统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言,在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念,帮助您更好地理解和应用统计学知识。
深层神经网络参数调优(二)——dropout、题都消失与梯度检验 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化,这个是一种正则化的方式,之前学过L1、L2正则化,这个则是另一种思想的正则化。dropout,主要是通过随机减少一些神经元,来实现减少w和b,实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p,对于神经网络中的所有神经元,在每一次FP、BP的时候,都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元,则不参与本次的运算,即不接收输入,也不输出结果。 2、具体
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告。结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
在前面的文章中讲过,很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
“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。”
这是一个自写库系列,即笔者在数据可视化路上踩过的坑的汇总,并自定义函数和传入参数来实现快速避坑 + 快速绘制出复杂精美的图片。Python 的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现,绘图中的统计学知识(名义变量,数值变量,xx图与xx图的区别等等)与 Python 基础库操作(seaborn,matplotlib)并不会提及。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) :——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否是显著
做方差分析的时候数据需要满足正态分布;方差齐性等。正常拿到数据后需要对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验。如何来做以上两个检验今天先忽略掉,在默认拿到的数据符合条件后直接在做单因素方差分析。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前,我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息,并把这些特征转换成特征矩阵的数值,这也就是机器学习实践中的重要步骤之一,特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
在平时的工作或学习中可能会碰到统计学中的假设检验问题,如常见的卡方检验、t检验以及正态性检验等,而这些检验的目的都是为了论证某个设想,并通过统计学的方法做解释。本期内容我们将跟大家分享几种常规的t检验的方法,以及这些方法的应用案例。
如下图所示,样本显著性的计算是在试验结尾部分的重要步骤,决定了试验是否有效:
众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
第五个是配合第一个一起看的,是在99%,95%,90%置信区间下的临界的ADF检验的值。
人类一直有一个梦想,造一个智能机器,让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》,如意如意随我心意快快显灵,如意如意,一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件,寓意“如君所愿”。随着科技的发展,机器学习(Machine Learning)逐渐成熟得到行业应用。
毕业之后,真的是误打误撞进入了互联网这个大环境。从第一份工作接触到Python开始,了解到它的强大之处,便主动地开始学习,最终还是走上了数据这个行业其中有一定的偶然性,但似乎也是多年前埋下的伏笔。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途,主要包括数学和统计上的建模方法,关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充,以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好,需要用数据来验证,还有求解方法也不唯一,比如指派问题,你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验,首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验,然后介绍一下什么叫做秩次和秩和,接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用,最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过Python代码实现。
尽管 NumPy 不能利用 GPU 的并行计算能力,但利用它可以清晰了解底层的数值计算过程,这也许就是为什么 CS231n 等课程最开始都要求使用 NumPy手动实现深度网络的原因吧。
SciPy(Scientific Python)是一个开源的Python科学计算库,用于解决科学与工程领域的各种数值计算问题。它建立在NumPy库的基础之上,并额外提供其他更高级的功能与工具,涵盖了许多科学分析领域——包括数值积分、优化、插值、信号和图像处理、线性代数、统计分析等。其中,SciPy常用的一些功能如下所示。
集成电路板等电子产品生产中,控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要(点击文末“阅读原文”了解更多)。
编程练习 计算从1到1000以内所有奇数的和,并进行输出,结果为250000 任务 定义变量sum1和 num1,sum1用于存放所有奇数和,num1用于存放数值,并对其赋初始值 使用while来实现1-1000以内的循环 用if语句实现条件判断,是否为奇数 输出符合条件的所有奇数的和 任务提示 不能被2整除的数为奇数 原始代码 sum1 = 0 num1 = 1 # 循环条件 # 判断条件 # 求和 num1 = num1 + 1 print(sum1) 代码提交区 # coding:utf-8
一般使用纯 NumPy 实现深度网络会面临两大问题,首先对于前向传播,卷积和循环网络并不如全连接网络那样可以直观地实现。为了计算性能,实践代码与理论之间也有差别。其次,我们实现了前向传播后还需要继续实现反向传播,这就要求我们对矩阵微分和链式法则等数学基础都有比较充足的了解。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候,SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱,但如果搬到Python的话,又如何实现同样或者说类似的操作呢,今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
我们围绕进化树技术进行一些咨询,分析生物类群在时间上的多样性是如何变化的。我们将用到分类单元数-时间图(Lineages-through-time plot),该图可以用来描述物种多样化的总体趋势。
在统计研究中,常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,⋯,Xt,⋯来表示一个随机事件的时间序列,简记为{Xt,t∈T}。在时间的角度上来说,数据类型可分为两类:横截面数据和时间序列[1]。横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据,时间序列是一组按照时间排序的数据;横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。
qq图有两个作用:1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot,从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了,然而看了一些博客,要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python;要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此,想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白,该如何快速入门 Python 数据分析呢?
