偏度(skewness)和峰度(kurtosis)： 偏度能够反应分布的对称情况，右偏（也叫正偏），在图像上表现为数据右边脱了一个长长的尾巴，这时大多数值分布在左侧，有一小部分值分布在右侧。...偏度的定义： 样本X的偏度为样本的三阶标准矩 其中\mu是均值，\delta为标准差，E是均值操作。...\mu_3是三阶中心距，\kappa_t 是t^{th}累积量 偏度可以由三阶原点矩来进行表示： 样本偏度的计算方法： 一个容量为n的数据，一个典型的偏度计算方法如下： 其中\bar x为样本的均值...python使用pandas来计算偏度和峰度 import pandas as pd x = [53, 61, 49, 66, 78, 47] s = pd.Series(x) print(s.skew...()) print(s.kurt()) 它是用上面的G_1来计算偏度 G_2来计算峰度，结果如下： 0.7826325504212567 -0.2631655441038463 参考： 偏度和峰度如何影响您的分布
mean < median 偏度计算 有几个公式可以用来测量偏度。其中最简单的是皮尔逊中值偏度。它就是利用了上面我们说的偏态分布中均值和中位数不相等来计算的。...皮尔逊中位数偏度是计算均值和中位数之间有多少个标准差。 真实的观测很少有刚好为0的皮尔逊偏中值。因为如果数据的值接近于0，则可以认为它具有零偏度，但是在实际数据中很少有没有零偏度的分布数据。...偏度适中。 ·如果偏度小于-1(负偏)或大于1(正偏)，则数据是高度偏斜。...通过将数据分成多个子群体，并对每个子群体进行单独的分析，可以更好地了解数据的特征和偏度情况。 针对特定问题采取相应的方法：根据具体的数据和分析目的，可以采用特定的方法来处理偏度数据。...通过计算偏度，可以更好地了解数据的分布特征，并在需要时采取适当的数据处理或分析方法。
偏度和峰度是描述数据分布时两个常用的概念，用来描述数据分布与正态分布的偏离程度。本次推送将简要介绍其相关意义，及通过python中pandas包实现相关计算。...偏度与峰度 偏度（Skewness） 用来描述数据分布的对称性，正态分布的偏度为0。...计算数据样本的偏度，当偏度0时，称为正偏，数据出现右侧长尾；当偏度为0时，表示数据相对均匀的分布在平均值两侧，不一定是绝对的对称分布，此时要与正态分布偏度为0...python实现 用python中的pandas包可以便捷的计算出峰度与偏度。 载入相关包，生成满足正态分布的点，并绘制出其分布图像。...计算偏度与峰度。 print(s.skew())%偏度计算 print(s.kurt())%峰度计算 %-0.027080404248 %-0.0408703328693
磐创AI分享 作者 | ABHISHEK SHARMA 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 在数据科学和分析领域，偏度是一个重要的统计学概念 了解什么是偏度，以及为什么它对作为数据科学专业人士的你很重要...换言之，我们可以说有个偏度倾向于末端。 所以，即使你没有读过数据科学或分析专业人士的偏度，你肯定已经在非正式上与这个概念进行了互动。...你将了解偏度、它的类型以及它在数据科学领域中的重要性。 所以，系好安全带，因为你会学到一个在你整个数据科学职业生涯中都会重视的概念。 目录 什么是偏度？ 为什么偏度很重要？ 什么是正态分布？...但是为什么知道数据的偏度很重要呢 首先，线性模型假设自变量和目标变量的分布相似。因此，了解数据的偏度有助于我们创建更好的线性模型。 其次，让我们看看下面的分布。它是汽车的马力分布： ?...如果左线的长度大于右线的长度，那么我们可以说数据是负偏度的。 ? 我们如何转换倾斜的数据 既然你知道倾斜数据会对机器学习模型的预测能力产生多大影响，那么最好将倾斜数据转换为正态分布数据。
1 案例：计算出下面数据中的均值、众数、中位数 超市一天收款账单的金额分别为： 21,100,30,25,26,27,26,10 均值：33.125 众数：26 中位数：26 计算有限个数的数据的中位数的方法是...用众数描述 众数位置哪边尾巴长，就是往哪边偏。 数据分布往哪边偏，均值被拉往哪边 偏度本身是相对于均值左右数据的多少。...3.3 偏度计算 3.3 峰度 peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。...计算: 峰度定义为四阶标准矩，可以看出来和上面偏度的定义非常的像，只不过前者是三阶的。...正态分布”所有需要的知识点 – 知乎 (zhihu.com) 5 偏度和峰度的计算 – 小舔哥 – 博客园 (cnblogs.com) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
另外，由上图可以知道房价呈现正态分布，还可以看到两个统计学中的概念：峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)。 峰度：峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。...Kurtosis = 0 与正态分布的陡缓程度相同 Kurtosis > 0 比正态分布的高峰更加陡峭 —— 尖顶峰 Kurtosis < 0 比正态分布的高峰来得平坦 —— 平顶峰 计算公式：β =...偏度：偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。 Skewness = 0 分布形态与正态分布偏度相同 Skewness > 0 正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。...Skewness < 0 负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边。 计算公式：S = (X^ - M_0) / δ Skewness越大，分布形态偏移程度越大。
在Power Pivot中表示数据偏度的写法 偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。 ?...S代表标准差 SK=0代表正态分布，众数=平均数=中位数 SK>0代表左偏分布，众数<平均数<中位数 SK平均数>中位数。 ? ? ?...对应Excel函数： Skew(数据区域) 对应Power Pivot公式 偏度:=var s=AVERAGE('表1'[数据]) //平均值var ss=STDEV.S('表1'[数据])...//标准差var n=COUNT('表1'[数据]) //数据量returnSumX('表1',Power(('表1'[数据]-s)/ss,3))*n/(n-1)/(n-2) ?
