一、3σ原则 3σ原则又称为拉依达准则，该准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。 正态分布状况下，数值分布表： 注：在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值，x=μ为图形的对称轴 二、箱线图 ...
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2018-07-28 12:06:53
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超大图像的二值化方法 一：分块处理超大图像的二值化问题 （一）全局阈值处理 （二）局部阈值（更好） 二：空白区域过滤 相关知识补充 （一）numpy中相关方法介绍 numpy.std() 计算矩阵标准差 numpy mean()用法返回数组元素的平均值 （二）空白图像的过滤（当我们确认该区域为空白图 ...
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2018-07-06 14:18:17
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使用sql函数，您可以在一个select语句的查询当中，直接计算数据库资料的平均值、总数、最小值、最大值、总和、标准差、变异数等统计。使用recordset对象时，也可使用这些sql函数。 sql函数包括如下： avg函数：计算查询中某一特定字段资料的算术平均值。 count函数：计算符合查询条件的 ...
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2018-06-22 01:06:14
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理论讲的再多不会做也白弄 直接上手 一.针对接近正态分布的（均值，方差，标准差，极差，变异系数，偏度，峰度） 这里我必须提前说明一点就是，你在写好函数后，函数的名是dts,你保存的文件名也必须是dts.m才行，这样调用dts()函数的时候才不会出现错。 二.针对 有极端值（中位数，上下四分位数，四分 ...
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2018-06-20 18:34:49
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Median and standard deviation 中值和标准差的计算比前面的例子复杂一点。因为这种运算是非关联的，它们不是那么容易的能从combiner中获益。中值是将数据集一分为两等份的数值类型，一份比中值大，一部分比中值小。这需要数据集按顺序完成清洗。数据必须是排序的，但存在一定障碍， ...
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2018-06-19 16:29:41
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1. 数据 1 数据对象与属性类型 属性 1. 标称属性 2. 二元属性（布尔属性） 3. 序数属性 4. 数值属性 1. 区间标度属性 2. 比率标度属性 5. 离散属性与连续属性 2. 数据的基本统计描述 1. 中心趋势度量：均值、中位数和众数 2. 度量数据分布：极差、四分位数、方差、标准差和 ...
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2018-06-12 10:23:50
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1 dtype：data type 数据类型 2 ndarray：n-dimension n维，ndarray：n维数组（多维数组） 3 mean：平均值 4 std：standard deviation：标准差 5 prod：product：乘积 6 revel ：与flatten相同，flatt... ...
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2018-06-11 11:09:42
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标准化数据的公式: (数据值 - 平均数) / 标准差 结果: ...
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2018-05-31 23:34:03
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tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。 ...
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2018-05-23 20:45:30
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