已有 27345 次阅读 2017-7-31 09:15 |个人分类:系列科普|系统分类:科普集锦
本文作者 吴昊:腾讯SaaS加速器导师,独立SaaS顾问,纷享销客前执行总裁,新书《SaaS创业路线图》作者。 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持,从战略到场景落地全方位加速企业成长,从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始,扫描 二维码 立刻报名 (或点击文末 “阅读原文”,直达报名入口) 详情介绍:SaaS行业英雄集结令再发,腾讯SaaS加
正态分布(也称为高斯分布)是一种非常重要的概率分布,它描述了许多自然和人为现象的数据分布情况。正态分布的形状呈钟形,其峰值位于平均值处,两侧对称下降。
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率,并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。
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假设你老妈挺操心你单身狗的生活,怕你孤独而死。为了给你寻找优质的相亲对象,就把你的照片放到了相亲网站上。艾玛,这可好一下子吸引来200多个人留言,要与你“私定终身”。
统计过程控制作为质量管理的五大工具之一,经过近百年的发展,已经在全球汽车制造领域得到广泛应用。具体来说,SPC主要有以下目的:
上回书说道:二项分布和泊松分布的关系,咱们知道,当n很大p很小的时候,二项分布可以使用泊松分布近似求解,那么咱们今天呢,主要研究二项分布和正态分布之间的“爱恨情仇”,正式开始之前,咱们先回顾先讲一下昨天讲到的二项分布,然后讲解什么是正态分布,如何通过python代码实现图形绘制,接着,咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件,通过python来看一下,为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。
在机器学习的世界中,以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率,并解释它的应用为何如此的广泛,尤其是在数据科学和机器学习领域,它几乎无处不在。
QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况。[1]
今天我们来聊聊统计学里面比较重要的一个定理:中心极限定理,中心极限定理是指:现在有一个总体数据,如果从该总体数据中随机抽取若干样本,重复多次,每次抽样得到的样本量统计值(比如均值)与总体的统计值(比如均值)应该是差不多的,而且重复多次以后会得到多个统计值,这多个统计值会呈正态分布。还是直接来看例子吧。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念,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。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 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。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识,
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。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识,所以我们开始吧。
75.0 64.0 47.4 66.9 62.2 62.2 58.7 66.6 64.0 57.0 69.0 56.9 50.0 72.0 63.5
两个骰子面值之和的概率,是两个骰子独立事件的概率的和。比如,得到点数3的概率为:一颗1、一颗2的概率 加上 一颗2、一颗1的概率 之和:
选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译 机器之心编辑部 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念,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。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 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。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发
转眼已经到了第四周了! 除了第一周提前交了作业,其它的都是在每周的周末写好了再发推送。这个作业,交起来也是越来越难,越来越吃力。毕竟机器学习这些东西以及统计学的一些理论知识,我都不会。机器学习是没学过,统计学的基本已经忘光了。每次的作业都是边查边写,对自己是挑战,希望一直坚持下去,能有提高!
