通常把小于 Q1-1.5_IQR 或者大于 Q3+1.5_IQR 的数据点视作离群点。...正态分布：正态概率分布是连续型随机变量中最重要的分布，记为 x\sim N\left (\mu ， \sigma^{2} \right) 经验法则：正态随机变量有69.3%的值在均值加减个标准差的范围内...n=1时，二项分布就是伯努利分布 泊松分布 在连续时间或空间单位上发生随机事件次数的概率。...四、统计推断 更多详细讲解 图解AI数学基础 | 概率与统计 4.1 抽样 抽样：应该满足抽样的随机性原则。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： Pandas速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程
这满足了上述三个基准线预测的条件。 为了做到这一点，我们将研究如何开发一个持久性模型，并用它来建立一个简单的单变量时间序列问题的基线性能。首先，我们来回顾一下洗发水销售的数据集。...也就是说，给定 的数据值，预测 的数据值。...我们可以看到，第一行（索引0）的数据将被剔除，因为在第一个数据点之前没有用于进行预测的数据点。...我们将保留“训练集”的前66％的数据点，其余的34％的数据用于评估。在划分过程中，我们要注意剔除掉第一行数据（值为NaN）。 在这种情况下不需要训练了; 因为训练只是我们习惯做的，并不是必须的。...from pandas import read_csv from pandas import datetime from pandas import DataFrame from pandas import
这个停止条件可以是包含的点数小于一个给定的阈值（桶大小），或者八分之一的范围小于最小范围。为了提高内存利用效率，作者提出了一种本地连续空间存储策略（如图2所示）。 图2....当满足停止条件时，将创建一个叶子节点，并分配一段连续的内存来存储叶子节点中的点的信息。 B. 动态更新 动态更新包括插入一个或多个点（即增量更新）和删除轴对齐盒子中的所有点（即盒子式删除）。...删除操作，i-Octree 通过检查八分之一是否在给定的盒子内来删除不必要的点。...所有在给定盒子内的八分之一将被直接删除，而不需要搜索其中的点，这显著减少了删除时间，删除操作不会影响其他八分之一，这得益于局部连续的存储策略。...在搜索过程中，通过检查搜索球是否与八分之一的边界框重叠，来决定是否继续搜索。如果不重叠，则进一步检查三个条件来确定搜索球的位置。
对于文本类型，可以利用预训练的语言模型将其映射到给定维数的特征向量，或者根据给定文本的特点来提取一些特征模式（如重复性、唯一性、某些模式的存在性等）。...对于时序类型，我们需要观察时间戳的连续性、范围、采样频率、采样特点（如均匀性、是否按固定时间模式采样等）。 总体来说，我们在拿到数据集后应当首先判断数据的原生类型，并基于类别进行基本的特征观察。...其中，符合某些条件可以指某一个特征是否超过给定阈值或其他布尔条件等。...假设当前处理的是二分类问题，我们分别需要观察其与离散分布或连续分布的条件分布。...（b）与连续分布的条件分布 以给定的条件分布为例： df_train.query("Y==1").X2.plot.kde(label='Train Dataset') df_test.query("Y=
，首先要了解如何定量评估聚类结果的质量。...这是因为聚类中心越多，数据点到聚类中心的距离越小就会产生惯性的衰减。正如在图 4 中已经看到的，在具有簇组织的数据集中，无论 k 是否低于或高于最佳簇数 K，惯性的减少率都会有所不同。...个簇的间隙统计量计算为 其中 Wk(i) 是来自第 i 个随机样本 (i=1,2,…,B) 的惯性，具有 k 个簇，Wk 是来自原始数据的惯性具有 k 个簇，将其标准差计算为 然后找到最优K作为满足条件的最小...特别是调用clusGap()函数计算不同k处的gap统计量，maxSE()返回满足上述条件的最优K。图 8 显示了图 1 中示例数据集的间隙统计图，基于每个 k 处的 B=100 次迭代。...红线代表满足上述条件的最优 K。 需要注意的是，由间隔量统计方法确定的最优 K 可能不一致。例如，当间隔量统计方法多次应用于演示数据时，得到的最优 K 可能不同（见图 9）。
