背景 很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征...KL/JS散度就是常用的衡量数据概率分布的数值指标，可以看成是数据分布的一种“距离”，关于它们的理论基础可以在网上找到很多参考，这里只简要给出公式和性质，还有代码实现： KL散度 有时也称为相对熵...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...在实际运用中，我们往往并不是一开始就能得到概率分布的，我们手上的更多是像每个人的身高这样的具体数据，那么怎么在python把它们转化为概率分布然后衡量距离呢？...下面我将演示一个身高分布预测比较的例子，用scipy的正态分布函数随机生成了真实的身高分布和两个预测，让我们用散度来评判哪个是更好的预测： 上代码： from scipy.stats import norm
为了验证度分布符合幂律的特点，可以分别将XY轴取ln底，那么图像会呈现一条斜率为负的倾斜直线，此斜率的大小正是（Y=cX^(-r)）中的幂r的大小，由上面的叙述可知，可以通过对数底坐标轴的呈现图像是否为一条直线来判断度分布是不是符合幂律分布的特性...随机网络的度分布是泊松分布，度值比平均值高许多或低许多的节点，都十分罕见，是一种高度“民主”的网络，而无标度网络的度分布则是幂律分布，节点度值相差悬殊，往往可以跨越几个数量级，是一种极端“专制”的网络，...幂律分布的动力学影响 幂律特性的度分布对无标度网络的动力学性质有着极其深刻的影响。...比如对万维网或因特网中集散节点的攻击，有可能造成整个网络的瘫痪，对于某些微生物来说，它们体内度值很高的蛋白质通常掌握着细胞的生死。度分布满足泊松分布的随机网络，其容错性和抗攻击能力则是基本相当的。...可见，网络的结构稳定性是与网络的度分布特性紧密联系在一起的。
一个分布的随机变量可通过把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入该分布的反函数的方法得到。标准正态分布的反函数却求不了。所以我们就要寻找其他的办法。...接下来将分别介绍三种算法的python实现 1.Box–Muller算法 Box–Muller算法实际上是依据瑞利分布来求标准正态分布的反函数。...1.2.python代码： 1.3.Excel直方图： 2.中心极限定理 2.1.理论基础： 独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和，以标准正态分布为极限 ， ，...2.2.python代码： 2.3.Excel直方图： 3.Kinderman and Monahan method 这个是python中random库里生成正态分布随机变量的方法。...3.1.python代码： 3.2.Excel正方图： 理论依据来源于《概率论基础》李贤平 欢迎指正 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。
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。 离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。...离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric...(1,1) n = 100 p = 0.5 #平均值, 方差, 偏度, 峰度 mean,var,skew,kurt=binom.stats(n,p,moments='mvsk') print(mean,...') plt.savefig(r'C:\Users\Administrator\Desktop6\data\textdata.png') plt.show() 补充拓展：python–scipy–1离散概率分布...以上这篇python 伯努利分布详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
` from sys import unraisablehook import requests s = input("你要翻译的单词：") dic = {"k...
引 言 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。...n重伯努利实验中，事件A出现的次数对应分布就是二项分布，即：随机变量X的分布列为： 其中，0<p<1,q=1-p,当n=1时，二项分布就是两点分布 二项分布的期望等于：np，方差等于npq ? ?...02 python绘制正态分布 闲言碎语不多讲，咱们先上图： ? ?...01 python实现 当取n=100，p=0.147时，我们分别绘制二项分布图和正态分布图形如下（深色柱形图代表二项分布，浅色曲线代表正态分布）： ? ?
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...当偏度绝对值过大时，长尾的一侧出现极端值的可能性较高。 峰度(Kurtosis) 用来描述数据分布陡峭或是平滑的情况。正态分布的峰度为3，峰度越大，代表分布越陡峭，尾部越厚；峰度越小，分布越平滑。...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。
在数据分析中，二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布，今天小编将会先简单介绍二项分布基础：伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布，接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念，完事之后，咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件...，最后通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。...两点分布 伯努利试验所对应的分布就是两点分布，两点分布又称0-1分布，即：随机变量X的分布列为： X 0 1 P 1-p p 注：1代表发生的概率，0代表不发生的概率 ? ?...二项分布 n重伯努利实验中，事件A出现的次数对应分布就是二项分布，即：随机变量X的分布列为： ? 其中，0<p<1,q=1-p,当n=1时，二项分布就是两点分布。 ? ?...01 python实现 当n为10，p=0.5时，根据上边条件，我们得知：二项分布应该不能使用泊松分布近似替代，下图显示，n为10，p=0.5时，二项分布和泊松分布也明显不同（具体代码参见下文） ?
