正态分布式是应用最为广泛的一种连续型分布。正态分布在十九世纪前叶由高斯加以推广,所以通常称为高斯分布。
什么是正太分布检验? 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。 方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression(s2),
约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围,约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围,以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。
在数据分析过程中,得到一组数据,在分析之前,通常需要判断数据是否符合正态分布与否,再决定下一步分析方法。那么,如何判断数据是否属于正太分布呢?
上几篇说了three.js的曲线,这篇来郭先生来说说three.js曲线,在线案例点击three.js曲线
正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下:
今天要跟大家分享的是Stata特别篇——Stata图表汇总! 本篇内容将会涉及到常用的图表类型以及统计分析过程作为判别和辅助分析的各种常用图表。 大家都知道由于Stata最为强大的统计分析软件之一,其强项在于统计分析而非作图,但是对比目前各种主流的统计分析软件,Stata的默认图表质量还是属于上乘的(其实Stata允许二次加工,只是加工起来比较费时),尤其是跟Eviews和SPSS比,图表的质量要好很多。 Stata在图表构建方面的最大优点是(除了图表质量),可以自由操控图表元素甚至通过自定义完成图表的叠加
全距:最大值与最小值的差。仅描述数据的宽度,并没有描述数据上界和下届间数据的分布。
二项分布有两个参数,一个 n 表示试验次数,一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布,其中试验次数 n 无限增加,而 p 是 n 的函数。
为什么有了Accuracy还要提出Precision的概念呢?因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候,比如正样本数为1,负样本数为99时,模型只要每次都将给定的样本预测成负样本,那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99,精度依然可以很高,但这毫无意义。但是同样的样本集,同样的方法运用到查准率公式上,就不可能得到一个很高的值了。
P-值规则:先把显著性水平α值转化为一定分布下的临界值,然后在计算检验统计值,最后把检验统计值与临界值相互比较来判断是否拒绝原假设。在双侧检验时,α平分在两侧,临界值为±Zα/2(正太分布的情况)或±t(α/2,n-1)(t分布)。在正太分布时,α为0.05时,Zα/2=1.96。
明天就国庆放假了,正好赶上中秋节,首先祝大家“双节”快乐! 不管是出去玩,还在一个人在家里,在宿舍,在自己的小房子“玩”,祝大家都能找到自己的乐趣!但是呢, 安全第一! 想乘着国庆好好学习一把的童鞋, 也别太拼, 学习一会儿就休息一下。然后我想说,我国庆要出去“嗨”一下了,so 这期间不能更新了。。 ============================== 好,接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念,混淆矩阵,confusion matrix,第一个听说混淆矩阵的时候,稀里糊涂的看不懂,等到我明白了机
一同前行! 假设我们有一个曲线(或者平面)y=wx+b 我们给定它一个特定的w,和b w = [2,51] b = 21.2 即y=2x1+51x2+21.2 目标是通过数据训练使得w和b靠近w =[2,51],b = 21.2,换句话说就是通过训练得到一个平面能够跟实际的平面(y=2x1+51x2+21.2)一致。 -代码实现- 回顾深度学习的套路: 准备数据集dataset 构建网络(激活函数activation function) 初始化 训练(epochs,更新权重) 预测 所用的深度学习框架为Mx
(1)P-P图。以样本的累积频率作为横坐标,以安装正太分布计算的相应累计概率作为纵坐标,把样本值表现为直角坐标系中的散点,如果服从正太分布,则样本点围绕第一象限的对角线分布。
大数据文摘力荐!原创小视频【AI说人“画”】系列。用轻松的手绘方式,讲清楚一些有趣的AI概念。 我们有号称所有聪明人中最酷的那个小姐姐!用灵魂手绘和欢脱语言,来和你聊聊最枯燥的理论!请收看5分钟中文小
CTR问题我们有两种角度去理解,一种是分类的角度,即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度,将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题,一般在预估的时候都是得到一个[0,1]之间的概率值,代表点击的可能性的大小。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节将通过实践应用sklearn为我们封装的高斯核的SVM算法来进行具体的分类并解释分类决策边界的几何意义,着重实验不同的gamma取值对最终分类决策边界的影响。
近日,一位社区大佬将一个AI画山水画的开源项目移植到全志V853开发板上。这个项目仅用不到5000行代码,就实现了一个可以自动作画的“人工智能”,并且不需要调用任何第三方库。
本篇文章介绍一下目标检测中常用的一些评估准则,大家跑 yolo 的时候可能看着一堆输出不知道啥意思,希望这篇文章能够解决大家的疑惑,主要是翻译 GitHub 上的一个 repo,原文是英文写的,链接在这里,写的挺不错,就翻译过来给英文不好的同学看看,另外还加了几个项目中没有提到的准则
散点图显示两组数据的值,如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定,并由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关性。例如,身高—体重、温度—维度。
从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪstɪks]的音译字,并不是因为这个算法是突出逻辑的特性.