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
泊松分布是一种离散概率分布,用于描述在给定时间间隔内随机事件发生的次数。它常用于模拟诸如客户到达商店、电话呼叫接入中心等事件。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而
二项分布是一种离散概率分布,用于描述在固定次数的独立试验中,事件“成功”的次数的概率分布。它通常用于分析诸如抛硬币、做选择题等具有两个结果(成功或失败)的事件。
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。
向AI转型的程序员都关注了这个号 大数据挖掘DT数据分析 公众号: datadw 我们在对数据进行预处理时,常常需要对数据做一些可视化的工作,以便能更清晰的认识数据内部的规律。 这里我们以kaggle案例泰坦尼克问题的数据做一些常用的可视化的工作。首先看下这个数据集: 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 我们换一个连续性变量多的数据集,看看特征直接相关度。 📷 下面我们看看高维数据如何做可视化分析,首先咱们造个高维数据集 数据的可视化有很多工具包可以用,比如下面我们用来做数据可视化的工具包Seab
摘要:概率分布在许多领域都很常见,包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学,如心理学和医学。它易于应用,并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布,并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误,在匆忙中跳过了几项,但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
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。
还记得我们在系列2开始的时候为大家介绍的几个特别的函数吗,rnorm(),dnorm()…?如果你忘记了,详情点击:R语言系列第二期:②R编程、函数、数据输入等功能
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
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:
我们常常谈论聚类,是通过距离去定义,比如K-means,距离判别等;今天我们一起谈谈EM聚类,一种基于统计分布的聚类模型,以统计分布作为设计算法的依据。其实,在大数定律的归束下,不管样本的分布类型是什么,当样本量趋于无穷大时,分布的类型将渐进于正态分布。
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差,认为所有的测量都必须是精确的,把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在,而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响,所以做科学实验往往要测量多次,用取平均值之类的统计手段去得出结果。
当我们在进行机器学习领域的学习和研究时,遇到的第一个难点就是数据探索性分析(Exploratory Data Analysis)。虽然从各种文献中不难了解到数据探索性分析的重要性和一般的步骤流程,但是在面对实际问题时,往往会有不知道从哪儿下手以及不知道怎么根据分析结果来优化算法的困境。
#本节内容为连续分布 import numpy as np import scipy.stats as st import matplotlib.pyplot as plt #pdf 概率密度 #cdf 累积概率 #sf:残存函数(1-cdf) #ppf百分比(累积概率的反函数),分位数函数 #stats:返回均值,方差 print(st.norm.stats())#标准化的分布的随机变量X可以通过变换(X-loc)/scale获得 >>(array(0.), array(1.)) print(st.no
原文转自:http://hi.baidu.com/leifenglian/item/636198016851cee7f55ba652
R语言里做做正态性检验通常用到的函数是shaporo.test(),这个是叫Shapiro-Wilk(夏皮罗-威尔克)正态性性检验。
公众号断更好几天了,期末了难免有点忙,在这跟大家说一声抱歉。上次对租金预测比赛进行的是数据分析部分的处理机器学习实战--住房月租金预测(1),今天继续分享这次比赛的收获。本文会讲解对特征工程的处理。话不多说,我们开始吧!
本文根据 2022.05.28 日,《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
以身高为例,以学校为总体,假设学校51578人,会有5178个身高,这5178个身高如下表:
分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。R内嵌了很多常用的统计分布,提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目,后面接分布的英文名称或缩写。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
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。
「统计描述」是指用统计指标和适当的统计图表来描述资料的「分布规律」及其「数量特征」,本文将介绍统计描述中的常见概念。
概率分布函数乍一看十分复杂,很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说,并不需要记忆与推导这些公式,但是需要了解不同分布的特点。对此,我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化,可以非常直观的辅助学习。
每当我们遇到任何概率实验,我们谈论的是随机变量,它只不过是获取实验预期结果的变量。例如,当我们掷骰子时,我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X,它在每次掷骰时取这些值。
简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。
程序员这个职业究竟可以干多少年,在中国这片神奇的土地上,很多人都说只能干到30岁,然后就需要转型,很多人回复到这种玩法会玩死人的一样。 我在很多面试中,问到应聘者未来的规划都能听到好些应聘都说程序员是个青春饭。 因为,大多数程序员都认为,编程这个事只能干到30岁,最多35岁吧。 每每我听到这样的言论,都让我感到相当的无语,大家都希望能像《21天速成XXX》那样速成,好多时候超级有想和他们争论的冲动,但后来想想算了,因为你无法帮助那些只想呆在井底思维封闭而且想走捷径速成的人。 今天,我们又来谈这个老话题,
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
一 、ABTest与统计学 ABTest的目的是为了快速验证一个版本是不是比另外一个版本要好。为了简化问题,我们假设要验证的app是手机QQ浏览器,同时假设衡量版本好坏的指标只有1个:用户日均使用时长。 现在我们我们有手机QQ浏览器A版本和手机QQ浏览器B版本。我们怎么知道验证谁的用户日均使用时长更长呢?最容易想到的方法是:先让全部用户都使用A版本,统计用户日均使用时长;再让全部用户使用B版本,统计用户日均使用时长。 这样得出的数据结果当然非常精确。但一来成本有点高,二来两个版本并不是同时间发布,有可能因
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