groupby函数 pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作，根据一个或多个键（可以是函数、数组、Series或DataFrame列名）拆分pandas对象，继而计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。 按照T ...
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2019-04-09 18:30:08
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数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。目前数据标准化方法有多种，归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法，对系统的评价结果会产生不同的影响，然而不幸的是，在数据标准化方 ...
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2019-04-01 00:54:12
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1. batch_normalize(归一化操作)，公式：传统的归一化公式 (number - mean) / std， mean表示均值， std表示标准差 而此时的公式是 scale * (num - mean) / std + beta #scale 和 beta在计算的过程中会进行不断的更新 ...
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2019-03-28 21:56:55
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三点估算:悲观36天,可能21天,乐观6天.在16至26天内完成的概率是多少?这个算法是PERT估算最终估算结果=（悲观工期+乐观工期+4×最可能工期）/6=（36+6++4*21）/6=21标准差=（悲观-乐观）/6=(36-6)/6=5带入公司计划PERT估算结果为：（36+21*4+6）/6= ...
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2019-03-14 00:38:38
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上Grafana官网下载Grafana，此产品只有64位的版本，没有32位的 Influxdb：InfluxDB是一个开源的时序数据库，使用GO语言开发，特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。而InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实 ...
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2019-02-17 01:03:08
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统计学习的基本概念（复习篇） 总体（population）：根据研究目的确定的同类对象的全体（集合） 样本（sample）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。 参数（Parameter）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，是固定的常量。 统计量（statistic）：反映样本特 ...
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2019-02-02 13:03:45
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很多刚进入实验室的同学对实验数据的标准差（SD）与标准误（SE）的含义搞不清，不知道自己的数据报告到底该用SD还是SE。这里对这两个概念进行一些介绍。 标准差（SD）强调raw data的Variation，而标准误（SE）强调平均数的可信程度。例如在毒理学实验中，可能少数个体出现不良反应也很重要， ...
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2019-01-16 13:02:58
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StandardScaler 计算训练集的平均值和标准差，以便测试数据集使用相同的变换 官方文档： class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) Standardize fea ...
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2019-01-04 12:30:10
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常用的数据变换方法 均值： 标准差： 中心化变换： 标准化变换： 极化正规化变换（规格化变换）： 对数变换： 距离和相似系数 距离： 明氏距离： 当q=1时，为绝对距离 当q=2时，为欧式距离 当q=∞时，为切比雪夫距离 兰氏距离： 斜交空间距离： 马氏距离： 两样品间： 样品到总体： 相似系数： ...
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2019-01-01 17:54:48
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1、 What is a Z-Score? 简单地说，z分数就是数据距离均值有多少个标准差。但更严格地说，它衡量的是一个数值偏离总体均值以上或以下多少个标准差。z分数也称为标准分数，可以放在正态分布曲线上。z分数范围从-3个标准差(落在正态分布曲线的最左边)到+3个标准差(落在正态分布曲线的最右边) ...
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2019-01-01 15:25:32
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