作者 :sileng 前言 近年来,机器学习领域取得了突破性的发展,越来越多的应用场景受益于此,也取得突破。机器学习善于解决重复性,有规律的的问题,而运维的某些业务场景也恰是被枯燥的、重复性的工作所堆积。为此作者尝试使用机器学习的方法来解决运维场景下的某些问题,记录此文。 机器学习与平时编程解决问题的区别 我们平时编程解决问题,主要是基于规则,而通过机器学习来解决问题是通过建立模型。 1、基于规则 我们通过经验或者智慧,主动发掘可以解决问题的规则(也许就是一条条if语句),然后将许多规则结合在一起形
Numpy中的常用随机函数常常用于按照某种概率统计规则来产生随机数,在机器学习和深度学习中,我们常常需要使用随机函数对一些参数进行初始化,而且在一些深度学习框架中,通常会使用与Numpy一致或者类似的接口函数。比如:
本文主要介绍了一种基于机器学习的秒级监控指标异常检测方法,该方法利用历史数据构建正常指标曲线,并基于该曲线分析异常点,从而快速发现异常情况。在实践过程中,该方法在 10 秒内可以发现异常,并能够准确识别异常类型,方便运维人员及时进行处理。
挺神奇的东西,网上没有多少资料,我也不是太懂,代码什么的都没写过,那就抄一下百度百科吧
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。
佳爷特别喜欢听歌,而且稍微对耳机有那么点追求,这次想推荐的当然不是耳机,哈哈是,一款软件。
这两年过得比以往丰富多彩。学会了利用空闲时间看书、听书。这一年读过的书比前面10年加起来都多,读书确实开阔了视野,让自己更加脚踏实地。
让我告诉你一个关于Vue的故事,不仅仅是从Vue开发者的角度,我也会尝试着解释在Monterail中使用它的很多原因,你将会发现采用它对开发者和产品所有者来说都是一个很棒的决定。我将会告诉你我们如何拥抱Vue社区以及如何通过组织第一次国际Vue大会对其历史作出重大贡献。
线性回归对已有数据进行建模,可以对未来数据进行预测。有些人觉得线性回归太过简单,甚至不屑于称之为机器学习;另外一些人觉得很多编程库已经对线性回归做了封装,使用时调用一下函数就好,不必了解太多数学推导过程。实际上,线性回归是所有机器学习技术的一个最好起点,很多复杂的机器学习技术以及当前大火的深度神经网络都或多或少基于线性回归。
二分类评估是对二分类算法的预测结果进行效果评估。本文将构造出一个水泊梁山的具体实例带领大家梳理相关概念。
因项目需要,琢磨了几天 angular,结果下来还是有点一脸懵逼。尝试进行编译下简体中文的文档也是一堆错误。
前面讲到了假设检验,可以检验某个简单的结论,判断两个总体是否显著不同,今天,讲统计学中非常经典的一个知识,这就是回归,回归的分类很多,今天主要讲其中的OLS回归,OLS回归包括三大部分,分别是简单线性回归,多项式回归,多元线性回归.回归在数据分析中应用的非常广泛,可以做分类,也可以做预测,当然,更注重预测.接下来,我们讲讲回归的原理及流程。 一.简单线性回归 1.要解决的问题 简单线性回归是要找出一个变量与另一个变量的函数关系,这比相关分析更高一级,相关分析只能找出两个变量是否有线性关系,
作为一个软件开发者,最大的挑战就是在不断涌现的新技术中进行取舍,持续学习是从事这一行业的必备技能。在这个领域里,技术更新最快地又非前端莫属了。各种框架的出现、版本的更新此起彼伏,呈现出一派欣欣向荣之景
二项分布有两个参数,一个 n 表示试验次数,一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布,其中试验次数 n 无限增加,而 p 是 n 的函数。 1.如果 np 存在有限极限 λ,则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。反之,如果 np 趋于无限大(如 p 是一个定值),则根据德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心极限定理,这列二项分布将趋近于正态分布。 2.实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布,但是如果同时 np 又比较小(比起 n来说很小)