时间序列 前言 时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的，例如每月的销售数据，也可以是连续的，例如气温和股票价格等。...首先，我们需要明确什么是时间序列数据。时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点，这些数据点可以是任何类型的测量值，如股票价格、气温、销售额等。...时间序列分析的目标是通过这些数据点来理解和预测未来的趋势和模式。 在Python中，pandas库是处理时间序列数据的首选工具。...【例】给定两个时间类型的数据,计算两个时间的不同之处。...,不受模型变量相互独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难,是最常见的平稳时间序列模型之一。
首先，我们定义一下问题： 如下图所示，给定一些离散的数据点，我们需要通过插值的方式生成一条能够通过所有给定数据点的参考曲线。 ?...通常情况下，在机器人高速运动的时候，想要得到非常连续、平滑、噪音低的运动控制，第3个约束条件是必不可少的，有的甚至还要求加速度的导数jerk都是连续的。...虽然已经可以满足许多应用上对于“平滑”的要求了，但是在高速控制领域，一般要求加速度也要是连续的。因此，我们需要引入更高阶次的多项式插值方法。 实验结果如下： ?...这里我们一共需要6个约束条件，即起点和终点的位置、速度和加速度信息。即给定如下条件： 设，则我们可以计算得到： 对于具有个数据点的情况，可以对所有相邻的2个点应用上述公式，最终得到最终的插值曲线。...从图中可以看出，位置、速度、加速度三条曲线都是连续的，并且位置和速度还是“平滑”的。到这里，我们已经满足了本文最开始所提到的三个要求。因此，五阶的多项式插值已经能够覆盖大多数应用场景。
在K均值的连续迭代中，对簇的观测值的分配没有发生改变。这种可能性是否存在？...是 否 不好说 以上都不对 答案：A 当K均值算法达到全局或局部最小值时，两次连续迭代所产生的数据点到簇的分配不会发生变化。 Q8. 以下哪项可能成为K均值的终止条件？ 对固定数量的迭代。...选项： 1 3 4 1 2 3 1 2 4 全部都是 答案：D 这四种条件都可能成为K均值聚类的终止条件： 这个条件限制了聚类算法的运行时间，但是在一些情况下，由于迭代次数不足，聚类的质量会很差。...在局部最小值不是特别差的情况下，会产生良好的聚类，但是运行时间可能相当长。 这种条件要确保算法已经收敛在最小值以内。 在 RRS 下降到阈值以下时终止，可以确保之后聚类的质量。...根据下面的树形图，数据点所产生的簇数最可能是？ ? 2 4 6 8 答案：B 通过观察树状图，可以很好的判断出不同组的簇数。
And Regression Tree），由于CART生成的决策树都是二叉决策树，并且该算法是基于最小基尼指数递归的方式选择最优的二值划分点，不断地把数据集划分成D1和D2两部分，依此类推直到满足停止条件...； 4，递归迭代步骤2-3，直到满足停止条件。...，完成初始化阶段； 2，对相邻的组，两两计算卡方值； 3，合并卡方值最小的两组； 4，递归迭代步骤2-3，直到满足停止条件。...（一般是卡方值都高于设定的阈值，或者达到最大分组数等等） 基于最优KS的连续变量最优分箱 KS相信大家也都不陌生，可以稍微回顾下《风控建模的KS》 ，不过这里的KS值不是基于模型计算的，而是基于变量计算的...，作为最优划分点，将变量划分成两部分D1和D2； 4，递归迭代步骤3，计算由步骤3中产生的数据集D1 D2的划分点，直到满足停止条件。
# importing libraries import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") # reading...它可以展示值如何随时间或连续测量而变化。 我们将创建一个折线图来可视化每日乘客数量，该数量可以使用 Pandas 的 groupby 函数从出租车数据集中计算出来。...它们将值范围划分为离散的 bin，并显示每个 bin 中的数据点数（即行）。...条的高度与它们所代表的范围内的值的数量成正比。 箱形图 箱线图是一个分类分布图，显示变量在中位数和四分位数方面的分布。Seaborn 的 catplot 函数可以创建箱形图。...当所有值按升序排序时： 第一个四分位数是找到 25% 数据点的值。 中位数是中间的点。 第三个四分位数是找到 75% 数据点的值。 较高的箱线图表明这些值更加分散。
为了满足这些规范，作者根据森林火灾动力学中的自组织临界性开发了森林火灾聚类。...由于K-means的轮廓分数在给定聚类数K的情况下是局部最优的，这表明森林火灾聚类可以生成具有适当火灾温度c的近似最优聚类。...此外，林火聚类可以分析连续的细胞类型。模拟研究的结果表明，随着每种细胞类型内扩散伪时间的增加，标记熵降低，扩散伪时间分析中的祖细胞与森林火灾标记熵突出显示的细胞相匹配（图5i）。...第三，虽然已知单细胞数据中存在离散细胞类型，但一些细胞可以放置在两个或多个末端状态的连续梯度中，没有明确的边界。为了解决与高维单细胞数据聚类相关的现有挑战，应专门设计聚类算法以满足单细胞分析需求。...聚类标签随机传播以产生逐点后验排除概率，该概率可以量化每个数据点的标签置信度，并用作质量控制的度量。此外，逐点标记熵可以突出发育伪时间的分支点和关键过渡细胞。
