDF表示也可以）。
简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。...连续型数据：数据可以在给定的范围内取任何值，给定的范围可以是有限的或无限的，比如一个女孩的体重或者身高，或者道路的长度。...在投掷硬币的总次数范围内可以是任何非负整数。 如果存在一组相同的随机事件，即一组伯努利试验，在上例中为连续掷硬币多次。那么某随机事件出现的次数即概率服从于二项分布，也称为多重伯努利分布。...在泊松分布中定义的符号有： λ是事件的发生率； t 是事件间隔的长度； X 是在一个时间间隔内的事件发生次数。 设 X 是一个泊松随机变量，那么 X 的概率分布称为泊松分布。...均匀分布和伯努利分布不同，随机变量的取值都是等概率的，因此概率密度就可以表达为区间长度分之一，如果我们取随机变量一半的可能值，那么其出现的概率就为 1/2。
我们如何解决这一问题？我们试着进行一些实验，如果硬币正面向上记录 1，如果反面向上记录 0。重复投掷 1000 次并记录 0 和 1 的次数。...连续型数据：数据可以在给定的范围内取任何值，给定的范围可以是有限的或无限的，比如一个女孩的体重或者身高，或者道路的长度。...在投掷硬币的总次数范围内可以是任何非负整数。 如果存在一组相同的随机事件，即一组伯努利试验，在上例中为连续掷硬币多次。那么某随机事件出现的次数即概率服从于二项分布，也称为多重伯努利分布。...在泊松分布中定义的符号有： λ是事件的发生率； t 是事件间隔的长度； X 是在一个时间间隔内的事件发生次数。 设 X 是一个泊松随机变量，那么 X 的概率分布称为泊松分布。...均匀分布和伯努利分布不同，随机变量的取值都是等概率的，因此概率密度就可以表达为区间长度分之一，如果我们取随机变量一半的可能值，那么其出现的概率就为 1/2。
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