在概率论与数理统计课程中有块特别重要的部分是假设检验，众所周知，假设检验是判断是否接受原假设或备择假设的一种手段，它是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由样本抽样的误差引起还是由样本本质差别造成的统计推断方法，在各种概率算法中占有举足轻重的地位，比如统计建模任务就一定要通过一些检验才能算完成。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
导读：我们在数据处理时，要小心各种陷阱！人们习惯使用统计数据来简化事物描述，但错误的统计方法不仅不能反映事实，还会让数据变得毫无意义。
做数据分析的同学们都见过下边这种矩阵，很多人对此顶礼膜拜，甚至还有一些网文作者直接就把：矩阵思维、矩阵模型、矩阵法招呼上了，说它是数据分析的“底层思想”“核心逻辑”，好吧……肯定他们是没在咨询企业上过班了。其中真相如何，今天我们系统讲解一下。
opencv提供了四种低通滤波方式，基本原理是一致的，基本都是用 卷积核 进行处理
最近某篇关于mysql 由于部分网络问题，造成的性能急速下降的文字（英文）挺火的，看了看实验并不是太难，这里就按照那篇文字来做一下，顺便验证一下此篇文字的真实性和普遍性。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
幸运的是，结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中，融合都是最重要的一个步骤。
比如每年把钱存在银行的平均利率，或者高三的成绩从一百分到零分取平均值，最后得70分的是最多的，这都是正态分布。
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
我们在方差分析里面有讲过，方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。
我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。
线性表中，先进先出的叫队列，先进后出的叫栈。队列常用于BFS，而在函数递归层数过高时，需要手动实现递归过程，这时候便需要写一个“手动栈”。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Lizyjieshu 审校 | Aileen，行者 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间，然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康（以避开无法啪啪啪的时间）。你知不知道，这张图其实就是一个时间序列图，你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳，言归正传，时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法，除了计算大姨妈周期，在实际很生活还有很多应用，小白今天就来带大家探探究竟。 小白问：时间序列分析就是分析时间的么？ 答：你是
聪明的你可能会马上想到，用 HashMap 这种数据结构就可以了，也满足了去重。的确，这是一种解决方法，除此之外还有其它的解决方案。
本文仅记录自考运筹学复习阶段的一些计算题写法，如无特殊说明，所有资料均来自王乔瑜老师整理的题目。
之前分享了关于MySQL分页实现方案的文章《如何优雅地实现分页查询》，有些读者觉得写得太浅显了，今天我们就继续探讨这个话题，当然由于能力有限，这篇文章也未必能够达到某些读者的预期，但我觉得只要有一部分哪怕只有几个读者读了我的文章有所收获，我就很满足了。当然如果有写得不好的地方，也请指正，我是很乐意跟大家探讨的。废话不多说了，今天我们主要从查询性能的角度来继续探讨MySQL分页这个话题。先来回顾下之前提到的MySQL分页的2种常见的方案：
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
祝新的一年，各位表亲财源广进！ 不知道过年期间是否安好哇！ 请各位表亲好好断句，不要说错话！ 像小编这种英俊潇洒风流倜傥的，身边难免有很多选择。 我可以允许你吐一会，但是不可以打我！！！ 上表呢就
又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后，学期结束，不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
以从小到大排序为例 * 选取一个主元（选取方式多样） * 利用主元，将序列分为两个子序列，左侧都比主元小，右侧都比主元大。 * 对两个子序列重复此操作
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的，而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题，启发学员主动学习，而不是一味等待投喂。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/128866686
数据仓库是数据化运营和数字化转型的底层基础设施，数据仓库不完善或者建设质量差，再好的上层建筑（数据应用产品或工具）也很难牢固地生存下去。在数据仓库建设时，绕不开开地话题就是数仓分层。
机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一
因为我是处于IT行业的，所以身边有很多经常做报表分析的人，每当老板一有问题，他们就会马上打开Excel，花上好几个小时拉一张表格，汇汇总、取取平均数，偶尔还会加点不同颜色，做做动态图表，美其名曰“报表分析”。
错误率(error rate)：分类错误的样本占样本总数的比例 精度(accuracy)：1 - 错误率误差(error)：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 错误率和精度相反 (错误率+精度=1) 训练误差(training error)(即经验误差(empirical error))：学习器在训练集上的误差 泛化误差(generalization error)：在新样本（即测试样本）上的误差