如上图，给定一组木头，要求切出9根等长的木头，求能满足条件木头的最长的长度？...### 解题思路 首先，这道题中其实一共有两个变量：切除木头的长度len、最终切出的木头根数num 并且这两个变量之间是相互制约的关系，此消彼长 如果len大，则num必然会变小 反之，则num必然会变大...+110+50+60+100+90=510根 510>9，满足条件 易知这组木头中最长的长度是max=110， 这种情况下能切出满足条件的木头根数是1 1<9，不满足条件 所以题目要求的范围必定是在（...1，110）范围内 那么我们现在就是需要在（1，110）这个范围内找到那个合适的值 一个增序的连续区间，要找到目标值，应该用什么办法呢？...很明显：二分法嘛 所以这道题的解题思路就是在（1，110）范围内使用二分查找 在指定能切出的最大木头长度len的情况下，判断得出的nums是否满足条件（nums>=9） 从而求出最大的nums ##
6.5.2 示例 让我们重新审视一下从给定的.txt文件中提取日期/时间数据的早期问题。数据看起来是这样的。...单个> 在text中的任何子字符串，只要满足所有三个条件，都将被替换为''。...泊松过程模型：用于模拟在任何时间点以一定概率发生的随机事件，并且在计数上严格递增，例如顾客到达商店。 注意：这些具体的模型不在 Data 100 的范围内，只是作为动机存在。...拟合模型：在给定数据的情况下，我们如何选择模型的最佳参数？ 评估模型性能：我们如何评估这个过程是否产生了一个好的模型？...模型参数的最佳集合 (\hat{\theta}_0, \hat{\theta}_1) 必须满足这两个最优性条件。
(上下四分位数之差) 周期性分析：是否随时间呈周期变化趋势 贡献度分析：又称帕累托分析，原理是帕累托法则，又称20/80定律。...属性合并或删除无关维，目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同 属性规约常用方法 《贵州大数据培训》 合并属性 将就属性合并为新属性 —— 逐步向前选择 从空集开始，逐个加入最优属性，直到无最优或满足条件...属性合并或删除无关维，目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同 属性规约常用方法 《贵州大数据培训中心》 合并属性 将就属性合并为新属性 —— 逐步向前选择 从空集开始，逐个加入最优属性，直到无最优或满足条件.../Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空 Pandas PCA 主成分分析 Scikit-Learn random 生成随机矩阵 Numpy 主要回归模型分类...正确的比例)、RI评价法、F值评价法 聚类可视化工具——TSNE 关联规则：也称为购物篮分析，目标是找出各项之间的关系 常用算法：Apriori、FP-Tree、Eclat算法、灰色关联法 时序模式：给定一个已被观测的时间序列
异常检测简介 离群值是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。 异常检测是找出数据中离群值（和大多数数据点显著不同的数据点）的过程。...从给定的特征集合中随机选择特征，然后在特征的最大值和最小值间随机选择一个分割值，来隔离离群值。这种特征的随机划分会使异常数据点在树中生成的路径更短，从而将它们和其他数据分开。...孤立森林集成了孤立树，在给定的数据点中隔离异常值。 孤立森林通过随机选择特征，然后随机选择特征的分割值，递归地生成数据集的分区。...接着我们对数据做一些探索性分析，以了解给定数据的相关信息。 探索性数据分析 先导入所需的库。导入 numpy、pandas、seaborn 和 matplotlib。...箱图中的箱子显示了数据集的四分位数，线表示剩余的分布。线不表示确定为离群值的点。 我们通过 interquartile range, 的函数检测离群值。
