原始Liunx 的python版本不带numpy ，安装了anaconda 之后，使用hadoop streaming 时无法调用anaconda python ，后来发现是参数没设置好。。。进入正题：环境：4台服务器：master slave1 slave2 slave3。全部安装anaconda2与anaconda3， 主环境py2 。anaconda2与a
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2023-07-11 19:59:00
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2021-03-20学习总结2贪心算法定义 贪心法并不是从整体最优考虑，它是按照某种最优策略，将复杂问题层层分解成子问题（每次一般只有一个），并由子问题的最优解“回溯”出整个问题的最优解。但是从贪心算法的定义可以看出，贪心算法不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，所以有时候贪心算法并不能得到真正的整体最优解，这是我们应该注意的问题。即这个问题是否真的能用贪心算法来得到最
# Python EOF 分解：一种高效的降维技术
在现代数据科学中，处理高维数据的能力至关重要。高维数据往往存在冗余特征，使得模型复杂度增加，导致训练时间长且效果不佳。因此，降维技术应运而生。EOF（Empirical Orthogonal Functions）分解就是一种有效的降维方法，在气象学、海洋学和机器学习等领域广泛应用。本文将介绍EOF分解的基本概念及其在Python中的实现。
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原创
2024-08-23 04:36:17
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最近在工作中需要用到数据分析，发现上学期间学过的丁点统计学知识基本都遗忘了，于是在网易公开课里找了一门统计学的课程学习，顺便把每次的学习成果记录下来，希望对同样在学习数据分析的小伙伴有所帮助。 首先介绍下平均数、中位数和众数。一般情况下，我们观察一组数据的平均水平，需要借助于平均数、中位数和众数三个统计量。&nb
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2023-09-15 23:18:54
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目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致
CalStatistics.py
def getNum(): #获取用户不定长度的输入
nums = []
iNumStr = input("请输入数字(回车退出):")
while iNumStr != "":
nums.append(eval(iNumStr))
iNumStr = input("请输入数学(回车退出):")
return nums
def mean(numbers): #计算
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2023-06-13 22:08:51
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以下哪个是常见的时间序列算法模型
正确答案: C 你的答案: 空 (错误) RSI MACD ARMA KDJ
时间序列中常用预测技术 一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。
1. 移动平均法 (MA)
1.1.
# 使用Python进行分组数据求平均数的教程
在数据分析中，计算某些数据的均值（平均数）是非常常见的一项任务。对于新手开发者来说，使用Python进行分组数据求平均数的过程可能看起来很复杂，但其实只需要几个简单的步骤就能解决。本文将为你详细讲解如何实现这一操作，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
在实现分组数据求平均数之前，首先我们需要了解整个流程。下表展示了实现分组求平均数的步骤：
原创
2024-09-27 06:09:21
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描述统计（Descriptive Statistics）：将数据的信息以表格， 图形或数值的形式进行汇总。 数据类型：分为定量数据（数值型数据）和定性数据（类别型数据）。数值型数据又可以分为连续型和离散型，类别型数据又可以分为有序型和无序型。 定性数据：频数（frequency）：数据出现的次数。 相对频数（relative frequency）：数据出现的
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2023-09-06 08:56:26
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是数据挖掘的基础。数值数据： 用于运算分类数据：group by, 文本数据。分类数据描述统计频数统计：单纯对各个分类计数。count百分比。数值数据描述统计统计度量：
平均数中位数median（比平均数更真实反应情况）。如果平均数<>中位数，代表数值分布有倾斜，更多数值靠近中位数。众数, 出现频率最高的数值。分位数标准差图形 分位数分位数（英语：Qu
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2024-01-14 21:23:41
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# 运用几何平均数计算平均数
在数学统计领域，平均数是一种常用来表示一组数据中心位置的指标。除了常见的算术平均数，还有一种重要的平均数——几何平均数。几何平均数在特定情况下，如处理比例、比率和指数增长等数据时，提供了更准确的中心趋势度量。
## 几何平均数的定义
几何平均数是通过将一组非负数的乘积开n次方得到的结果，其中n是数据的数量。它的计算公式如下：
\[
\text{几何平均数} =
代码如下: 第一种方法 scores = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98] avg = sum(scores) / len(scores) print(avg) 结果: 95.125 第二种方法 import numpy print(numpy.mean(scores ...