从以上资料可以看出,24个患者与健康人的血磷值各不相同,如果用离均差平方和(SS)描述其围绕总均值的变异情况,则总变异有以下两个来源:
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?》,为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助!如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~
NumPy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。
内容简介: 数值 字符串 常量 内置操作符 Python会自动确定变量数据类型。变量在其他地方使用之前仅需要赋值。 数值 整数例子 >>> num1 = 7 >>> num2 = 42 >>> total = num1 + num2 >>> print(total) 49 >>> total 49 # 对整数精度没有限制,仅受限于可分配的内存 >>> 34 ** 32 10170102859315411774579628461341138023025901305856 # 使用单个 / (除法)会返回浮
这才是真正的力量,年轻人! 这是Swami Chandrasekaran所绘制的一张地图。名字叫MetroMap to Data Scientist(数据科学家之路),别称怎么死都不知道的。
预测一个家庭未来三个月的用电量,估计特定时期道路上的交通流量,预测一只股票在纽约证券交易所交易的价格……这些问题都有什么共同点?
由于最近毕业论文缠身,一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货,但是呢学习的的脚步不能停止,今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。 常用的衡量随机变量相关性的方法主要有三种: pearson相关系数;即皮尔逊相关系数,用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。 spearman相关系数;即斯皮尔曼相关系数,用于衡量分类定序变量间的相关程度。 kendall相关系数;即肯德尔相关系数,也是一种秩相关系数,不过它所计算的对象是分类变量。 R语言: cor cor.test corrp
了解了数据分析的基本概念,主要由统计分析方法(模型)、数据两部分组成。目的是挖掘数据信息。
我们再在进行数据分析时,简单的数据分析不能深刻的反映一组数据得总体情况,倘若我们用统计学角度来分析数据则会解决一些平常解决不了得问题.
本部分我们会为大家提供一些python初级工程师在面试过程中遇到的常见的面试题目,期望达到的效果:
推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。
python和R是数据科学家手中两种最常用的工具,R已经介绍的太多了,后续我们来玩玩python吧。从出身来看,R是统计学家写的,python是计算机科学家写的,两者的出生背景不一样,随着数据爆发,python也慢慢发展,逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包: python也有非常多的扩展包,不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的: numpy:提供最基本的数值计算,使向量化计算成为可能。 scipy:提供了包括最优化在内的科学计算函数,不用自己写啦。 pandas:提供了类似dataframe的
在机器学习项目中,你肯定要在代码中实现各种运算,其中必然要用到各种数学符号,因此,必须了解并熟知如何实现。
顾名思义,时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。这些集合被分析用来了解长期发展趋势,为了预测未来或者表现分析的其他形式。但是是什么令时间序列与常见的回归问题的不同? 有两个原因: 1、时间序列是跟时间有关的。所以基于线性回归模型的假设:观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。 2、随着上升或者下降的趋势,更多的时间序列出现季节性趋势的形式,如:特定时间框架的具体变化。即:如果你看到羊毛夹克的销售上升,你就一定会在冬季做更多销售。 常用的时间序列模型有AR模型、MA模型、ARMA模型和ARI
先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python,对应写一句R。
python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
关于时序数据的关联模型,笔者陆陆续续更新了一些,包括了, 传统的时序模型学习 statsmodels︱python常规统计模型库 python实现logistic增长模型
这5年中,数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域,让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁,而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好,因为数据分析是直接跟数据打交道,并且要根据数据生成决策,这方面是人的强项,暂时不会受到影响。
3.1搭建编译环境 python下载:https://www.python.org/downloads/
原文主要介绍了twitter云系统中利用统计学习实现异常检测的自动化,下面直接介绍相关方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云