异常检测简介 离群值是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。 异常检测是找出数据中离群值（和大多数数据点显著不同的数据点）的过程。...从给定的特征集合中随机选择特征，然后在特征的最大值和最小值间随机选择一个分割值，来隔离离群值。这种特征的随机划分会使异常数据点在树中生成的路径更短，从而将它们和其他数据分开。...孤立森林集成了孤立树，在给定的数据点中隔离异常值。 孤立森林通过随机选择特征，然后随机选择特征的分割值，递归地生成数据集的分区。...接着我们对数据做一些探索性分析，以了解给定数据的相关信息。 探索性数据分析 先导入所需的库。导入 numpy、pandas、seaborn 和 matplotlib。...评估模型 为了评估模型，将阈值设置为工资>99999 的为离群值。
这种调整的好处是它利用了所有可用的缺失数据的信息（是否缺失）。为了便利，一个好的c的设置方式是现有非缺失数据X的均数。...time：处理每日和更高分辨率的数据，以内插给定的时间间隔长度。 index，values：索引，值，使用索引的实际数值 pad：使用现有值填写NaN。...三次样条插值（method=’spline’）：通过数据点拟合出三次样条曲线，计算给定的插值点在曲线上的值作为插值结果。...一般来说： 邻近点插值方法的速度最快，但平滑性最差； 线性插值方法占用的内存较邻近点插值方法多，运算时间也稍长，与邻近点插值不同，其结果是连续的，但顶点处的斜率会改变； 三次样条插值方法的运算时间最长，...对于缺失值的处理思路是先通过一定方法找到缺失值，接着分析缺失值在整体样本中的分布占比，以及缺失值是否具有显著的无规律分布特征，然后考虑后续要使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理，最后决定采用哪种缺失值处理方法
下面是一些常用的随机数组生成函数： numpy.random.random(size=None)：生成一个[0, 1)范围内的浮点数数组，大小为size。如果不指定size参数，则生成一个随机数。...如果想生成其他分布的随机数，可以使用NumPy中的其他随机函数，比如randn（生成标准正态分布的随机数数组）、randint（生成指定范围内的随机整数数组）等。...DataFrame有许多常用的属性和方法，例如： 方法 功能描述 shape 返回DataFrame的行数和列数 head(n)/ tail(n) 返回数据前/后n行记录，当不给定n时，默认前/后5...scipy.interpolate：提供了插值函数的功能，用于通过已知数据点的值来估计未知点的值。...模型评估工具：Scikit-Learn提供了多种评估指标和交叉验证方法，可以帮助用户评估训练好的模型的性能，并选择最佳的模型。
优秀回答者： mashagua，金小楗 目标导向 >机器学习 1.先看是分类问题还是回归问题（分类就先从常用的分类模型里选择） 2.其次，看数据特征的数据类型，然后做一些初步的数据统计，比如是否数据均衡...4.最后查看kaggle比赛有没有相似案例，别人做的方法有没有值得自己学习的地方 >深度学习 对于深度学习算法选择也是看任务目标选择合适的模型，图像类首选cnn及各种cnn的变种，时间顺序相关的选...该算法除了要事先确定簇数K和对初始聚类中心敏感外，经常以局部最优结束，同时对“噪声”和孤立点敏感，并且该方法不适于发现非凸面形状的簇或大小差别很大的簇。...1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心； 2.对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)； 3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是...)或拟合优度 四、联系 分类算法可以预测连续值，但是连续值是以类标签的概率的形式。
Chart 是一个非常新的类库，上线 Github 仅有 10 多天的时间，Star 数也不多。不过我觉得比较有意思，大家可以阅读项目的源代码，学习如何自己开发绘图功能。...基本功能 Chart 目前仅支持三种图表类型：柱形图、散点图和直方图，图表数据点可以使用自定义的标记。该库的一个特点，在开头我们也提到了，就是没有任何的第三方依赖，完全是使用标准库中的库实现的。...from chart import bar import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'artist': ['Tame Impala', 'Childish...从上面的示例，还可以看出， bar 函数还接受 pandas 数据框的列数据 直方图 直方图也很简单，提供了 histogram 快捷函数。...给定数值范围后，就需要对 x 轴的值进行预处理，将所有的数据统一到同一个范围内，这也是整个库最为重要、最为核心的部分了。
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