仓库名为 slmethod, 统计学习方法（Statistical Learning Method）的简写 Public 公开仓库 勾选 Initialize this repository with...:: 3", "Programming Language :: Python :: 3.5", "Programming Language :: Python :: 3.6...在这种情况下，我们的示例包在任何平台上都与 Python 兼容，因此只需要一个构建的发行版。 上传分发档案 最后，是时候将您的包上传到 Python Package Index 了！...你需要安装 Twine： python3 -m pip install --user --upgrade twine python3 -m pip install --upgrade twine #...运行 Python 解释器（确保你仍然在你的 virtualenv 中）： python 然后导入模块并打印出 name 属性。
statistics 模块实现了许多常用的统计公式，以便使用 Python 的各种数值类型（int，float，Decimal 和 Fraction）进行高效的计算。...$ python3 statistics_mean.py 5.33 使用 mode() 计算数据集中出现最多的数据点。...$ python3 statistics_mode.py 2 计算中位数或中值有四种变化。前三个是常用算法的直接版本，使用不同的解决方案来处理具有偶数元素的数据集。...$ python3 statistics_median_grouped.py 1: 29.50 2: 29.00 3: 28.50 方差 统计使用两个值来表示一组值相对于均值的分散程度。...$ python3 statistics_variance.py Basic statistics: count : 1282 min : 4.00 max
作者：长行 时间：2019.03.15 统计学解释 变异系数：变异系数（coefficient of variation），又称离散系数，是一个衡量数据离散程度的、没有量纲的统计量。
本文是个人思考后输出的合乎逻辑的统计学发展历程，旨在为广大对统计学感兴趣的同学提供一个顺滑的学习路线和一个整体的逻辑框架。 ? 2何为统计？ 首先，对于统计的这个话题，需要明确我们在讨论什么？...13）统计学发展至此，已经覆盖大部分日常生活中的应用，ZZ叙述的这个发展过程，希望指引广大爱好的统计学的同僚更加顺滑的学习统计学知识。...4统计学必知必会 如果大家认可以上的统计学发展过程，这其中的必知必会就呼之欲出： 均值、方差、最大值、最小值、中位数等统计值的概念； 事件、总体、样本、个体的概念； 频率、概率、分布等概念，了解常用分布...5小结 以上统计学发展和必知必会覆盖大部分日常统计工作，也涉及了应用最广范的假设检验，但是本文旨在为学习统计学的同学提供一个指引，对于其中具体理论和实际应用并未多涉及。...统计学中抽样方法和贝叶斯理论不在这套理论框架内，暂未涉及，如有兴趣，敬请期待。
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？ 从专业角度来看，「R在统计分析领域肯定是强于Python的。」...毕竟R这门语言本身就是为统计而生的，而且是统计学专家在维护R社区，沉淀了数理统计领域众多权威算法、函数、工具。 同时R的可视化功能也非常强大，很多顶级期刊论文也都用R做分析工具。...而Python完美了解决了这两个问题，对初学者极其友好，网上有无数的Python资源。 并且Python出了统计分析，还能做各种各样的事，web、爬虫、GUI、自动化、AI等等，几乎无所不能。...对于统计分析领域，Python目前也有很多解决方案，虽然不及R专业，但基本上能满足95%以上的需求。...下面是R、Python、Scala三种语言在数据分析领域最受欢迎的工具包，供参考：
统计学习方法概论 本文是统计学习方法（李航）第一章的学习总结。...1.1 统计学习 1.统计学习的特点 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。...2.统计学习的对象 统计学习的对象是数据（data）。它从数据出发，提取数据特征，抽象出数据模型，根据模型对数据进行分析和预测。统计学习的前提是假设同类数据（具有某种共同性质）具有一定的统计规律性。...5.统计学习的研究 统计学习的研究包括统计学习方法（算法创新）、统计学习理论（算法效率及有效性）及统计学习应用（解决问题）三个方面。...6.统计学习的重要性 统计学习的重要性体现在三个方面：（1）统计学习是处理海量数据的有效方法。（2）统计学习是计算机智能化的有效手段。（3）统计学习是计算机发展的重要组成部分。
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。...斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani...但美中不足的是，书中的练习是用 R 语言来实现的，这对于主要使用 Python 语言的机器学习研究者来说不太友好。...为了克服这一障碍，有人尝试用 Python 语言解决了书里的所有概念、应用练习，并将其上传到了 GitHub。...和原书对应，作者给出的 Python 解决方案正文也分为以下九章： 统计学习 线性回归 分类 重采样方法 线性模型选择与正则化 非线性模型 基于树的方法 支持向量机 无监督学习 每章至少包含两部分：应用问题和概念问题
简单介绍数据的分布形态描述中的离散型概率分布 利用python中的matplotlib来模拟几种分布的图形 在上一篇描述性统计中提到数据分析的对象主要是结构化化数据，而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述...下面用python中的matplotlib模拟二项分布： # 利用plt模拟二项分布 n , p =10 ,0.5 sample = np.random.binomial(n, p, size=10000...下面用python中的matplotlib模拟二项分布： # 利用plt模拟伯努利分布 #解决画图中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams...假设通过一定时间的观察，我们知道某个路口每小时平均有8辆车通过，这是一个典型的泊松分布实例，我们通过Python进行统计模拟来看看在统计图它具体是如何呈现的。...下面用python中的matplotlib模拟二项分布： # 用plt模拟泊松分布 lamb = 8 sample = np.random.poisson(lamb, size=10000) bins