偏度 偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。...偏度定义中包括正态分布（偏度=0），右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）。...Python代码实现方法： pandas的Series 数据结构可以直接调用skew()方法来查看 df.iloc[:,1].skew() Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 峰度 峰度...直观看来，峰度反映了峰部的尖度。随机变量的峰度计算方法为：随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。 峰度包括正态分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值<3）。...MS Excel的计算公式与上面略有不同。
偏度（Skewness）与 峰度（Kurtosis） 第一部分：偏度（Skewness） 偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。...在定义上，偏度是样本的三阶标准化矩： ? 偏度定义中包括右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），正态分布（偏度=0），左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）,如下图所示： ? ? ?...用R语言基本函数可以实现： d <- c(1,2,3,5) #将a去除NA值 mean(((d-mean(d))/sd(d))^3) #计算偏度，结果和psych包的计算一致，是正偏态分布 [1] 0.2823139...直观看来，峰度反映了峰部的尖度，计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。公式上就是把偏度计算公式里的幂次改为4即可。峰度包括正态分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值<3）。...这一期的内容就分享到这里了，如果对偏度和峰度仍有不理解的朋友欢迎在后台留言！
图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...如果两个节点的邻居节点集合都为空，则相似度为0。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。
本文所述数据经典统计学分析包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度与峰度等常用统计学指标。 首先，打开SPSS软件。 第一步需要将数据导入SPSS中。...选择“文件”，然后选择“数据”。 ? 在弹出的窗口选择要导入的数据格式，随后选择数据路径与数据文件，最后点击“打开”。本文所用数据为.csv格式，因此选择文件类型为CSV(*.csv)。 ? ...此时数据已经全部导入SPSS。 ? 随后，选择“分析”，并在“比较平均值”中选择“平均值”。 ? 首先将需要计算统计学指标的变量放入因变量列表。 ? ...随后，选择“选项”，将需要计算的项目放入“单元格统计”一栏。 ? 点击“继续”，再点击“确定”即可。此时结果将显示在输出文档中。 ? ...我们可以通过以上方法计算出数据的标准差与平均值后，直接自行计算变异系数：变异系数等于标准差除以平均值。
期望实际上是随机变量 X 的 1 阶原点矩,方差实际上是随机变量 X 的 2 阶中心矩 变异系数(Coefficient of Variation):标准差与均值(期望)的比值称为变异系数,记为 C.V 偏度...Skewness(三阶) 峰度 Kurtosis(四阶) 偏度与峰度 ?...利用 matplotlib 模拟偏度和峰度 计算期望和方差 import matplotlib.pyplot as plt import math import numpy as np def calc...我们直接利用 表示期望应当明确 (2)公式中 是利用中的伪随机数生成的其均值用于表示期望 此时(1)公式中对事件赋予的权值默认为 1,即公式的本来面目为 计算偏度和峰度 def calc_stat...a -= niu niu4 += a**4 niu4 /= n skew =(niu3 -3*niu*sigma**2-niu**3)/(sigma**3) # 偏度计算公式
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。...在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。...在研究数据的相似度时，根据经验，建议分别计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数。...，都依据原始数据的等级数据进行计算，不是原始数据。...计算肯德尔秩相关系数的第一步与前述斯皮尔曼秩相关系数一样，也是要得到原始数据的等级数据，然后依据下面的公式计算： 其中 在Python中实现肯德尔相关系数的计算，方法如下： from scipy.stats
两个向量的夹角示例图如下： 余弦相似度的计算公式 向量的余弦相似度计算公式 余弦相似度计算的示例代码 用Python实现余弦相似度计算时，我们可以使用NumPy库来计算余弦相似度，示例代码如下： import...(norm_x) 余弦相似度的应用 余弦相似度在相似度计算中被广泛应用在文本相似度、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来比较两个文档的向量表示，从而判断它们的相似程度。 又如在推荐系统中，可以利用余弦相似度来计算用户对不同商品的喜好程度，进而进行商品推荐。...那么我们从拆分的思路去想，就可以将文章拆分成词组，用这些词组组成词频向量，如此我们就可以利用余弦相似度来计算词频向量之间的相似度。...如果两篇文章的余弦相似度接近1，那么它们在内容上是相似的； 如果余弦相似度接近0，则它们在内容上是不相似的。 这样的相似度计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。
