单一样本t检验的功能与意义spss的单一样本t检验过程是瑕设检验中最基本也是最常用的方法之一，跟所有的假没检验一样，其依剧的基木原理也是统计学中的‘小概率反证法”原理。通过单一样本t检验。我们可以实现样本均值和总体均值的比较，所以单一样本t检验过程也属于均值比较这一体系例：高校体检第一次体检男生平均...
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2015-05-26 00:01:42
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聚类是非监督学习的一种形式，它将一个观测集（即数据点）划分到自然组或模式聚类。聚类的途径是测量分配给每个聚类的观测对之间的相似性以最小化一个指定的代价函数。
K-均值（K-means）简单易实现，同时具有良好的性能。
聚类重新定义：
给定N个观测值得集合，通过以下方式寻找编码器C：将这些观测值分配给K个聚类，使得在每个聚类中，给定的观测值与聚类均值的不相似性的平均度量最小。...
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2015-05-25 22:32:31
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def pca(dataMat, topNfeat=9999999): #数据矩阵, 输出前topNfeat个feat
meanVals = mean(dataMat, axis=0) # 计算平均值
meanRemoved = dataMat - meanVals
covMat = cov(meanRemoved, rowvar...
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2015-05-23 06:29:48
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题目大意：给定一棵树，初始每个点都有一个颜色，支持三种操作：
1.将某个点到根的路径上所有点染上一种新的颜色
2.将某个点到根的路径上所有点染上一种新的颜色，然后把根设为这个点
3.定义一个点的代价为这个点到根路径上颜色的种类数，求某个点子树中所有点代价的平均值我真是炖了狗了……
容易发现这玩应就是个LCT，操作1就是Access，操作2就是Move_To_Root，代价就是一个点到根路径上...
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2015-05-22 19:17:20
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协方差的意义和计算公式协方差的意义和计算公式学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。均值：标准差：方差：很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告...
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2015-05-21 21:47:30
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协方差的意义和计算公式协方差的意义和计算公式学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。均值：标准差：方差：很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告...
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2015-05-21 19:03:12
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1、普通的 GROUP BY 操作，可以按照部门和职位进行分组，计算每个部门，每个职位的工资平均值：
mysql> select dep,pos,avg(sal) from employee group by dep,pos;
+------+------+-----------+
| dep | pos | avg(sal) |
+------+------+-----------+...
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2015-05-21 10:57:29
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一、基本原理
分类是指分类器根据已标注类别的训练集，通过训练可以对未知类别的样本进行分类。分类被称为监督学习。如果训练集的样本没有标注类别，那么就需要用到聚类。聚类是把相似的样本聚成一类，这种相似性通常以距离来度量。聚类被称为无监督学习。
聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的...
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2015-05-21 09:17:47
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图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：金字塔分割算法,分水岭分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单,刚开始学习opencv，先记录一下我对金字塔分割原理的理解吧。
金字塔分割算法
金字塔分割算法由cvPrySegmentation所实现，该函数的使用还是比较简单；需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的...
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2015-05-19 10:43:03
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1.数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,02.数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差，即数据集中的...
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2015-05-19 10:26:00
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