深度学习笔记（17） 误差分析（二）1. 使用来自不同分布的数据进行误差分析2. 数据分布不匹配时的偏差与方差3. 处理数据不匹配问题 1. 使用来自不同分布的数据进行误差分析越来越多的团队都用来自和开发集、测试集分布不同的数据来训练 这里有一些最佳做法来处理训练集和测试集存在差异的情况假设在开发一个手机应用，用户会上传他们用手机拍摄的照片 想识别用户从应用中上传的图片是不是猫 现在有两个数据来源
目录学习目的软件版本参考文档基础数据正负偏态的转换方法（引自《小白爱上SPSS》）正偏态数据转换方法负偏态数据转换实战数据准备数据初探输出结果分析查看峰度、偏度查看峰度标准误差、偏度标准误差计算偏度系数和峰度系数Tips：为什么判断限值是1.96？样本量过大的情形正态性检验结果结果解读正负偏态的转换选择检验方法和操作步骤Step1：反转Step2: 反转后处理（以对数转换为例）反转后数据再探索正
面对大量的实验数据，却不知道如何快速的将自己想要的结果筛选出来。筛选后也只能做简单的数据图，绘制高级的图形又成了一个难点。如果你不会用Graphpad，那Excel总会用吧！以下通过实例为大家讲解如何高效使用Excel处理数据与绘制图表。用Excel做柱状图、箱型图、折线图、生存图、散点图以及数据分析都不是问题！1、柱状图、箱型图适用数据类型及其范围①柱状图适用单组或多组、单一指标或多指标，组与指
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2024-05-31 07:54:12
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# Python两组数据回归曲线
在数据分析和机器学习领域中，回归分析是一种用于预测变量之间关系的统计方法。回归曲线能够通过已知数据的散点图来找出最佳拟合曲线，从而预测未知数据的取值。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据分析和机器学习中有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python来进行两组数据的回归曲线分析，并提供相应的代码示例。
## 确定回归模型
在进行回归分析之前，
原创
2023-07-24 00:57:45
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两条回归直线的比较？怎么来理解它？或它有使用场景意义吗？我给大家找几个案例读一读：案例1：用光电比色法测定食物中总维生素C含量时，过去曾求得一个维生素C浓度（X）与光密度(Y)之间的直线回归方程，现在实验条件有所改变，想了解一下X与Y之间的关系是否变化，这就需要根据新的资料，另求一个方程，与原方程比较。案例2：某地方病研究所调查了8名正常儿童和10名大骨节病患儿的年龄与尿肌酐含量（mmol/24h
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2024-02-23 11:31:59
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# Python 两组数据回归方程的应用
回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系。特别是在我们拥有两组数据时，例如自变量（X）和因变量（Y），回归分析可以帮助我们建立一个数学模型，来描述Y如何随X的变化而变化。在这篇文章中，我们将通过Python实现简单线性回归，并用代码示例来详细展示整个过程。
## 一、回归分析的基本原理
回归分析的基本思路是通过一条最佳拟合线来预测因变量。最简单
原创
2024-08-08 15:35:27
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## Python两组数据两两组合
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它非常适合处理数据。在数据分析和科学领域，经常需要将不同的数据进行组合和分析。本文将介绍如何使用Python将两组数据进行两两组合，并给出相应的代码示例。
### 1. 背景介绍
在数据分析和科学领域，经常需要将不同的数据进行组合和分析。例如，假设我们有两组数据A和B，我们想要知道A中的每个元素与B中的每个元素的组
原创
2023-11-07 10:54:58
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线性回归模型样例:假设1：影响房价的关键因素是卧室个数和居住面积等因素，即为x1, x2, x3 假设2：成交价的关键因素的加权和 y=w1x1 + w2x2 +w3x3 +b 这里我们通常将w理解为权重，b理解为偏差量（标量）我们可以简单的把线性模型理解为一个单层的网络模型，如下图所示 接下来我们直接在python上演示原理版实现首先按照给定要求生成(y = Xw + b +n) [X为数据，w
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2023-08-08 11:05:51
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前置内容Jensen不等式 高斯混合模型 多元高斯模型 拉格朗日乘子法主要内容EM算法（Expectation-Maximization），期望-最大化。 用于保证收敛到MLE（最大似然估计）。主要用于求解包含隐变量的混合模型，主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解。高斯混合模型高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分
一 综述 由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。二.两者的不同点1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归属于判别式模型，而朴素贝叶斯属于生成式模型。具体来说，两者的目标虽然都是最大化后验概率，但是逻辑回归是直接对后验概率P