三高Mysql - Mysql索引和查询优化（偏理论部分） 引言 内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容...，所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解，对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。...顺序访问范围数据很快，顺序IO的速度不需要多磁道查找，比随机的访问IO块很多，顺序访问也可以使用group by进行聚合计算。 索引覆盖速度很快，如果查询字段包含了索引列，就不需要回表。...CPU的性能，索引反而增加数据查询复杂度，效率也不好 往往会存在优化过度的情况，导致运行效果还不如全表扫描 出现多列索引合并通常意味着建立索引的方式不对，存在反向优化的嫌疑 文件排序 文件排序遵循Innodb...把一张小表数据存储到内存中的哈希表里，通过匹配大表中的数据计算哈希值，并把符合条件的数据从内存中返回客户端。
三高Mysql - Mysql索引和查询优化（偏实战部分） 引言 实战部分挑选一些比较常见的情况，事先强调个人使用的是mysql 8.0.26，所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶，新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化...实战部分承接上一篇文章：三高Mysql - Mysql索引和查询优化（偏理论部分） - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 前置准备 这里还是要再啰嗦一遍，所有的数据库和表均来自官方的...sakila-db，作为学习和熟悉mysql数据库操作非常好。...小贴士：很多人以为函数操作是那些sum()，count()函数，实际上对于字段的加减乘除操作都可以认为是函数操作，因为底层需要调用计算机的寄存器完成相关指令操作。...延迟关联 和《高性能Mysql》的方式一样，其实就是子查询方式的一种优化版本，优化的思路也是把过滤数据变为走索引之后在进行排除，由于上文已经介绍过这里就不再赘述了。
实战部分承接上一篇文章：三高Mysql - Mysql索引和查询优化讲解（偏理论部分） （文章内容较长，同时包含较多SQL代码，公众号读者建议“阅读原文”） 前置准备 这里还是要再啰嗦一遍，所有的数据库和表均来自官方的...「sakila-db」，作为学习和熟悉mysql数据库操作非常好。...❝小贴士：很多人以为函数操作是那些sum()，count()函数，实际上对于字段的「加减乘除」操作都可以认为是函数操作，因为底层需要调用计算机的寄存器完成相关指令操作。...查找数据并且加入结果集直到查找到（x+y）条数据为止。...「延迟关联」 和《高性能Mysql》的方式一样，其实就是子查询方式的一种优化版本，优化的思路也是把过滤数据变为走索引之后在进行排除，由于上文已经介绍过这里就不再赘述了。
一般来说，时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如：一般总运算次数表达式类似于这样： a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a0时，时间复杂度就是...O(2^n); a=0,b0 =>O(n^3); a,b=0,c0 =>O(n^2)依此类推 那么，总运算次数又是如何计算出的呢？...一般来说，我们经常使用for循环，就像刚才五个题，我们就以它们为例 1.循环了n*n次，当然是O(n^2) 2.循环了(n+n-1+n-2+...+1)≈(n^2)/2，因为时间复杂度是不考虑系数的，所以也是...+n^2)=n(n+1)(2n+1)/6(这个公式要记住哦)≈(n^3)/3，不考虑系数，自然是O(n^3) 另外，在时间复杂度中，log(2,n)(以2为底)与lg(n)(以10为底)是等价的，因为对数换底公式
Mysql》第六章进行回顾和了解，对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。...顺序访问范围数据很快，顺序IO的速度不需要多磁道查找，比随机的访问IO块很多，顺序访问也可以使用group by进行聚合计算。 索引覆盖速度很快，如果查询字段包含了索引列，就不需要回表。...索引碎片的处理方式：在Mysql中可以通过optimize table 导入和导出的方式重新整理数据，防止数据碎片问题。...CPU的性能，索引反而增加数据查询复杂度，效率也不好 往往会存在优化过度的情况，导致运行效果还不如全表扫描 出现多列索引合并通常意味着建立索引的方式不对，存在反向优化的嫌疑 「文件排序」 文件排序遵循...把一张小表数据存储到「内存」中的哈希表里，通过匹配大表中的数据计算「哈希值」，并把符合条件的数据从内存中返回客户端。
思路一：先求句向量，然后求余弦相似度 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替，句子，当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。...而且矩阵会非常稀疏，就是很多取值都是0，计算开销大且效率低 tfidf提取句向量 对刚才的问题进行特征降维，可依旧解决不了文本语义问题 深度学习方法包含语义信息，参考前面的文章: bert生成句向量...M = np.array(M) v = M.sum(axis=0) return v / np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角...def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似度 :param vector_a: 向量 a :param vector_b...如图，我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5（可以简单地用词频或者TFIDF进行计算），那么由于’Obama’和’president’的相似度很高，那么我们可以给由’Obama’移动到’
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