Numpy简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 Numpy的主要功能： ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间 无需循环对数组数据进行快速运算的数学函数 线性代数、随机数生成和博立叶变换功能 创建ndarray：np.array(arr ...
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2020-07-01 19:56:30
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不同智能优化算法如何进行性能分析比较？ 智能优化算法一类随机优化算法，算法每次执行结果略有差异， 该类算法通常通过模仿现实生活中的某种行为机制的方式而被提出，不同种类的算法优化机理不同，即使同一算法及其改进算法在搜索机理上也往往存在很大差别。对于搜索性能稳定的算法这种差异相对较小，而对于搜索性能波动 ...
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2020-06-29 22:54:13
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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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理解： 最小：理论值和观测值之差的平方和最小。 高斯于1823年在误差e1 ,… , en独立同分布的假定下,证明了最小二乘方法的一个最优性质: 在所有无偏的线性估计类中,最小二乘方法是其中方差最小的！ 现行的最小二乘法是勒让德( A. M. Legendre)于1805年在其著作《计算慧星轨道的新 ...
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2020-06-22 11:13:01
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概述 PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称为主分量分析，旨在利用降维的思想，把多个指标转换为少数的几个综合指标。 主成分分析是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换。这个线性变化把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个 ...
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2020-06-18 10:57:17
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方差分析 方差分析的用途 用于多个（或两个）样本均数的比较； 用于分析因素间的交互作用； 用于方差齐性检验； 用于方程的拟合度检验。 方差分析的类型 单因素：完全随机设计 两因素：随机区组设计 多因素：析因、拉丁方、正交设计 重复测量设计 单组 多组 协方差分析（与方差分析并列） 方差分析的SAS程 ...
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2020-06-18 01:50:52
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大数据的出现给许多企业对寻找未来的方向带来了巨大的帮助，许多企业开始关注大数据，现在很多人开始关注大数据，大数据可以给每个人带来帮助，但你知道大数据的特点和功能吗？ 大数据的特性都有哪些 一、体量(Volume) 大数据由大量数据组成，从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方，通常是在一些连入因特网的计算网络中。一般来说，凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单
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2020-06-15 22:59:15
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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 ...
1.1 训练——开发——测试集 经验法则： Make sure dev and test come from same distribution 1.2 偏差_方差 1.4 Logistic regression 为什么只正则化参数w，为什么不再加上参数b呢？ 因为w通常是一个高维参数矢量，已经可以 ...
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2020-06-13 11:15:08
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本福特定律 概率公式 贝叶斯公式 重要分布 Beta分布 事件的独立性 期望与方差 协方差 Pearson相关系数 切比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理 最大似然估计 ...
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2020-06-03 23:10:13
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