71.2 70 66 67.6 70 77 74.2 70 76 73.6 70 85 79 70 75 73 70 82 77.2 70 68 68.8 70 70 70 70 78 74.8 函数说明...语法 STDEV(number1,number2,...) Number1,number2,... 为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。...说明 • 函数 STDEV 假设其参数是总体中的样本。如果数据代表全部样本总体，则应该使用函数 Stdeva 来计算标准偏差。 • 此处标准偏差的计算使用“无偏差”或“n-1”方法。 ...如果不能忽略逻辑值和文本，请使用 Stdeva 工作表函数。 使用效果 这就可以看到对应的标准差差值了。
stdev（float）表示分布数据的标准偏差。..."""函数从txt文件读入数据。...= self.calculate_stdev(sample) def plot_histogram(self): """函数使用matplotlib pyplot库输出实例变量数据的直方图...Args: x (float): 计算概率密度函数的点 Returns: float: 输出的概率密度函数 """...) ** 2) def plot_histogram_pdf(self, n_spaces = 50): """函数绘制数据的归一化直方图，并沿相同范围绘制概率密度函数
定义爬虫函数 接下来，我们需要定义一个爬虫函数，它接受一个参数url，表示要爬取的网页地址。...，计算请求响应时间和请求延迟时间 使用requests库获取请求数据带宽 我们可以使用以下代码来定义爬虫函数： # 定义爬虫函数 def spider(url): # 发送GET请求，获取网页内容和响应状态码...我们需要定义一个多线程函数，它接受两个参数： urls：一个列表，表示要爬取的网页地址 num_threads：一个整数，表示要创建的线程数量 该函数的主要功能是： 使用threading库创建指定数量的线程...定义数据统计函数 最后，我们需要定义一个数据统计函数，它接受一个参数results，表示爬虫的结果列表。...该函数的主要功能是： 使用statistics库计算各项性能指标的平均值、中位数、最大值、最小值和标准差 使用requests库获取目标网站的域名和IP地址 我们可以使用以下代码来定义数据统计函数： #
思维导图 利用ChatGPT提升产值并升级价值链 在一分钟内编写一个正则表达式验证函数，而不是花费2个小时的时间。 真正的高层次价值在于系统的设计和架构。当前的ChatGPT在这方面并不擅长。...gradio库是一个非常有用的库，可以基于Python函数快速创建Web界面。...temperature=temperature) return response.choices[0].text.strip()prompt = ( "编写一个python函数...，该函数以字符串作为输入，并返回字符串中字母元音的计数")code = generate_code(prompt)print(code) 安装插件 现在你可以在编辑器中右键单击，然后选择CodeGPT...创建更复杂函数 calculate_grade_curve.py import statisticsdef calculate_grade_curve(scores): # 计算平均分 avg_score
后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。...machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/ GaussianNB 高斯朴素贝叶斯 特征的可能性被假设为高斯 概率密度函数...self.mean(X) return math.sqrt(sum([pow(x - avg, 2) for x in X]) / float(len(X))) # 概率密度函数...def gaussian_probability(self, x, mean, stdev): exponent = math.exp(-(math.pow(x - mean,...(i), self.stdev(i)) for i in zip(*train_data)] return summaries # 分类别求出数学期望和标准差 def
我们可以将这部分划分成以下任务： 1 计算高斯分布的概率密度函数 2 计算对应类的概率 3 单一预测 4 多重预测 1 计算高斯分布（正态分布）的概率密度函数 给定来自训练数据中已知属性的均值和标准差，...我们可以使用高斯函数来评估一个给定的属性值的概率。...关于高斯概率密度函数，可以查看参考文献。总之，我们要把已知的细节融入到高斯函数（属性值，均值，标准差），并得到属性值归属于某个类的似然（译者注：即可能性）。...下面的predict()函数可以完成以上任务。...getAccuracy()函数可以计算出这个精确率。
，(stdev=sqrt(1/n))$$ 服从高斯分布的Xavier初始化tensorflow代码如下 : # 适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：stdev 为高斯分布的标准差，均值设为...公式分析如下图（来源于CNN解析卷积神经网络书籍，没时间写公式了）： 来源CNN解析神经网络-魏秀参 He初始化 Xavier方法未考虑非线性映射函数对输入 s（未经过激活函数的网络层输出结果） 的影响...= 0.001*randn(n_{in}， n_{out})*stdev ，(stdev=sqrt(2/n))$$ 服从高斯分布的 He初始化 tensorflow代码如下 : # 适用于 ReLU：...stdev 为高斯分布的标准差，均值设为 0 stdev = np.sqrt(2/n) W = tf.Variable(np.random.randn(n_in, n_out) * stdev) 服从均匀分布的...一个初始化器可以由字符串指定（必须是下面的预定义初始化器之一），或一个callable的函数，例如： from keras import initializers # callable函数指定初始化方法
