开学几个星期了emmm 作业一如既往的多。。。。。。。 在做数学的时候经常要算组合数,奈何我的计算机太水了(其实是我懒哈哈) 正好最近学Python学的差不多哈哈,所以寻思着能不能用Python实现一下(虽然我用不上哈哈) 说干就干,在学校宿舍被窝里用QPython捣鼓了好一会(我菜),最终就实现了哈哈哈 下面我们来看看吧~
Shapley Values的原理是基于联合博弈论(coalitional game theory)的理论。Shapley Value的计算公式表达式如下所示:
有理数是整数和分数的集合,有理数的小数部分是有限或者无限循环的数;小数部分为无限不循环的数为无理数;
存货周转天数=360/存货周转率=[360*(期初存货+期末存货)/2]/产品销售成本
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么?”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因,业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题,再辅助人工分析
所谓混淆矩阵,是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。
x2检验(chi-square test)或称卡方检验,是一种用途较广的假设检验方法。可以分为成组比较(不配对资料)和个别比较(配对,或同一对象两种处理的比较)两类。
在薪酬的数据分析计算中,我们需要计算出员工的个税数据,然后在减去个税才可以得到员工的实发薪酬数据,在个税的计算中,我们可以根据个税的的算法来生成计算的函数,从而一键来分析计算各个岗位的个税数据,今天我们来分享下如何在EXCEL中来进行个税的计算。
系统管理员负责将现成的软件组建部署到生产环境,对外提供某种业务服务。系统管理员对主要工作在于应对系统中产生对各种需要人工干预对事件,以及来业务部门对变更需求。
很多同学懒的学函数,但遇到问题又不得不搜百度求高手解决。其实,有不少公式是不需要理解的,直接套用就行。今天分享10个超好用的万能公式套路,需要的赶紧收藏吧。
最近在做移动端报表的测试,根据实际测下来的情况阿常先总结一版测试流程和测试方案(这是初版 v1.0,后续在此基础上做更新迭代)。
原文:https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9087071.html
加法原理:集合元素可以被划分为集合族F = {S1, S2, S3…}则S的元素个数是这些元素个数之和:|S| = |S1| + |S2| + |S3|+…|Sn|
在梳理信息经济、互联网经济、数字经济演变历程的基础上,提炼数字经济的内涵与形成要素,构建数字经济规模核算框架,界定数字经济核算范围,确定数字经济产品,筛选数字经济产业,对 2007-2017 年中国数字经济增加值与总产出等指标进行测算,并将测算结果与美国和澳大利亚进行比较。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
(1)在采用“年数总和法”计算折旧时,每年的折旧率都是一个分数,分母是折旧年限的前N项和;分子依次是“折旧年限”、“(折旧年限-1)”、“(折旧年限-2)……”;
昨晚学习SAS,本已精神萎靡身体空虚就差红牛士力架为继了,恰巧遇见一个有趣的实践案例,瞬间给自己打了一记强心针。不禁感慨,越是接触SAS,越是体会到它的强大,也愈发敬佩SAS公司造物的能力,我们真的是站在了巨人的肩膀上。
“蓝色字” 可关注我们! 作者:王陆勤 顺序有时候很重要。《大学》里面有言:物有本末,事有终始,知所先后,则近道矣。 计算排位 推导出用于重复排列的公式 设想你需要清点n个对象的排位方式的数目,再设想
本文主要和大家分享推荐系统中的常用评价指标,包括NDCG,Recall,AUC,GAUC等。
今天还是讲一下金融风控的相关知识,上一次我们有讲到,如果我们需要计算变量的IV值,从而判断变量的预测能力强弱,是需要对变量进行离散化的,也就是分箱处理。那么,今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
非降路径问题 是组合计数模型 , 利用该组合计数模型 , 可以处理一些常见的组合计数问题 ;
现实生活中金融一直在我们身边,钱多想理财和投资大生意,钱少想贷款,每个人的需求不同。理解金融常识,可以帮助我们更好的理财和信贷,同时也帮我们减少损失,提高风险意识。理解常用金融知识,帮助提升金融与社会生活的应用价值,指导理财、信贷、消费与生活。金融与社会各行业相关,通过实际的金融案例学以致用提升生活品质,快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。
1、科学可视化主要关注的是三维现象的可视化,如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染,或许甚至还包括某种动态成分。
链接:https://github.com/yik-cyber/SNFtool 总结 相似融合网络:聚合不同的基因数据类型 论文以计算机视觉多视图方式为启发,设计了一种图融合网络用于解决基因数据不能综合处理的困难。 本文考虑将患同一种癌症的病人组成一个群体,利用群体里面每个病人个体的不同基因数据分别构建不同的图,并设计了一个图融合方式,将不同的图融合成一个最终的图,最终的图包括了所有的基因信息数据,因此是一个综合的结果,利用该综合的结果进行聚类,可以将癌症分为不同的亚型,利用该综合结果进行回归任务,
作为当今快速发展的技术之一,低代码平台为开发人员提供了更高效、更简便的工具和方法,以快速构建和部署应用程序。现在市面上的大部分低代码平台可以满足大部分日常的需求,但对于一些定制化并且低代码平台无法实现的需求,如何解决呢?最常见的方法就是对低代码平台的功能进行扩展(低代码插件)。因此,今天小编将以葡萄城的企业级低代码开发平台——活字格为例为的大家介绍如何使用C#编写一个低代码插件。
合计之外的每一个单元格 都需要引用 除了最基础的等于=引用 我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法 这样无论日期怎么变化 无论日期顺序是否能对上 我们都不用更改公式
2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题(30分) 1、简述数据库操作的步骤(10分) 步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。
