python练手100例-基于python3.6：#python 3.6
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
#部分参考菜鸟教程改写
#1 有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？
for i in range(1,5):
for j in range(1,5):
for k in rang
一、介绍在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴3σ原则为数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973二、代码数据主要是一串相似的值，自己提前判断能不能用σ就好了。用于处理小概率事件的剔除，当然，剔除是有代价的，需要样本数量足够大，具体要多大还得看你自己想提出成什么
学习机器学习算法时，经常会碰到数理统计中置信区间、置信度，虽然学习过相关课程，但是每次遇到它总是懵懵懂懂，似懂非懂。为了对这两个概念有深入的了解，这里做了相关的介绍。为了不老是纠缠于数理统计理论，或者学习了概念之后又无法应用的情况发生，这里以一个机器学习特征工程中常用的异常值检测算法--3sigma模型，来解释这两个概念，这样你既学会了一种异常值模型，又弄懂了这个概念，这个买卖划得来。异常值检测算
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2023-10-07 23:15:33
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其中包括Hmisc、pastecs和psych。由于这些包并未包括在基础安装中。> library(Hmisc)
> describe(mtcars[vars])
mtcars[vars]
3 Variables 32 Observations
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py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感
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2024-07-11 11:39:56
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聚类算法是机器学习中涉及对数据进行分组的一种算法。在给定的数据集中，我们可以通过聚类算法将其分成一些不同的组。在理论上，相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征，不同组数据之间的属性或者特征相差就会比较大。聚类算法是一种非监督学习算法，并且作为一种常用的数据分析算法在很多领域上得到应用。 在数据科学领域，我们利用聚类分析，通过将数据分组可以比较清晰的获取到数据信息。今天我们来看看，作为数据科学家需
# Python 计算高斯分布的 3σ
高斯分布（或称正态分布）是统计学中一个非常常见的数据分布，因其具有许多重要的性质而广泛应用于各种领域，如自然科学、社会科学和工程技术。本文将围绕高斯分布的 3σ 规则展开讨论，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是高斯分布？
高斯分布的概率密度函数（PDF）由以下公式定义：
\[
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqr
原创
2024-09-05 05:07:03
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## Python 高斯拟合 3sigma 的概率计算
高斯拟合是一种常见的数据分析技术，常用于数据的分布分析。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 进行高斯拟合，并计算符合 3sigma 范围内的概率。接下来，我们将分步骤进行演示。
### 整体流程
我们将通过以下步骤来实现目标：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2
对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布。这时， 我们就可以用高斯混合模型来进行描述。怎么入手呢？ 高斯混合模型：我们这么想，因为样本集合潜
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2024-07-15 07:50:00
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这篇文章主要介绍了Python3常用内置方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下max()/min()传入一个参数 (可迭代对象), 返回这个可迭代对象中最大的元素可以设置default关键字参数, 当这个可迭代对象为空时, 返回default的值传入多个参数, 返回这些参数中最大的参数多个参数必须是同类型的两种方法都可以设置k
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2023-12-12 09:29:42
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摘要GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)被誉为万能分布近似器, 其拥有强悍的数据建模能力. GMM使用若干个高斯分布的加权和作为对观测数据集进行建模的基础分布, 而由中心极限定理我们知道, 大量独立同分布的随机变量的均值在做适当标准化之后会依分布收敛于高斯分布, 这使得高斯分布具有普适性的建模能力, 继而奠定了使用高斯分布作为主要构成部件的GMM进行数据建模的理论
前言“技术指标图像识别误差：±5μm/3σXY 台重复定位精度：±2μm/3σ；”3σ是什么
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2023-11-27 21:55:24
251阅读
（一）、空间分析域或变换1、平滑均值滤波 2、平滑中值滤波原理：卷积域内像素值从小到大排序，取中值。（为什么卷
高斯混合模型，是一种生成模型，不但可以进行聚类，因为掌握了每一类的概率模型，还可以进行每一类新实例的生成。、生成过程为： 假定生成m个实例，共有k个高斯分布可供选择；生成每个实例时，根据一组权重参数，先选取该实例所属集群的标签，根据标签从k个高斯分布中选取该集群对应的分布，然后再利用高斯分布采样出该实例，就完成了一个新实例点的生成。from sklearn.mixture import Gauss
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2023-10-29 08:43:40
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本文来自有才网友引言阿里巴巴在刚刚结束的国际顶级存储行业会议 FAST 2020 贡献三篇论文：《POLARDB结合可计算存储: 高效支持云原生关系数据库的复杂查询操作》《FPGA加速Compactions操作，基于 LSM-tree的键值存储》《HotRing：热点感知的无锁内存键值系统》再结合阿里云数据库掌门人李飞飞教授的《如何看待数据库的未来》中提到的新硬件 : 软硬件一体化设
# Python3 峰度计算公式的实现
## 1. 引言
在统计学中，峰度（Kurtosis）是一种量度数据分布形状的指标，尤其是分布尾部的厚度。它可以帮助我们理解数据的极端值或异常值的出现概率。本篇文章将指导初学者如何用Python3实现峰度的计算公式，我们将通过以下步骤来完成这个任务。
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## 2. 流程概述
下面是实现峰度计算的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-10-28 04:12:46
64阅读
众所周知，数学中向量、矩阵（变换）、齐次坐标以及四元数的概念和规则是3D游戏编程和计算机图形学的理论基础。下面介绍开发过程中经常用到的一些数学公式。 直线公式 P(t) = (1-t)P1 + tP2 其中,P1和P2表示3D空间的两点向量。t可以是任意实数。P1与P2之间的线段对应
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2024-04-19 13:38:04
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第一步：画表格打开一张空白的EXCEL工作表，先按下图所示画出样子。图中M1:P1是合并单元格，用于填写“年”，S1:T1是合并单元格，用于填写“月”，为了醒目设置成浅蓝色底纹。 第二步：设置公式为了让第二行中的“星期”能自动显示，需要设置公式，如下：在D2单元格中输入公式=IF(WEEKDAY(DATE($M$1,$S$1,D3),2)=7,"日",WEEKDAY(DATE($M
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2023-11-27 10:40:59
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# Python3 KDj计算公式详解
KDj指标是股票投资领域中常用的一种技术指标，它是根据最高价、最低价和收盘价的价格数据计算出来的。KDj指标的计算公式比较复杂，但是在Python中可以轻松实现。本文将详细介绍KDj指标的计算公式，并给出Python代码示例。
## KDj指标计算公式
KDj指标是由三条曲线组成的指标，分别是K值、D值和J值。其中，K值是一个快速波动指标，D值是K值的
原创
2024-05-20 06:42:25
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X % 2^n = X & (2^n - 1)
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:44:46
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