程序员必读-统计思考-程序员必备概率和统计知识-爱代码爱编程
本书介绍 《统计思考:程序员必备概率和统计知识》是一种讲解统计课程的教科书。它强调使用统计数据来探索大型数据集。它采用计算方法,有几个优点: 学生编写程序是发展和测试他们理解的一种方式。例如,编写函数来计算最小二乘拟合、残差和决定系数。编写和测试这段代码需要他们理解概念,并隐含地纠正误解。 学生通过实验来测试统计结果。例如,他们通过从几个
代码编织梦想
本书介绍 《统计思考:程序员必备概率和统计知识》是一种讲解统计课程的教科书。它强调使用统计数据来探索大型数据集。它采用计算方法,有几个优点: 学生编写程序是发展和测试他们理解的一种方式。例如,编写函数来计算最小二乘拟合、残差和决定系数。编写和测试这段代码需要他们理解概念,并隐含地纠正误解。 学生通过实验来测试统计结果。例如,他们通过从几个
今日锦囊 特征锦囊:怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表 ???? Index 数据集引入折线图饼图散点图面积图直方图条形图关于用matplotlib画图,先前的锦囊里有提及到,不过那些图都是比较简陋的(《特征锦囊:常用的统计图在Python里怎么画?》),难登大雅之堂,作为一名优秀的分析师,还是得学会一些让图表漂亮的技巧,这样子拿
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息,理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量?答案是有得,今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。 1.极差 极差就是对一组数据的最大值减去最小值。但是因为极差是采用两头的数据,没有考虑中间的数据,所以代表性差。 2.四分位差 即
数据可视化的基础语法 可视化主要是以图像来展示数据间的关系, 常见的图形种类有 折线图,散点图,条形图,直方图,饼图。此外在接下来课程中还会用到箱线图,热力图,蜘蛛图,表示二元变量分布和成对关系的视图。<!--学好可视化,不仅要会画图,更要梳理数据见的关系,以合适的方式将数据通过图形表达出来。-->今天我们要来了解折线图,散点图
↑↑↑关注后"星标"简说Python 人人都可以简单入门Python、爬虫、数据分析 简说Python推荐来源:Python小二 作者:Python小二 One old watch, like brief python 大家好,我是老表~ 小三:怎么了小二?一副愁眉苦脸的样子。 小二:唉!这不是快过年了吗,家里又
公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容 作者:J哥 来源:菜J学Python 前言 近期,蛋壳公寓“爆雷”事件持续发酵,期间因拖欠房东房租与租客退款,蛋壳公寓陷入讨债风波,全国多地蛋壳公寓办公区域出现大规模解约事件,而作为蛋壳公寓总部所在地北京,自然首当其冲。 为了应对大规模的解约,北京在全市已经设立了100多个蛋壳公寓矛盾纠
公号:码农充电站pro主页:https://codeshellme.github.io 目录 1,wordcloud 模块2,WordCloud 类3,一个简单的示例4,对古诗做词云分析 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云。 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中
对于数据的基本特征,要分析数据的集中位置,分散程度,数据分布。 1. 位置的度量 位置的度量指的是用来描述定量资料的集中趋势的统计量,常用的有均值、众数,中位数,百分位数等。 (1)均值均值(mean)是数据的平均,其定义为 x
your path==大家自行填入你们要读取的文件位置和要输出的文件位置 from minepy import MINE import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score, ShuffleS
文章目录 1. 原理2. 公式2.1 二分类2.2 多分类3. 参考 1. 原理 该方法假设特征子集的重要性是由子集中的每个特征所对应的相关统计分量之和所决定的。 所以只需要选择前 k k
import requests from bs4 import BeautifulSoup res = requests.get('https://wordpress-edu-3autumn.localprod.oc.forchange.cn/all-about-the-future_04/') # 把网页解析为BeautifulSoup对象 soup
前几天刚学完吴恩达老师的机器学习课程,然后尝试着去完成课后的编程作业,在这里分享一下ex1其中的单变量线性回归的心得。 这一版是使用的非向量化的方式去编程。 我会把每行代码的作用给大家解释清楚。让大家可以更好地理解整个线性回归的过程。 大家在运行下面的代码时候要注意: ①首先pip install 好需要用到的库和包。 ②txt的路径要写好,如果
第45个方法 torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor 返回一个tensor,此tensor是输入tensor的转置版本,给定的维度dim0和dim1将会被交换。 结果tensor和原tensor共享内存,所以改变其中一个的内容也会改变另外一个里面的内容。 参数介绍: input:输入tensor。
熵 熵是表示随机变量不确定性的度量。 设 X X X是一个有N个取值有限的随机变量,其概率分布为: P
研究人员已经使用AI控制用于研究,医疗和工业应用的下一代更小,更便宜的加速器的光束。 伦敦帝国理工学院研究人员领导的实验使用科学技术设施委员会的中央激光设备(CLF),表明该算法能够调节与控制下一代基于等离子体的粒子加速器有关的复杂参数。 该算法能够比人工操作更快地优化加速器,甚至可以胜过在类似激光系统上进行的实验。 这些加速器将世界上最强大的
01 — 前言:必备知识介绍(UDP/TCP) 本文聚集于RTSP、RTMP、HLS这3种主流的流媒体协议介绍,从协议起源、协议特点、优点、缺点、应用场景等多维度进行解析,希望能给大家带来收获。 为了便于大家理解本次的内容,我们先要了解一些必备知识。 首先,我们要知道,网络可以用于给我们传输数据,最简单的例子就是我们给对方发送微信信息。
作者:一元 公众号:炼丹笔记 在过去的几年里,大多数的推荐算法都是基于深度学习(DL)方法。遵循我们领域的一般研究实践,这些工作证明了新的DL方法在离线实验中优于其他不基于深度学习的模型。然而,在与推荐相关的机器学习竞赛中(如与年度ACM RecSys大会一起举行的挑战赛)没有观察到基于DL的模型的这种几乎一致的成功。取而代之的是,成功的解
当你募集资金的时候,这属于人工智能 当你在招聘时,这属于机器学习 当你执行时,这属于线性回归 调试时,这属于printf() 机器学习与人工智能、深度学习等关系 机器学习一词往往和人工智能与深度学习混用,从这三者提出的时间来看,人工智能(AI,Artificial Intelligence)诞生于二十世纪五十年代,机器学习(ML, Mach
最近后台又收到很多粉丝工作不顺、压力山大的苦水: ▎苦学2个月Python,发现还是什么都不会...... ▎入门看似简单,但进阶实战就像登天...... ▎面试Python开发,一问就懵逼,还被说基础差...... 今天我们不妨换个角度来聊聊,Python到底怎么了? 首先不得不承认,Python确实已经成为了众多程序员学习编程的首选
公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容 作者:luanhz 来源:小数志 导读 Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。 Excel数据透视表虽好,但在p