正态分布： 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布，记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图： #导入模块 import numpy as np import pandas ...
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2020-07-06 13:18:36
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作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有 ...
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2020-06-24 22:03:53
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1.1. 数据科学基础 1.1.1. 概率基础 1. 概率的定义概率的完备定义；古典概率；基于频率的概率估计；基于专家推测的概率估计 随机变量及其特征度量随机变量定义；随机变量数学期望；随机变量方差与标准差；期望-方差决策理论；相关性；独立性； 常用离散随机变量分布贝努利分布；二项分布；泊松分布 常 ...
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2020-06-23 00:44:39
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本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单 ...
##scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) 标准化（减去列均值、除以列标准差） 上面是scale（）函数的格式，x——就是需要标准化的数值矩阵， center——决定了怎样计算一列数据的均值。它可以是一个逻辑值或与x的列数相等的数值向量，若为数值向量，则x中的每一 ...
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2020-06-09 23:41:40
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统计学的基本概念（原文链接） 一、 有n个样本的集合: X = {X1，X2，...,Xn} 均值： 标准差： 方差： 有两个数据集,数据集1，X = [0,8,12,20];数据集2，Y = [8,9,11,12]。两者的均值一样都为10。数据集1的标准差8.3，数据集2的标准差为1.8，因为后者 ...
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2020-06-03 20:12:38
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这里实现了java编程求和、平均值、方差、标准差，求标准差的时候使用到了java提供的方法求算术平方根。 改天利用算法自己编写一个算术平方根，先贴上以上几种求法，方法的复用性和拓展性就不写了 这里只有求平均数两种情况的方法写了。 package com.math; /** * * @author c ...
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2020-06-03 09:22:32
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1. Pandas读取csv或excel数据时，很可能遇到的columns中，列名会带有特殊字符，例如：空格、\n、\t、双空格、引号等等，如果不想手动修改的话，可以df.rename()来解决。 df = pd.read_excel(data_path) df_ = df.rename(colum ...
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2020-05-23 20:16:01
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Fspecial函数用来去创建预定义的滤波算子，然后呢和imfilter搭建使用，它的语法格式是h=fspecial(type,parameters,sigma)第一个type用来定义算子类型，paremeters指定相应的参数，sigma表示滤波器的标准差，单位为像素type=‘average‘，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。type=
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2020-05-13 10:09:14
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# 重采样 多索引 标准差 协方差 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("di ...
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2020-05-07 20:08:44
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