那么，我们也可以像上面计算期望一样，给方差和标准差编写函数。...同样的，我们根据上述的公式编写函数。...= standard_deviation(x) stdev_y = standard_deviation(y) if stdev_x > 0 and stdev_y > 0: return...covariance(x, y) / stdev_x / stdev_y else: return 0 covariance(a, b) >> 150.95263157894735 correlation...我们通常情况下会使用 numpy 一类封装好的函数，以下将演示一下如何使用 numpy 计算协方差。
mean(self,numbers): return sum(numbers) / float(len(numbers)) # 计算方差，注意是分母是n-1 def stdev...用来提取每类样本下的每一维的特征集合 summaries = [(self.mean(attribute), self.stdev(attribute)) for attribute in...separated_class[vector[-1]].append(vector) return separated_class # 假定服从正态分布，对连续属性计算概率密度函数...,公式参考周志华老师的西瓜书P151 def calProbabilityDensity(self,x, mean, stdev): # x为待分类数据 exponent...= math.exp(-(math.pow(x-mean,2)/(2*math.pow(stdev,2)))) return (1 / (math.sqrt(2*math.pi) *
Sklearn和Keras是大家做机器学习和深度学习时很熟悉的两个Python库，其中sklearn中有很多机器学习算法、数据预处理以及参数寻优的函数API，keras则可以快速实现你的神经网络结构。..., param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) 训练结果为 Best:..., param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) 输出结果为 Best:...挑选激活函数 激活函数是神经网络的重要部分，比较常用的激活函数有sigmod、relu以及softmax。不同的激活函数又其各自的适应范围，下面我们就来看一下如何通过网格搜索获得最优激活函数。..., param in zip(means, stds, params): print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param)) 输出结果为： Best
2.1 最大值 & 最小值 在Excel统计一列或者指定单元格区间的最大值或最小值，直接使用max和min函数即可： =MAX(A2:A151) =MIN(A2:A151) 统计结果如下： ?...2.2 平均值 在Excel统计一列或者指定单元格区间的平均值，直接使用average函数即可： =AVERAGE(A2:A151) 统计结果如下： ?...这里我们先使用STDEV.P和STDEV.S 分别计算一下总体标准差和样本标准差： =STDEV.P(A2:A151) =STDEV.S(A2:A151) 结果如下： ?...接下来说下STDEV.P和 STDEVPA的区别，STDEV.S和STDEVA的区别与其相同。两者区别是 STDEV.P 函数忽略样本中的逻辑值和文本, STDEVPA 不忽略，看下面的结果： ?...在上面的数据中，如果只计算4个数字的总体标准差，结果当然是0，因为四个数字都是2，所以STDEV.P的结果是0，但是STDEVPA的结果却不是0，因为这个函数将文本和逻辑值False当作0处理，把逻辑值
那么，我们也可以像上面计算期望一样，给方差和标准差编写函数。...接下来，我们看一下协方差和相关系数的定义： 协方差 相关系数 同样的，我们根据上述的公式编写函数。...= standard_deviation(x) stdev_y = standard_deviation(y) if stdev_x > 0 and stdev_y > 0: return...covariance(x, y) / stdev_x / stdev_y else: return 0 covariance(a, b) >> 150.95263157894735 correlation...我们通常情况下会使用 numpy 一类封装好的函数，以下将演示一下如何使用 numpy 计算协方差。
在Excel 2007及以前的版本中，我们可以使用MODE函数，如下图1所示。 ? 图1 在Excel 2010及以后的版本中，可以使用MODE.SNGL函数，如下图2所示。 ?...图2 这两个函数的作用相同，都可以得到一组数中出现次数最多的那个数。如果为了保证在任何版本的Excel中都可用，建议使用早期版本，即MODE函数。 上面列举的就是Excel兼容函数的一个例子。...Excel给出了一个识别兼容函数的方法，当你在工作表中输入函数时，例如=MODE，Excel会显示一个相关的函数下拉列表供选择，我们可以看到MODE函数中有一个黄色的带感叹号的三角图标，表明其是一个兼容函数...，即早期版本的函数也能在后续版本中正常工作。...图3 我们注意到，新函数MODE.MULT中有一个句点连着后缀，这是Excel 2010新统计函数的命名约定。另一个兼容函数示例是STDEV.S函数，取代早期版本的STDEV函数。
支持的颜色格式同 color，不支持回调函数。...; var up = mean + 3 * stdev; x = addParam(x, low.toFixed(0)....支持的颜色格式同 color，不支持回调函数。...支持的颜色格式同 color，不支持回调函数。...支持的颜色格式同 color，不支持回调函数。
