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sklearn总篇
one hot 化
python
统计
create
贝叶斯网络学习
状态空间搜索 如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程 通俗点说 两点之间求一线路 这两点是求解的开始和问题的结果 而这一线路不一定是直线 可以是曲折的 由于求解问题的过程中分枝有很多 主要是求解过程
统计
相关性和因果性
一 如果A和B相关 有至少五种可能性 1 A导致B 2 B导致A 3 C导致A和B 4 A和B互为因果 5 小样本引起的巧合 二 相关是线性关性 非线性的因果关系对应的相关性可能会减弱或消失 统计上A和B具有线性 或者非线性 关系 通常代表
遥感
统计
算法
人工智能
机器学习
Stem-and-Leaf Plot in R
Data set faithful 272 2 Waiting time between eruptions and the duration of the eruption for the Old Faithful geyser gt d
R语言学习笔记
R语言
统计
回归分析的假设条件
数据什么样就能扔进回归分析回归分析
python
统计
create
不要再用简单的加权平均了 用回归做融合吧
见
python
统计
create
时间序列分析和预测(含实例及代码)
导论 研究时间序列主要目的 进行预测 根据已有的时间序列数据预测未来的变化 时间序列预测关键 确定已有的时间序列的变化模式 并假定这种模式会延续到未来 时间序列预测法的基本特点 假设事物发展趋势会延伸到未来 预测所依据的数据具有不规则性 不
统计
时序
方差、协方差和协方差矩阵
上次写了相关系数 其实很类似的一个概念是协方差 要说协方差 先复习下基本的统计内容 1 均值 2 方差 标准差 标准方差 或者写为 简单来说 标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念 一个较大的标准差 代表大部分的数值和其平均值
数据分析
方差
协方差
矩阵
统计
使用statsvn统计svn中的代码量
StatSVN介绍 StatSVN是一个Java写的开源代码统计程序 从statCVS移植而来 能够从Subversion版本库中取得信息 然后生成描述项目开发的各种表格和图表 比如 代码行数的时间线 针对每个开发者的代码行数 开发者的活跃
项目管理
statsvn
代码
统计
回归问题先将特征变成变成正态分布
为什么 为什么 神经网络中也用到这样的方法 神经网络 注意正态分布化与归一化的不同 怎么做怎样做
python
统计
Expected object of backend CPU but got backend CUDA for argument #2 'weight' 报错的问题和解决办法
很实用的工具 https blog csdn net zz2230633069 article details 93266950
python
统计
假设检验2
为研究东 中 西部各省市规模以上的企业发展状况 我们收集了各城市企业的主要经济指标 包括 总资产贡献率 资产负债率 流动资产周转次数 工业成本费用利润率 产品销售率 我们用变量 类别 定义了各类城市 其中1为东部城市 2为中部城市 3为西部
python
统计
最小熵原理
种草很好的博文 苏剑林 2018 Apr 18 最小熵原理 一 无监督学习的原理 Blog post Retrieved from https spaces ac cn archives 5448 苏剑林 2018 Apr 24 最小熵原理
数学
统计
Elasticsearch 实现分组统计
之前有个查询es分组求和的需求 类似关系型数据库 select a b sum c from table group by a b 当时用DSL查询语句实现 这边记录下 GET my index my type search from 0
elasticsearch
分组
DSL
统计
基于MapReduce的手机上网流量统计分析
Hadoop简介 适合大数据的分布式存储与计算平台 运行在Hadoop之上的大型服务器集群 数据情况 摘取部分 字段描述 时间戳 手机号码 AP mac AP mac 访问的网址 网址种类 上行数据包 下行数据包 流量 访问状态 手机上网流
Hadoop
HadoopSkill
手机上网流量
MapReduce
统计
假设检验笔记
假设检验 就是做了一个假设 H 然后通过实验得到相关的统计数据判断 H 是否 大概率 成立 或者有多大把握认为 H 成立 这个 H 一般是一个与分布 统计量相关的的命题 如 H P 硬 币 朝
数学
假设检验
统计
Pvalue
显著性水平
时间序列完全教程(R)
简介 在商业应用中 时间是最重要的因素 能够提升成功率 然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步 但是随着技术的发展 出现了很多有效的方法 能够让我们预测未来 不要担心 本文并不会讨论时间机器 讨论的都是很实用的东西 本文将要讨论关于预测的方法
统计学
r
统计
预测
时间序列
dgl 操作
dgl图的基本操作 dgl简单使用 udf函数怎么写 通过edges 打得到两端的列表 将所有nodes换成edges 截错图了 通过nodes则不是很好使 返回很多的tensor原因是这个函数运行好几遍
python
统计
卡方分布
以上讲了一种称为服从正态分布的概率密度函数 今天 讲一讲服从 卡方分布 的概率密度函数 首先给出该函数的定义 自由度 是公式中一个重要参数 自由度不同 图形的形状也完全不同 众所周知 直线方程中的参数k是斜率 它控制着直线的倾斜角度 它不同
统计
统计学
机器学习--PCA(主成分分析)原理及应用
众所周知PCA是有效的降维方法 当你的特征非常多维度非常大的时候 为了使机器学习的算法在计算或是训练的时候有更高的效率 通常会进行降维处理 将一个具有m个数据n维的数据降为k维的数据 方法如下 算出一个sigma矩阵 x i 为n 1的矩阵
机器学习
算法
PCA
统计
降维
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