BRCC是一个分布式配置中心，用于统一管理应用服务的配置信息，避免各类资源散落在各个项目中，简化资源配置的维护成本。
分布式进程： 分布式进程是指的是将Process进程分布到多台机器上，充分利用多台机器的性能完成复杂的任务。...在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。...Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。...现在把这个过程做成分布式，一台机器上的进程负责抓取链接，其它机器上的进程负责下载存储，那么遇到的主要问题是将Queue暴露到网络中，让其它机器进程都可以访问，分布式进程就是将这一个过程进行了封装，我们可以将这个过程称为本队列的网络化...这就是一个简单但真正的分布式计算，把代码稍加改造，启动多个worker，就把任务分布到几台甚至几十台机器上，实现大规模的分布式爬虫
分布式爬虫 什么分布式 分布式就是把一个系统拆分成若干个子系统, 每个子系统独立运行, 然后通过某种方式进行交互. 什么是分布式爬虫 狭义地讲, 需要将爬虫的多个组件拆分成子系统.
步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢？...LSI是概率主题模型的一种，另一种常见的是LDA，核心思想是：每篇文本中有多个概率分布不同的主题；每个主题中都包含所有已知词，但是这些词在不同主题中的概率分布不同。...LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布，严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题，那么通过LSI模型，文本向量就可以降到5维，每个分量表示对应主题的权重。...python实现 分词上使用了结巴分词https://github.com/fxsjy/jieba，词袋模型、TF-IDF模型、LSI模型的实现使用了gensim库 https://github.com
KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。...所以，我们叫KL散度，而不是叫KL距离。 1.KL定义与计算 ? 计算公式就是如此简单。我们做个例题吧。 假设我们有这样的两个分布，A和B，他们出现0和1的概率如下。 ?...这个时候，我们计算A和B之间的KL散度，就是这样： ? so easy的样子有木有！ 如何直观的理解这样的一个度量的量呢。...所以，希望KL散度大，那么就需要有大的权重和大的概率差异，也就是，两个分布要不一样。 对称KL就是KL（P，Q）与KL（Q，P）的值加起来之后取平均。...2.KL散度计算Python代码 import numpy as np from scipy import * def asymmetricKL(P,Q): return sum(P * log
之前看到有人写过类似的代码，感觉有点累赘，其中登陆那些东西其实可以避免的 我把百度音乐的网页代码稍微分析了一下，如果要求不高，下载普通音质的歌曲是不需要登陆的（当然如果你用浏览器打开下载的话，普通音质也是要求登陆下载的...） 看其代码发现，即使你没有登陆，其实下载链接也已经暴露出来了，只是用javascript阻止了你在浏览器中下载， 我下面写了一个下载的demo，顺便测试了一下多进程，批量下载很实用： [python.../usr/bin/env python #-*- coding: UTF-8 -*- import sys,os import urllib,urllib2 from bs4
步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。...LSI是概率主题模型的一种，另一种常见的是LDA，核心思想是：每篇文本中有多个概率分布不同的主题；每个主题中都包含所有已知词，但是这些词在不同主题中的概率分布不同。...LSI通过奇异值分解的方法计算出文本中各个主题的概率分布，严格的数学证明需要看相关论文。假设有5个主题，那么通过LSI模型，文本向量就可以降到5维，每个分量表示对应主题的权重。...python实现 分词上使用了结巴分词https://github.com/fxsjy/jieba，词袋模型、TF-IDF模型、LSI模型的实现使用了gensim库 https://github.com
loc 平均值 scale (scale) 标准差 pdf(x, loc=0, scale=1) 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。...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。 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。...若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。...当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 ?
说明：本文是基于Py2.X环境， 分布式进程： 分布式进程是指的是将Process进程分布到多台机器上，充分利用多台机器的性能完成复杂的任务。...在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。...Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。...现在把这个过程做成分布式，一台机器上的进程负责抓取链接，其它机器上的进程负责下载存储，那么遇到的主要问题是将Queue暴露到网络中，让其它机器进程都可以访问，分布式进程就是将这一个过程进行了封装，我们可以将这个过程称为本队列的网络化...这就是一个简单但真正的分布式计算，把代码稍加改造，启动多个worker，就把任务分布到几台甚至几十台机器上，实现大规模的分布式爬虫
问题描述 由我们所知每一个python程序的运行都是很多次的算法变成的，而计算机进行计算一定会花费时间，而我们在学习python基础时已经知道python相对其他语言来说是相对比较慢的。...这样的差异我们称为时间复杂度。可能在一般情况下我们看不出时间的差异，那么我们接下来就将对时间进行测试。...图1 运行结果 可以看出，进行这次运算大约使用了146秒，其实便可以看出python运行速度慢的问题了。...这种差异就叫做时间复杂度的差异。在算法中我们经常需要将一个程序简化，以达到最佳运算的目的。 结语 在算法中，我们经常会想要限制自己程序的运行时间，然后对其进行优化，达到最佳的运行时间。
from scipy.stats import beta import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
百度地图API ? 百度地图API：百度地图大家都有用过，但这个API又是哈？...百度地图API是为开发者提供http/https接口，即开发者通过http/https形式发起检索请求，获取返回json或xml格式的检索数据。 ?...打开该链接，用申请的百度帐号登录，单击创建应用，Referer白名单里面输入*，创建完成后可在查看应用中看到API密钥 ?...Python爬虫+百度API ? 基于Python 的爬虫技术，结合百度地图API，获取益阳全市境内的所有场景信息（小区、景区、学校、商业广场等）。主要用到requests与json两个模块。 ?
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