random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的伪随机数生成器。Mersenne Twister 最初开发用于为蒙特卡洛模拟器生成输入,可生成具有分布均匀,大周期的数字,使其可以广泛用于各种应用。
全称 Bjøntegaard-Delta rate,用于评价不同的视频编码器RD(率-Rate,失真-Distortion)性能 是 Gisle Bjøntegaard 等人在 H.264 标准开发过程中提出的
无论是初入 AI 行业的新人,还是想转行成为 AI 领域的技术工程师,都可以在本篇文章中,收获入门 NLP 和实战的相关知识。
在训练模型时,我们需要使用各种评价指标评估模型的效果。然而,在我初入门时,很多概念都搞不清楚,网上大部分总结或者比较简单,或者杂糅在一起,有点凌乱,甚至可能还有错误,在此抛砖引玉,总结一下各种常用的评价指标,以备使用时查阅,如有错误欢迎指出。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib,就衍生出 Scikit-Plot。
之前在写一个项目需要把多点连成平滑的曲线,而且这些点是无法预知的。开始想到用贝塞尔曲线,但是具体贝塞尔曲线的控制点要怎么设定,怎样让多点都落在曲线上而且保持曲线的平滑,就一直没想到。 后来参考了一篇
例如求总体均值的置信区间的含义:选择区间上下限是为了让总体均值介于a和b之间这一结果具有特定的概率。一般选取的置信水平为0.95。
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline,从思路到具体代码,这篇文章一次性都讲到了》,是基于英文来举例的。
受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为 感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一 信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以假阳性概率(False positive rate)为 横轴,击中概率为纵轴所组成的坐标图,和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
在制作3D可视化看板时,除了精细的模型结构外,炫酷的动画效果也是必不可少的。无论是复杂的还是简单的动画效果,要实现100%的自然平滑都是具有挑战性的工作。这涉及到物理引擎的计算和对动画效果的数学建模分析。一般来说,只有专业的3D建模从业人员才能完成这项挑战。然而,在实际情况下,当我们对动画精细程度的要求不是特别高时,仍然可以借助一些外部工具来实现一些常见的动画效果,例如巡检、移动和旋转等。今天小编向大家介绍的工具就是Babylon.js中提供的动画曲线编辑器。用户只需要通过简单的拖拽和点击操作,就能自定义设计想要的动画效果,提升3D可视化看板的视觉效果。(如下图所示)
查准率,表示所有被预测为正类的样本(TP+FP)是真正类(TP)的比例: P = T P T P + F P P= \frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 查全率,表示所有真正类的样本(TP+FN)中被预测为真正类(TP)的比例: R = T P T P + F N R= \frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云