也很庆幸最后有机会参与到历时四天三夜的电赛,可能是第一次参加这么大的比赛,很激动,也很紧张,那些天我估计自己总的睡眠时间不足10个小时,是蛮累的,但是现在想起来,很充足,很开心~
对于集成学习而言,常用的有bagging和boosting两种策略,在之前的文章中,介绍了bagging策略的经典算法-随机森林,本文介绍基于boosting策略的经典分类算法-Adaboost。
身处信息时代之中,我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发,人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起,传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理,让计算机听懂人类需要的数据效果,从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
从n个不同元素中任取m(m≤n)个元素,按照一定的顺序排列起来,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
一、简答题(30分) 1、简述数据库操作的步骤(10分) 步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。 经萍萍提醒,了解到应该把prepare
作者:王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益,始终是企业价值评估中的难点。而产品产量(销量)的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用,并对这四种方法的适用范围进行了总结。 一、时间序列平滑法的概念及主要方法 统计学中有许多进行预测的方法。如因果回归分析法是从研究客观
从2016年开始,美团到店餐饮技术团队就开始使用Apache Kylin作为OLAP引擎,但是随着业务的高速发展,在构建和查询层面都出现了效率问题。于是,技术团队从原理解读开始,然后对过程进行层层拆解,并制定了由点及面的实施路线。本文总结了一些经验和心得,希望能够帮助业界更多的技术团队提高数据的产出效率。
java高并发系列第3篇文章,一个月,咱们一起啃下java高并发,欢迎留言打卡,一起坚持一个月,拿下java高并发。
通过本文学习,可以获得以下目标: 1)了解BANNCOR协议的基本原理; 2)通过举例熟悉BANNCOR算法的效果。
先吐个槽,数字前端AE 生存环境实属恶劣,按理说AE 只要解决工具端的问题即可,可现实中经常被揪住讨论SDC 如何设置,power 估算该用哪个corner, toggle rate 如何算这些很难概论的问题。周二在某司,某位老兄打了一大叠IEEE 文章在研读toggle rate 计算的问题,兴致勃勃得来找老驴讨论,听完该兄叙述,老驴深深陷入一团迷雾中,于是发文《求助 | toggle rate的计算》求助广大驴友。感谢驴群2.0 的@if 同学,感谢驴群1.0 的@剩凉菜、@刚刚、@白菜王国,感谢驴友@DragonBaby 糖糖、@the1ne. 在以上同学的帮助下,老驴又研读了一些资料,总结于此。
“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的,但不会A/B测试肯定是不行的。”
在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中,我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项,以及确定误差项的递推公式,再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层,因此情况有所不同。在今天这篇文章中,我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层,我们将按两条路线进行推导,分别是标准的卷积运算实现,以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节,我们将介绍具体的工程实现,即卷积神经网络的卷积层,池化层,激活函数层,损失层怎样完成反向传播功能。
由线性回归(一)^1,我们通过数学中的极值原理推导出了一元线性回归的参数估计和多元线性回归的参数估计的拟合方程计算方法。同时为了检验拟合质量,我们引入了两种主要检验:
在使用 多个类型的 基础选择器 进行 组合 时 , 如 交集选择器 / 后代选择器 等 , 涉及到将 多个 基础选择器 的 权重进行叠加 ;
在前端开发的奇妙之旅中,构建一个既实用又具教育意义的计算器是提升技能的绝佳途径。本篇笔记将引导你从零开始,打造一个增强版的JavaScript计算器。这个计算器不仅支持基本的加减乘除运算,还能实时显示计算过程,让你一目了然每一步操作及其结果。👨💻✨
个矩阵都是可逆矩阵 , 都可以作为基矩阵 , 当选中一个基矩阵时 , 其对应的列向量就是基向量 , 对应的变量 , 就是基变量 , 剩余的变量是非基变量 ;
之前公众号分享过网友自行编写的WorldQuant 101因子源代码,大家有需要可以点击链接进行免费获取。
峰值信噪比 (PSNR) 表示信号最大功率与影响精度的噪声功率的比值,单位为分贝 (dB) 。一般用的最多,缺点有时候分数与人眼观感差距较大,因为 PSNR 没有考虑亮度、结构等信息对于视频质量的影响,故后续也出现了 HDR-PSNR 等方法。
关于相似性以及文档特征、词特征有太多种说法。弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分。
计数模型 : 选取方案 , 不定方程解 , 非降路径问题 , 拆分方案 , 放球方案 ;
这道题可以用 卡塔兰数 这种组合数学来解,是已给出推导的可行的解这类题的现成公式;也可以自己用递归实现。
当今时代处在信息大爆发的时代,信息借助互联网的潮流在全球自由的流动,产生了各式各样的平台系统和软件系统,越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
阅读建议:本文偏干货类文章,对于从事数据分析同学,建议整段时间完整阅读;对于数据分析爱好者,可考虑直接阅读案例分析。
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