题目大意： Matt去发快递，快递点有N个职员，职员处理一个客户的时间服从指数分布：f(t)=λe−λt,其中的参数λ为职员的效率，现在给出每个职员的效率，同时给了一个场景：现在每个职员都有且只有客户在服务中，此人还从信息牌得知了每个职员已经为当前客户服务了c时间，题目中也给出了，一旦有客户被服务完毕，则这个人就立刻去接受服务。问在此场景下，这个人发快递需要的时间的期望是多少
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2023-05-18 15:02:31
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背景：深度学习 侧重点：在深度学习下的应用 文章目录1、三维数据的稀疏性2、体素表达3、多视角表达4、点云表达5、网格表达6、隐式表达 1、三维数据的稀疏性三维数据在现代工业与生活中应用十分广泛，例如：机器人、增强现实、自动驾驶等等 与二维数据相比，三维数据最大的特性为稀疏性 如图所示，狗狗图片在二维平面上是稠密表达，可以使用网格、利用矩阵将该数据进行表达；三维数据通常是利用扫描仪、激光雷达等等进
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2024-03-05 14:00:48
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# 数据分析之几何分布分析
## 介绍
在数据分析中，几何分布是一种用于描述离散随机变量的概率分布。它主要用于描述一个事件在多次独立试验中首次成功所需要的次数。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python进行几何分布的数据分析。
## 数据分析流程
下面是几何分布分析的步骤，让我们逐步进行解释：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 |
原创
2023-07-13 11:14:41
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## 如何实现mysql数据分析年龄分布
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 获取数据
获取数据 --> 清洗数据
清洗数据 --> 分析数据
分析数据 --> 生成图表
```
### 步骤概要
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取数据 |
| 2 | 清洗数据 |
| 3 | 分
原创
2024-06-09 04:14:03
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# 正态分布的数据分析入门指南
在数据分析中，正态分布（高斯分布）是一个非常重要的概念。它描述了数据集中大多数值围绕均值对称分布的情况。对于一个刚入行的小白，理解并实现正态分布的数据分析是一个很好的起点。本文将引导你完成这一过程，以下是我们要遵循的流程、步骤和示例代码。
## 数据分析的流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|---
目录前言1 什么是几何分布1.1 常规定义1.2 另外一种定义2 几何分布在概率分布中的定位3 几何分布的 概率，期望，方差4 为什么叫几何分布 （几何=等比）4.1 先需要了解算术平均数和几何平均数4.2 第1：几何布分布的，各个项之间，就是等比数据，公比为 (1-p )4.3 第2：几何布分布每个中间的项，都是前后两个数的几何平均数，因此得名5 几何分布的期望5
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2024-03-13 19:43:44
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1 球面分布：1）定义：此定义说明球面随机变量在旋转下分布不变此外以下定义是等价的：从定义（2）可以看出，球面分布的特征函数完全可以由一个标量函数导出，则球面分布可以表示为2）一些球面分布的例子：多元正态分布：正态方差混合分布： 3）另一种描述球面分布的方法：由书上证明可知，X为球面分布，且一个球面分布总可以表示为此形式。另外考虑我们感兴趣的 子集，可以得到如下一个结论：由此
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2023-12-19 05:21:12
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# 商品销量长尾分布数据分析指南
随着电商行业的快速发展，商品销量的长尾分布现象逐渐受到重视。这种现象意味着少数商品会有大量销量，而大多数商品销量较少。了解和分析这种分布对优化库存和提升销售策略非常重要。本文将指导你如何实现商品销量的长尾分布数据分析。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-17 11:12:44
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大家好，今天给大家分享除了基本的 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 之外的 10个流行的数据分析 Python 库。Scikit-learnScikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn 简化了构建机器学习模型的过程，使其成为数据科学家和分析师的热门选择。可以通过 pip 命令来进行安装。pip
分布分析用来解释数据的分布特征和分布类型，显示其分布情况。分布分析主要分为两种：对定量数据的分布分析和对定性数据的分布分析。
对定量数据的分布分析按照以下步骤执行：
1：求极差
2：决定组距与组数。
3：决定分点。
4：得到频率分布表。
5：绘制频率分布直方图
遵循的原则有：
1：所有分组必须将所有数据包含在内。
2：各组的组宽最好相等。
3：各组相斥。
对定性数据的分布分析
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2023-09-08 18:44:01
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几何分布（Geometric Distribution）是一种离散概率分布，用于描述一次次独立重复试验中，第一次成功所需的试验次数。 一、定义在一系列独立的伯努利试验中（每次试验只有两种结果：“成功”或“失败”），设：每次试验成功的概率为 p失败的概率为 1−p几何分布随机变量 X 表示第一次成功出现在哪一轮，取值为 1,2,3,…&nb
踌躇再三，先写一篇毕竟这是python语言入门， 也不怕笑话今天，从“正态分布”开起，为什么？给你一个标准“正态分布”；它再漂亮，“期望”也是零。1、函数库介绍Python的许多功能由扩展库来完成，科学计算方面主要有NumPy、SciPy，绘图可视化由matplotlib（pylab隶属于其中）来实现，这些都是开源、可自由下载安装。2、常用的统计函数Scipy中的stats模块包含了多种常用的数据
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2023-05-24 16:54:58
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在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法：scipy.stats.kstestkstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’,
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2023-09-19 20:02:31
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数据分析-01数据分析numpynumpy概述numpy`历史`numpy的核心：多维数组numpy基础ndarray数组内存中的ndarray对象ndarray数组对象的特点ndarray数组对象的创建ndarray对象属性的基本操作ndarray对象属性操作详解ndarray数组维度操作ndarray数组索引操作多维数组的组合与拆分ndarray类的其他属性手机客户流失数据集说明案例背景变量
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2023-11-30 14:02:39
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正确理解正态分布概念
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2021-12-16 14:46:14
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看群体分布的数据分析方法主要是通过收集和分析特定群体的数据，理解群体的特征、行为和分布，从而为决策提供依据。本篇博文将介绍如何通过有效的分析方法处理群体数据，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及常见错误集锦。
### 环境配置
数据分析环境的配置是成功执行数据分析的第一步。以下是所需软件的配置清单：
1. 操作系统：Ubuntu 20.04
2. 数据分析工具包：Pytho
# PDF与分布函数数据分析指南
在数据科学和统计学中，PDF（概率密度函数）与分布函数是理解随机变量行为的重要工具。本文将教你如何通过编程实现对分布函数的分析，特别是PDF的应用。我们会逐步引导你从数据获取到可视化的过程，并提供必要的代码和注释。
## 数据分析流程
我们将整个过程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准
# 篮球得分点分布数据分析图实现指南
在这个指南中，我们将逐步实现一个篮球得分点分布数据分析图。无论你是一名新手还是希望提升技能的开发者，我们将通过以下步骤帮助你了解整个过程。
## 流程概览
首先，我们定义实现这个图所需的步骤，并通过表格列出：
| 步骤 | 说明 |
|------------|--------------
# 数据分析按分布选训练集：如何优化机器学习模型
在机器学习领域，选择合适的训练集对于模型性能至关重要。本文将介绍如何根据数据分布来选择训练集，并通过代码示例和旅行图来展示这一过程。
## 为什么按分布选训练集？
在机器学习中，训练集的选择直接影响到模型的泛化能力。如果训练集不能很好地代表整个数据分布，模型可能会过拟合或欠拟合。因此，我们需要根据数据分布来选择训练集，以确保模型能够学习到更广
原创
2024-07-28 09:02:58
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◆◆◆ ◆◆前言分布分析法，一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛...
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2022-07-29 14:34:07
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