import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #原始分（老师改卷出的分数） x=[95, 94, 94, 93] #标准分（按照山东高考ABCDEF档位赋分，应该是正态分布） y=[100, 94, 94, 0] #转换成数组 x=np.arr ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-27 18:22:46
阅读次数：
65
1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-23 18:16:41
阅读次数：
60
从原始数据创建新特征是改进模型的最佳方法之一 例如，数据有很长连续时间的，我们可以把最近一周的提取出来作为一个新的特征 1. 组合特征 最简单方法之一是组合特征 例如，如果一条记录的国家/地区为"CA"，类别为"Music"，则可以创建一个新值" CA_Music" 可以从所有分类特征中构建组合特征 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-21 16:11:40
阅读次数：
58
一、卡方分布 1. 定义 设 X1..Xn是服从标准正态分布的随机变量，则称统计量 服从自由度为n的卡方分布（标准正态分布随机变量的平方和），记为，其中v称为自由度。 卡方分布期望和方差： 。 2. 外形（取决于自由度） 3. 统计量计算 , 为实际频数，为期望频数。 4. 分布的两个主要用途 分布 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-16 17:12:51
阅读次数：
363
1.根据Python列表创建数组 np.array([2, 3, 7, 5, 6]) 注意，和Python列表不同，NumPy要求数组内的数据必须为同一类型。如果类型不匹配，NumPy将会向上转换（如果可行）。 np.array([3.14, 3, 5]) # array([3.14, 3. , 5 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-15 15:34:17
阅读次数：
91
1.数据竞赛流程 数据分析主要目的是分析数据原有的分布和内容； 特征工程目的是从数据中抽取出有效的特征； 模型训练与验证部分包括数据划分的方法以及数据训练的方法； 模型融合参考我的另一篇介绍模型融合的博客。 1.1.数据分析 在拿到数据之后，首先要做的就是要数据分析(Exploratory Data ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-13 23:14:41
阅读次数：
91
高斯噪声即呈正态分布的干扰噪声，用作增加光谱的扰动或图像的干扰。主要对光谱加噪进行分析。 其实Matlab本身就有比较成熟的加噪函数imnoise，y1=imnoise（y，'gaussian',M,V）； y为原始光谱，gaussian为噪声类型为高斯，M为扰动均值，V为方差（可以理解为为信号的强 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-11 23:53:47
阅读次数：
159
方法1 1.将要检测的数据保存至Excel 2.打开MATLAB，输入如下代码： x=xlsread('Test.xlsx','b') [h,p]=lillietest(x) b–代表sheet表名 结果分析： h=0--表示符合正态分布 p–置信度 方法2： 同样的打开MATLAB，输入如下代码： ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-11 15:14:41
阅读次数：
72
知识点汇总： 1.集中趋势(Central Tendency) 2.变异性(Variability) 3.归一化(Standardizing) 4.正态分布(Normal Distributions) 5.抽样分布(Sampling Distributions) 6.估计(Estimation) 7 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-05 18:29:08
阅读次数：
175