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西
📷 这一节内容，来通过一张测试表，进行 MySQL 分组查询和聚集函数的练习。 1 数据准备 建表及数据准备，以便后面 SQL 练习： use yzl; /* 使用yzl这个database */ drop table if exists student_info; /* 如果表student_info存在则删除表student_info */ CREATE TABLE `student_info` ( /* 创建表student_info */ `id` int(11) NOT NULL auto_i
写科普文，写的简明扼要很难，写的妙趣横生也很难，其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
1999年的9月1日，波罗的海交易所将原来反映巴拿马型船和好望角型船的BFI指数分解成BCI指数和BPI指数两个指数，同年11月1日，在BCI指数、BPI指数、BHI指数基础上产生的BDI取代BFI。'BDI指数代表国际干散货运输市场走势的晴雨表。是世界上衡量国际海运情况的权威指数，是反映国际间贸易情况的领先指数。BDI的指数计算方法是将BPI、BCI和BHI指数相加，取平均数，然后乘以一个固定的换算系数0.998007990得出的。
<metric name>{<label name>=<label value>, ...},
在初中数学课本中，我们学习了平均数，但是平均数与中位数、众数有是关系呐，下面我就为大家总结一下：
来源：煎蛋网 作者：zzjeff （一） 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。 高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。他相信只有专业人士才能做出准确的估测。787位猜测者中根本没几个专业人士。为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数(而不是当时统计学家常用的中位数)：1197磅。得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。 在如今的
均值不等式中一般包含四个公式：调和平均数公式、算数平均数公式、平方平均数公式、几何平均数公式，下面一一介绍。
一 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿(Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，
本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。
《众数与中位数典型例题》由会员分享，可在线阅读，更多相关《众数与中位数典型例题(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
考虑上算数平均数和几何平均数的数据项采用不同的权重，就是加权算数平均数和加权几何平均数。
image.png 首先先引入一段小新闻，从中涉及到的一些知识点楼主会标出： 仅有“人均”是不够的 日前，发改委发展规划司司长徐林表示，我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力，用世界银行的标准接近高收入国家的行列。 统计数字常遭遇吐槽 赵丽：“我国人均GDP已达到6700多美元，属于中高收入国家的行列”的言论一出现，就遭到了许多人的“吐槽”，有不少网友表示“被中高收入”，拖了国家后腿。 许建立：其实，普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次
No.38期 平均数计算 Mr. 王：再来看一个例子——均数计算。我希望借助这个例子，仔细讲解一下关于combiner 的问题。 小可：从前面的例子可以看出，其实 combiner 和 Reducer 挺像的，它们做的都是合并工作。 Mr. 王：没错。它们的确有很多相似之处。 小可：那直接把 Reducer 拿出来做 combiner 就好了啊。 Mr. 王：有的时候的确可以这样实现，但是绝大多数时候不行。至于为什么不行，我会在后面告诉你。 但是需要记住的一点是， combiner 是一个可选的优化
并不是所有的入射光子都会产生“电子/空穴”对。一些电子正好在感应层中传播，一些被反射回来，或者，以其他形式将其能量损失掉了。此外，并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率，记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量，因此，它依赖于入射光的波长\lambda。同时，量子效率还依赖于：1)材料，以及，2)仪器收集自由电子的方式。真空仪器上的涂料具有相对较低的量子效率。对于某些特定波长，固态电子器件近乎为理想器件。摄影胶片的量子效率很低。
完结篇。 这个系列写到这里算是结束了，真是不容易说实话，查了好多好多的资料，真的很难相信懒得要命的我能写完这个系列 T_T。有兴趣的小伙伴可以在菜单看看整个系列。 好啦，开始今天的主题，今天主要呢，聊最后两个基数估计算法，一个是 Adaptive Counting ，一个是 HyperLogLog Counting 。话不多说，直接简单粗暴从 Adaptive Counting 开始吧。 Adaptive Counting 其实就是一个组合算法。原始论文是 《 Fast and accurate traf
平均数（如均值、众数、中位数）也许是人们最喜欢拿来作为证据的数：当你想证明中国人营养改善了，你可以比较中国人的平均身高的变化；当你想说明你调研的社区确实很贫困，你会摆出当地居民的人均年收入；当你在校园里推销一个英文培训课程，你会告诉前来咨询的学生，这个培训班的学员的GRE平均分数能有多高……类似的例子不计其数。平均数似乎是一个人人会用、人人能懂的指标。但在很多情况下，平均数也是最容易产生误导的指标，单单一个平均数，很多时候根本说明不了任何问题。本期趣味统计学将揭开“平均数”的诡计。 ---- 偷梁换柱的“平
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