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2021-09-24 15:26:00
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【问题描述】 有一天，小A得到了一个长度为n的序列。 他把这个序列的所有连续子序列都列了出来， 并对每一个子序列都求了其平均值， 然后他把这些平均值写在纸上， 并对它们进行排序，最后他报出了第k小的平均值。 你要做的就是模仿他的过程。【输入格式】 第一行两个整数n,k...
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2017-07-20 16:03:00
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【问题描述】 有一天，小A得到了一个长度为n的序列。 他把这个序列的所有连续子序列都列了出来， 并对每一个子序列都求了其平均值， 然后他把这些平均值写在纸上， 并对它们进行排序，最后他报出了第k小的平均值。 你要做的就是模仿他的过程。【输入格式】 第一行两个整数n,k...
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2017-07-20 16:03:00
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传送门二分答案 主要是判断函数 我们用的是减去mid的前缀和 成立条件是，存在form[i]<form[j]&&j-i>=m代码如下：#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;int n,m;long long l,r;lon
原创
2022-11-18 10:43:16
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# Python移动平均数实现流程
## 介绍
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现移动平均数。移动平均数是一种统计方法，用于计算一系列数据中的平均值。它可以帮助我们了解数据的趋势和变化情况。本文将分为以下几个步骤进行介绍：
1. 确定移动平均数的窗口大小
2. 读取数据
3. 计算移动平均数
4. 输出结果
接下来，让我们一步步进行实现。
## 步骤1：确定移动平均数的窗口大
原创
2023-09-20 07:34:00
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2.4 理解指数加权平均 Understanding exponentially weighted averages指数加权平均数，是几个优化算法中的关键一环，这些优化算法能帮助你训练NN。 本节将进一步探讨指数加权平均的本质作用。上节介绍过指数加权平均数的关键方程如下下图是伦敦一年气温图上图中，得到的结果是红线；如果它更接近于1，比如，结果就是绿线；如果小一点，如果是，结果就是黄线。现在进一步地
# Python中的移动平均数
## 什么是移动平均数？
移动平均数是一种统计分析方法，用于平滑时间序列数据的波动性。它通过计算某一时间段内的数据平均值来减少数据噪声，从而帮助我们更清晰地识别趋势。这在金融分析、市场研究和其他许多领域都广泛应用。
### 移动平均数的类型
1. **简单移动平均数（SMA）**：计算指定范围内所有数据点的平均值。
2. **加权移动平均数（WMA）**：通
原创
2024-09-02 05:26:08
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606. 平均数1读取两个浮点数 A� 和 B� 的值，对应于两个学生的成绩。请你计算学生的平均分，其中 A� 的成绩的权重为 3.53.5，B� 的成绩的权重为 7.57.5。成绩的取值范围在 00 到 1010 之间，且均保留一位小数。输入格式输入占两行，每行包含一个浮点数，第一行表示 A�，第二行表示 B�。输出格式输出格式为 MEDIA = X，其中 X� 为平均分，结果保留五位小数。数据
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2024-05-03 21:25:47
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Excel和Python，作为数据分析的主流工具，在从效率提升到数据商业化的整个过程中，都起到了重要作用。不管是在Excel中通过鼠标点选实现，亦或是利用Python通过代码实现，数据分析中的很多基础功能都是相通的。在数据量级大跃进的今天，对于从业者来说，熟练掌握用于数据处理的编程语言非常必要，通晓两者可以更增竞争力。而借助大家最为熟悉的Excel操作，对照学习相应的Python实现，可以帮助更快
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2024-06-11 03:53:38
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