一、如何创建数据的‘’粮仓‘’(如何使用pandas向Excel里面写入数据)1.将字典数据通过pandas写入Excel中import pandas as pd#定义一个字典dic={ 'id':[1,2,3], 'name':['liming','zhangsan','wangwu']}#将字典格式化为DataFrame数据data = pd.DataFrame(dic)#将数据
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2023-10-18 23:15:14
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问题的起源是这样的：两列数字，A列是一组数字；B列是另外一组数字，如下图所示：我想得到的结果是：B列中的每一行数据是否在A列中出现？如果10行，直接肉眼比对即可，加入是65535，全满列，那岂不是累死宝宝了！考虑到excel函数也能实现这个功能，比手工比对要省事很多，于是借助强大的Internet，搜集了网上的一些方法，亲自验证，确实方便。现在，汇总如下：我们以下表的数据为例，具体的介绍一下操作方
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2024-01-19 17:30:22
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老板天天很忙，如果你的报表全是密密麻麻的数字，肯定会被骂的。所以你必须要学会制作Excel图表，用最直观的方式把报表展示给老板。柱形图系列一、不同项目数量对比用簇状柱形图 二、包含多个子项目的合计项目对比用堆积柱形图 三、突出显示指定的柱子颜色 添加辅助列公式C2=IF(WEEKDAY(A2,2)>5,B2,0)修改柱子重叠比例 四、四季不同色
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2023-10-17 07:10:08
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1.对比分析 两个互相联系的指标进行比较绝对数比较（相减） / 相对数比较（相除）结构分析、比例分析、空间比较分析、动态对比分析2.绝对数比较# 1、绝对数比较 → 相减
# 相互对比的指标在量级上不能差别过大
# （1）折线图比较
# （2）多系列柱状图比较
data = pd.DataFrame(np.random.rand(30,2)*1000,
co
# Java数据拆成两组
在Java编程中，有时候我们需要将一个数据集合拆分成两组，这在处理数据时非常有用。本文将介绍如何使用Java代码将数据拆分成两组，并提供代码示例。
## 数据拆分方法
我们可以使用Java中的`stream()`方法和`filter()`方法来将数据集合拆分成两组。首先，我们需要定义一个条件，根据这个条件将数据分为两组。然后，我们可以使用`filter()`方法将数
原创
2024-04-15 04:50:39
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# 实现Python直方图两组数据
## 1. 流程表格
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制直方图 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：导入所需库
在Python中，我们通常使用matplotlib库来绘制图表。
```python
import matplotlib.pyplot as p
原创
2024-06-07 06:27:47
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# 使用Python绘制双直方图的指南
在数据分析和可视化中，直方图是一个非常重要的工具，能帮助我们直观地理解数据的分布情况。本篇文章将带领您通过Python实现双直方图的绘制。以下是我们将完成的任务流程：
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-09-10 03:49:42
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本节概要pandas简介 安装 pip install pandas pandas的2个主要数据结构：DataFrame 和 SeriesSeriesseries是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（索引）组成。仅由一组数组即可产生最简单的Series： obj = Series([4, 7, 9, -1])
print(obj)
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# Python实现两组数据对比的入门指南
在数据处理和分析的过程中，对数据进行对比是非常常见的任务。本文将带你了解如何使用Python实现两组数据的对比。我们将通过一个简单的示例，逐步引导你完成这一过程。下面是我们要遵循的步骤。
## 流程概述
以下是实现数据对比的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 导入所
1， 首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable View选项卡，e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333365666163在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。2， 然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中
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2023-06-14 17:36:49
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