大家好，我是黄同学 今天大家用python回顾统计学中的基础概念。 1、什么是描述性统计？ ...分布形状 + 偏度 + 峰度 2）变量的类型 * 类别变量 + 无序类别变量 + 有序类别变量 * 数值变量 + 连续变量 + 离散型变量 3）本文章使用的相关python...在Python中，四分位值的计算方式如下： ① 首先计算四分位的位置。 其中，位置index从1开始，n为数组中元素的个数。 ② 根据位置计算四分位值。
确定指标的综合权数（同上） code1: ```python ###方法二：熵权法 class cul_weight(): def get_df(self,df): """处理数据...wl.append(weight) res = pd.Series(wl, index=columns) return res ``` code2: ```python...计算信息熵和信息增益 python 计算信息熵和信息增益 1....计算信息熵 ```python def calc_ent(x): """ calculate shanno ent of x """ x_value_list...计算信息增益 ent_prap = H(Y) - H(Y|X) ```python def calc_ent_grap(x,y): """ calculate ent grap
介绍 在本文中，我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手”和“组合”，以及如何计算扑克赔率，即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。...讨论和结论 在本文中，我展示了如何表示基本的扑克元素（例如手牌和组合），以及如何在讲述威尼斯人夜晚的故事的同时，假设Python中的随机手牌和范围来计算扑克赔率。...当然，本文中的所有分析都假设了一些范围和基本的扑克策略，这些策略和基本的扑克策略构成了我在玩游戏时的思维模型，并在本文中以Python实现。我不是职业扑克玩家，还有很多方法。...我很好奇，其他人将如何使用此处使用的Python框架来分析手牌。
来源：数学加油吧 机器学习算法与Python实战 本文约3500字，建议阅读7分钟 本文为你分享谷歌的统计学家 Cassie Kozyrkov 对于统计学的观点。...统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。 嗯，以上是统计学课本中对统计学的定义！...但是近日，一位来自谷歌的统计学家却发长文表示“统计学很无聊。“ 这位统计学家叫 Cassie Kozyrkov，目前是 Google 的首席决策师。...让我们先普及一些统计学的入门级概念，然后跟着这位统计学家一起，看看她的逻辑证明。 总体 当一个普通人想到“population”这个词时，他会想到什么？人，对吗？...我花了十多年的时间致力于统计学，它并不是一门一无是处的学科。 所以，在合适的时候使用统计方法才是有用的，非常有用的。 最后，你什么时候真的需要统计学呢？
本文为你分享一个 GitHub 项目，其用 Python 复现了课程内容，并提供代码实现和课件。...我们近期发现了一个 GitHub 项目，其用 Python 复现了课程内容，并提供这本书的代码实现和课件。实现代码的配置环境是 Python 3.6，已经全部测试通过。...项目地址： https://github.com/fengdu78/lihang-code 《统计学习方法》，作者李航，本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k 近邻法...统计学习方法的代码实现 《统计学习方法》官方没有提供代码实现，但是网上有许多机器学习爱好者尝试对每一章的内容进行了代码实现。...作者在 GitHub 网站搜集了一些代码进行整理，并作了一定的修改，使用 Python3.6 实现了第 1-11 章的课程代码。 代码目录与截图： ? 算法示例 ? ? ?
分位数 使用QUARTILE函数算出 第一分位数:25%分位数 第二分位数:中位数 第三分位数:75%分位数
【注】学习笔记参考自《统计学习方法第二版》——李航。 1. 定义 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，统计学习也称为统计机器学习。...统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科。 统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。 统计学习的目的是对数据进行预测与分析的。...统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析。...研究 统计学习研究一般包括统计学习方法、统计学习理论及统计学习应用三个方面。 统计学习方法的研究旨在开发新的学习方法。 统计学习理论的研究旨在探索统计学习方法的有效性和效率。...统计学习应用的研究旨在奖统计学习方法应用到实际问题中，解决实际问题。
在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
点击阅读原文即可访问 stat统计学，共计46篇 【1】 Analysis of the evolution of agroclimatic risks in a context of climate
点击阅读原文即可访问 stat统计学，共计31篇 【1】 Simpler, Faster, Stronger: Breaking The log-K Curse On Contrastive Learners...在这篇文章中，我们提出了一个新的框架来测试随机化假设的基础上解决一个聚类问题的边信息使用现代统计学习工具。...Relevance. 【18】 Demystifying statistical learning based on efficient influence functions 标题：基于有效影响函数的统计学习去神秘化...直接人口统计学指标与投票不一致，低社会经济地位、大学经历、女性和服务性工作的主成分与赞成票相关，而高家庭价值与反对票相关。
stat统计学，共计19篇 【1】 Bayesian Sparse Blind Deconvolution Using MCMC Methods Based on Normal-Inverse-Gamma
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