第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出 “该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。优点
变换是视频、图像编码的核心部分。目前所采用的变换算法都是从傅里叶变换演变而来。单纯的变换并不会导致视频（图像）的码率变小，反而会增大。但是非常巧妙的一点是：变换把图像从空域转换成的时域，把由色块组成的图像变为由基准色调与图像细节组成；低频代表图片的基准色调，高频代表图像细节，类比电路中的基频与谐波。变换会使得图像的低频系数集中于某一点（左上角），频率向右下角递增。一般来说，4x4大小的图像大多只是
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2024-01-21 11:14:47
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2022年12月1日晚7点半，DolphinDB 进行了以「中高频多因子库存储最佳实践」为主题的直播，吸引了众多专业观众的注意。本文将回顾直播精彩内容。
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2022-12-12 11:28:21
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参考：https://gitee.com/dolphindb/Tutorials_CN/blob/master/hf_factor_streaming.md#7-%E6%B5%81%E8%AE%A1%E7%AE%97%E8%B0%83%E8%AF%95。
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2024-03-21 15:25:22
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本文将基于中高频多因子存储场景，结合实际数据案例来设计 DolphinDB 存储方案，并对比不同存储模式下的性能，给出最佳存储模式的建议。
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2022-12-13 11:07:29
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第十四章：主成分和因子分析本章内容主成分分析探索性因子分析其他潜变量模型主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。PCA与EFA模型间的区别主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）
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2024-06-10 18:10:24
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本文涵盖了前端面试常考的各种重点手写
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2021-06-29 09:30:19
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因子分析（factor analysis）一、概述二、因子分析与主成分对比三、因子分析原理四、因子分析模型的假设五、因子载荷矩阵的统计意义六、因子模型的性质七、参数估计七、因子旋转方法八、因子得分九、数据检验9.1 KMO检验9.2 巴特利特球形检验9.3 碎石检验十、应用十一、实现步骤流程及示例分析十二、python实现因子分析 本文参考数学建模清风老师课件编写。 一、概述因子分析由斯皮尔曼
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2023-07-05 13:54:29
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**中级软考高频考点总结大全**
随着信息技术的快速发展，软件行业对于专业人才的需求日益增加。作为衡量软件从业人员专业水平的重要标准之一，软件水平考试（软考）受到了广泛的关注。中级软考作为其中的一个重要层级，涵盖了广泛的知识点和技能要求。本文将针对中级软考的高频考点进行总结，帮助考生更好地把握考试重点，提高备考效率。
一、软件工程基础知识
软件工程是软考中级考试的核心内容之一，涉及软件开发的
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2024-04-11 12:24:47
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a、b只要数字a能被数字b整除，不论b是不是质数，都算是a的因子。比如：8的质因子是 2, 2, 2，但8的因子就包括 1,2,4。import math
for i in range(2, 1000):
factors = [] #因子列表，i 每次循环都清空
for j in range(1, math.floor(i/2)+1):
if i%j == 0
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2023-05-28 16:03:08
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因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas aspd
importnumpy asnp
importmath asmath
importnumpy asnp
fromnumpy import*
fromscipy.stats imp
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2024-08-05 09:13:14
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根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程（方程1）。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预测和因子分析。方程1接下来，用回归方程进行预测。此处的数据（N0.336-340）不用于回归分析，而是专门用于预测与检验（表1）。表1预测No.336如下：No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+（-3.37）*45+6.74*3+84.72*4.5≈6
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2023-09-28 10:18:03
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将数字乘以顺序,for i in range(1, n + 1):
r *= i
return r很快就会产生一个很大的数字(如数万个比特),然后你就会有一个很大的数字和一个小数字的乘法.其中至少有一个因素很大的乘法很慢.例如,通过减少涉及大数的乘法次数,可以大大加快速度def range_prod(lo,hi):
if lo+1 < hi:
mid = (hi+lo)//2
return
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2023-07-01 17:56:55
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1104: 求因子和（函数专题） 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 提交: 11793 解决: 8845 [状态] [讨论版] [提交] [命题人:admin] 题目描述 输入正整数n（2<=n<=1000），计算并输出n的所有正因子(包括1，不包括自身)之和。要求程序定义一个FacSum ()函数和一个main()函数，FacSum ()函数计算并返回n的所有正因子之
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2023-05-27 22:37:46
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质因子分解 要做质因子分解，首先需要明白什么是质数，以及如何快速判断质数。质数质数，也称素数，是只能被1和其本身整除的数，规定1不是质数。 def isPrime(n: int) -> bool:
if n <= 3:
return n >= 2
if (n + 1) % 6 != 0 and (n - 1) % 6 != 0:
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2024-01-15 21:02:47
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因子分析(factor analysis)是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。 因子分析是简化、分析高维数据的一种统计方法。因子分析又存在两个方向，一个是探索性因子分析（exploratory factor analysis）。另一个是验证性因子分析（confirmatory factor analysis）。探索性因子分析是先不假定一堆自变量背后到底有几个因子以及关系，而是我们通过这个方法
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2023-07-08 21:14:19
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一个比较好的python因子分析案例：聚类、因子分析-python 终于可以了。。，具体原理可以参考：import pandas as pd
import numpy as np
import numpy.linalg as nlg
import matplotlib.pyplot as plt
from factor_analyzer import FactorAnalyzer, ca
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2023-09-26 18:51:47
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因子分析（Factor Analysis）是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，这里的共性因子指的是不同变量之间内在的隐藏因子。例如，一个学生的数学、物理、化学成绩都很好，那么潜在的共性因子可能是智力水平高。因此，因子分析的过程其实是寻找共性因子和个性因子并得到最优解释的过程。因子分析有三个核心问题：一是检验是否适合因子分析，二是如何构造因子变量，三是如何对因子变量进行命名解释。检验数据是否适
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2023-09-14 11:41:59
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今天无意中看到一个公式说求一个数的因数个数方法是先把这个数分解成质数幂次相乘的形式，然后把各个质因数的幂次加一再做相乘得到。就是 @熙五同 中所说的那样。粗略查了一下，很多人都是直接给出公式，仿佛这个公式很显然。但我初看到这个结论，觉得并不显然，琢磨了半天不明白这样做的依据是什么。详细思考了半天，终于想明白，其实这是一个排列组合的问题。要是直接抛给我这个问题，我的第一想法可能是首先看看这个数小于等
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2023-08-22 08:07:18
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因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码import pandas as pdimport numpy as npimport math as mathimport numpy as npfrom numpy import *from scipy.sta
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2023-06-21 23:33:52
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