首先，如果有数据样本，Excel原先提供有STDEV函数，但在Excel 2010中，被STDEV.S函数取代： =STDEV.S(range_of_values) 另一方面，如果使用的是整个总体，则可以使用...STDEV.P函数计算标准偏差： =STDEV.P(range_of_values) 然而，如果要进行粗略估计，则必须采用不同的方法，因为没有实际数据来支持你的估计。...如果cumulative为TRUE，则NORM.S.DIST返回累积分布函数；如果为FALSE，则返回概率质量函数。 （概率质量函数PMF提供离散（即非连续）随机变量恰好等于某个值的概率。）...图4 NORM.INV(probability, mean, standard_dev) NORM.INV函数是NORM.DIST函数的反函数，它计算给定概率的x变量。...图5 NORM.S.INV(probability) NORM.S.INV函数是NORM.S.DIST函数的反函数，给定变量在均值一定距离内的概率，它会找到z值。
交叉项因子的个数 double reg0;// 常数项的正则参数 double regw, regv;// 一次项和交叉项的正则系数 double init_stdev...fm_model() init()函数 构造函数fm_model()的具体实现如下所示： // fm_model类的构造函数 fm_model::fm_model() { num_factor...= 0;// 交叉项中因子的个数 init_mean = 0;// 初始化的均值 init_stdev = 0.01;// 初始化的方差 reg0 = 0.0;// 常数项的正则化参数...v.setSize(num_factor, num_attribute);// 设置交叉项的矩阵大小 w.init(0);// 初始化一次项系数为0 v.init(init_mean, init_stdev..."reg_v=" << regv << std::endl;//交叉项的正则化参数 std::cout stdev
uniform均匀分布初始化： w = np.random.uniform(low=-scale, high=scale, size=[n_in,n_out]) Xavier初始法，适用于普通激活函数...= np.sqrt(3/n) He初始化，适用于ReLU：scale = np.sqrt(6/n) normal高斯分布初始化： w = np.random.randn(n_in,n_out) * stdev...# stdev为高斯分布的标准差，均值设为0 Xavier初始法，适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid)：stdev = np.sqrt(n) He初始化，适用于ReLU：stdev = np.sqrt...除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。...输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
copula建模边缘和相依关系 给定一些边缘分布函数和一个copula，那么我们可以生成一个多元分布函数，其中的边缘是前面指定的。...# 可视化分布的辅助函数 # 检查Copula拟合的Helper函数 # 模拟图与实际图 plot(rets[,1], rets[,2], xlab=labs[1], ylab=labs...Actual Simulated Correlation 57.13 57.38 Mean FB -0.31 -0.47 Mean YHOO -0.40 -0.17 StDev FB...1.24 1.25 StDev YHOO 1.23 1.23 FB Two-sample Kolmogorov-Smirnov test data: rets[, i] and...Actual Simulated Correlation 57.13 57.14 Mean FB -0.31 -0.22 Mean YHOO -0.40 -0.56 StDev FB
Requests/sec 就是最基本的指标：每秒处理的请求数 Thread Stats 是线程执行情况，包括延迟、每秒处理个数，其中的 Avg 和 Max 很好理解，是平均值和最大值，Stdev 是标准差...所以，如果多次测试结果中的 Stdev 差距较大，说明有可能系统性能波动很大。 +/- Stdev 这个正负标准差的含义不是很理解，请明白的朋友留言指点。.../wrk -t12 -c100 -d10s --script=post.lua http://www.baidu.com wrk 提供的几个hook函数： setup 所有 thread 生成之后，在被被调用前...，每个线程执行一次这个函数 init 每次请求发送之前调用 delay 请求之间的延迟时间 request 可以在每次请求之前修改request的属性 response 对每次的响应信息进行处理 done
) +n=length(x) +s<-sd(x) +skew<-sum((x-m)^3/s^3)/n +kurt<-sum((x-m)^4/s^4)/n-3 +return(c(n=n,mean=m,stdev...hp wt n 32.000000 32.0000000 32.00000000 mean 20.090625 146.6875000 3.21725000 stdev...ProgramFiles/R/R-3.1.3/library") >summaryBy(mpg+hp+wt~am,data=mtcars,FUN=mystats) am mpg.n mpg.mean mpg.stdev...0.01395038 -0.8031783 19 2 1 1324.39231 6.166504 0.05256118 -1.4553520 13 hp.mean hp.stdev...-0.01422519 -1.2096973 19 3.768895 2126.8462 84.06232 1.35988586 0.5634635 13 2.411000 wt.stdev
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