特征选择算法有互信息，文档频率，信息增益，开方检验等等十数种，这次先介绍特征选择算法中效果比较好的开方检验方法。大家应该还记得，开方检验其实是数理统计中一种常用的检验两个变量独立性的方法。（什么？你是文史类专业的学生，没有学过数理统计？那你做什么文本分类？在这捣什么乱？）开方检验最基本的思想就是通过观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否。具体做的时候常常先假设两个变量确实是独立的（行话就
有不少临床工作者，提“率”必“卡方”，似乎卡方检验是分析“率”指标的万能工具，也有的人只要看到分类资料，一律用卡方检验。事实上，不同的研究目的、资料类型所采用的方法是各不相同的。卡方只是其中之一，但绝不是全部。换句话说，卡方检验可以比较两组或多组的分类资料，但分类资料的比较不一定非要用卡方检验。本文主要针对目前论文撰写中常见的一些卡方检验的错误应用进行分析，并给出正确的分析思路。一定要区分“分组”
卡方检验 Chi-Squarethe chi-square test measures dependence between stochasticvariables, so using this function “weeds out” the features that are themost likely to be independent of class and therefore irr
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2024-04-19 19:34:57
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效果器基础（Effect Basics）入口函数（ENTRY POINT）PF_Err main(
PF_Cmd cmd,
PF_InData *in_data,
PF_OutData *out_data,
PF_ParamDef *params[],
PF_LayerDef *output,
void *extra)入口函数的名称在PiPL res
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2024-10-12 14:25:27
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题目:Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。每个数据包含4个属性，分别是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，通过这4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。现在给定IRIS训练数据集,该数据集包含135个数据，每个类别有45个训练数据，分为三种类型,假设IRIS数据中各类别符合正态分布。测试数据集中一共15个数据，
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2023-12-15 09:03:17
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最近一个朋友问这方面的一些问题，其实之前也就很粗略的看了下fisher，真正帮别人解答问题的时候才知道原来自己也有很多东西不懂。下面小结下自己对fisher判别的理解： 其实fisher和PCA差不多，熟悉PCA的人都知道，PCA其实就是在寻找一个子空间。这个空间怎么来的呢，先求协方差矩阵，然后求这个协方差矩阵的特征空间（特
选择Index并不明显，有几个问题可以帮助选择Index。是否需要精确结果使用Flat。IndexFlat2是唯一能保证精确结果的Index。它为其他Index提供了对比标准。它不会压缩向量，不支持带标签添加，只能顺序添加。所以，如果你需要add_with_ids，使用IDMap,Flat。内存是否有限制请注意Faiss所有的Index都是存储在RAM里的，如果不需要精确结果，而同时RAM是有限的
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2024-06-09 08:54:41
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# Python中的Fisher检验：一项重要的统计工具
Fisher检验，也称为Fisher精确检验，常用于统计学中评估两个分类变量之间的关联性。它特别适用于样本量较小的情况。这项检验基于列联表，通过计算在原假设前提下观测结果出现的概率来得出结论。
在实际数据分析中，Fisher检验能帮助我们确定分类变量之间是否存在显著差异，从而为进一步的决策提供依据。本文将介绍如何使用Python中的`s
原创
2024-08-30 05:51:48
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什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多
原创
2021-07-16 09:38:01
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解决的问题：1、实现了二分类的卡方分箱；2、实现了最大分组限定停止条件，和最小阈值限定停止条件；问题，还不太清楚，后续补充。1、自由度k,如何来确定，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展：1、卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。2、需要实现更多分类的卡方分箱算法；具体代码如下：# -*- coding:
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2023-08-14 14:37:40
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one-hot 编码会将原始变量中的每个状态都做为作为一个新的特征，当原始特征状态较多时，数据经过one-hot编码之后特征数量会成倍的增加，同时新特征也会变得过于稀疏。在进行变量筛选的过程中，也会出现原始特征的一部分状态被筛选出来，另一部分状态未被筛选出来，造成特征的不完整。而WOE编码不仅可以解决以上这些问题，同时还可以将特征转化为线性。在建模中，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳
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2023-08-04 12:49:08
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。（更多参考：卡方检验、卡方分布） 不讲过多理论，主要使用 python 实现卡方验证。之前对于元素/特征/属性 异常值的选择情况，可以使用直方图、箱型图、Z分数法等筛选。如&nbs
<此部分理论内容结合统计学教材学习>列联分析1. 收集样本数据产生二维或多维交叉列联表； 2. 对两个分类变量的相关性进行检验（假设检验）pandas.crosstab(index,columns,margins,normalize) - margins默认为False不带合计数据 - normalize=True频率列联表 salary_reform.
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2023-10-10 22:40:08
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文章目录前言一、卡方分布二、卡方检验计算步骤关于自由度n查表检验统计量拒绝域内外判定：决策原则总结Reference 前言卡方分布和卡方检验在很多地方都会用到，尤其是统计学和数据分析里。卡方检验(chi-square，记为χ2检验)是一种计数资料的假设检验方法，因为对总体的分布不作任何假设，故属于非参数检验。第一次碰见是在ORB-SLAM2检验单应矩阵中。现在在卡方检验重新梳理一下。一、卡方分布
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2023-11-24 09:10:49
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2023-11-15 06:49:24
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一、实验目的1、实现卡方分析算法；2、利用卡方分析能够区分经LSB隐写的载密图像和未经隐写算法修改的原始载体图像。二、问题描述1.输入的形式和输入值的范围；84张bmp格式的标准图像；2.输出的形式；task1：载秘图像和原始图像的卡方分析对比图以及分割线；task2：使用task1中的分割值T对图像类型进行测试，得到预测准确度；3.程序所能达到的功能。通过卡方分布检验或者特征值检验可以区分载密图
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2024-02-23 19:16:44
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参考资料：
1.医学分子生物学 第六章 第一节 表观遗传学-甲基化
2.医学分子生物学 第六章 第二节 表观遗传学-组蛋白修饰
3.组蛋白修饰是个啥1.什么是表观遗传学？举个例子：同卵双生的双胞胎个体，从遗传学角度说他们的DNA序列是一致的，但多种表型存在一些差异。经典的孟德尔遗传定律和生物学表型之间还存在另外一层调控因素，即表观遗传。表观遗传（Epigenetics）是指DNA序列未发生变化，但
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2024-05-06 13:08:41
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统计学第七周一.知识回顾上周已经学习过正态分布/卡方分布/T分布等知识，但是如何选择那？?正态分布?卡方分布?T分布二.实践1.场景：泰坦尼克号数据，主要是age年龄，Fare价格即船票价格，Embark登船的港口，需要验证数据是否服从正态分布，T分布，卡方分布？具体数据如下：IDAgeFareEmbarked1227.25S23871.2833C3267.925S43553.1S5358.05S
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2024-08-27 14:40:08
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1SPSS Chi-Square Independence Test Tutorial2Chi-Square Independence Test – What and Why?3SPSS One Sample Chi-Square Test4卡方检验运用中常见的3大错误，来看实例！5结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验6 Linear-by-Linear A...
原创
2021-08-18 11:28:30
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可能有的小伙伴只是记住了这个概念，具体它如何验证呢？咱们可以试试！（不鼓励验证概念，这只是无聊之余的操作，咱们记住概念会用就够） 1、生成1000个随机数字（由于篇幅，只放部分显示） 2、制作一个标准正态分布 3、用直方图验证一下 4、将其平方，标号γ1 5、咱们再重复之前的操作，再生成一组标准正态
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2021-02-04 11:55:00
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