本文主要讲解使用SPSS进行单样本K-S检验和两独立样本的K-S检验，附带案例实战
原创
2024-05-24 10:38:59
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本文与普通的讲述 K-S 检验的文章略有不同，分为两部分：(1). 针对大部分分布的 Kolmogorov–Smirnov 检验（真正的K-S检验）(2). 仅适用于高斯分布的基于分布曲线形状的 kurtosis-skewness 检验准则（冒牌的K-S检验） 一、
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2024-01-16 14:49:45
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本文使用两个实例说明了假设检验的过程，在Python中使用KS检验来验证一个数列是否是服从正态分布，两个数列是否服从相同分布等问题。
假设检验的基本思想： 若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的。如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性
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2024-04-07 18:30:26
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柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验（Колмогоров-Смирнов检验）基于累计分布函数，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候，你怎么知道组之间是否有显著性差异？有人首先想到单因素方差分析或双尾检
原创
2021-07-16 09:28:30
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一、定义 定义：单样本K-S检验是以两位前苏联数学家Kolmogorov和Smirnov命名的，也是一种拟合优度的非参数检验方法。单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法，适用于探索连续型随机变量的分布形态。 单样本K-S检验可以将一个变量的实际频数分布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、泊松分布（Poisson）、指数（Exponential）分布进行比较。其零假设H0为样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异。 SPSS实现K-S检验的过程如下： （1）根据样本数据和用户的指定构造出理论分布，查分布表得到相应的理论累计概率分布函数F0(X...
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2012-09-25 19:18:00
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K8S（Kubernetes）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在K8S中，MTU (Maximum Transmission Unit) 值是用于网络通信的重要参数，它定义了容器网络接口的最大传输单元大小。设置正确的MTU值可以有效提高网络性能和避免因网络包过大导致的性能问题。
在K8S中设置MTU值通常涉及到配置Pod、Service、Network等相关
原创
2024-03-20 10:06:33
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文章目录一、安全机制（一）、Service Account详解（二）、apiserver使用的是token认证二、第一模块：认证（一）、https证书认证（二）、httpd的token认证三、第二模块：授权四、第三模块：准入控制 一、安全机制1.kubernetes的安全框架 2.传输安全，认证，授权，准入控制 3.使用RBAC授权1）kubernetes安全框架流程：kubectl先请求api
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2024-02-20 22:26:33
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Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。二分类评估是对二分类算法的预测结果进行效果评估。本文将剖析Alink中对应代码实现。
原创
2021-04-26 11:20:19
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# 什么是K8S模板属性值
在Kubernetes（K8S）中，我们经常需要定义一些模板文件来描述应用程序的部署配置。这些模板文件可以包含一些属性值，用于在创建部署时动态地传递参数。这些属性值可以根据不同环境的需要进行自定义，使得部署更加灵活和可控。
在Kubernetes中，我们可以使用**ConfigMap**和**Secret**来存储这些属性值，然后在部署配置中引用这些属性值。通过这
原创
2024-03-21 11:03:52
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# 从头开始学习如何在Kubernetes（K8S）中配置int值
## 简介
在Kubernetes（K8S）集群中，我们经常需要配置一些整型（int）值来控制不同组件的行为。本文将介绍如何在K8S中配置int值，以及实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤概览
在K8S中配置int值通常需要以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建 Config
原创
2024-04-11 10:32:15
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# Kubernetes是一种流行的容器编排引擎，它可以帮助我们管理和部署容器化应用程序。在Kubernetes中调整CPU值是一个常见的操作，我们可以为容器分配更多或更少的CPU资源以满足应用程序的需求。接下来，我将向你展示如何在Kubernetes中调整CPU值。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 登录到Kubernetes集群 |
|
原创
2024-03-29 11:00:27
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目录一、K8S支持的文件格式1、yaml和json的主要区别2、YAML语言格式二、YAML1、查看 API 资源版本标签2、编写资源配置清单2.1 编写 nginx-test.yaml 资源配置清单2.2 创建资源对象2.3 查看创建的pod资源3、创建service服务对外提供访问并测试3.1 编写nginx-svc-test.yaml文件3.2 创建资源对象3.3 访问测试三、详解K8S中的
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2023-08-22 19:37:08
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缺失值的处理整体思路：找到缺失值——分析缺失值在整体样本中分布占比及是否具有显著的无规律分布特征——后续使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理——采用哪种处理方式1.丢弃缺失值超过总体的10%以及存在明显数据分布规律或特征的不宜丢弃2.补全统计法：对于数值型数据使用均值、加权均值、中位数等方法补全；对于分类数据使用类别众数最多的值补足模型法：将缺失西段作为目标变量进行预测得到最为可能的补全值。带有
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2024-07-18 08:54:41
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在数据挖掘和机器学习中，K值的设置往往影响模型的性能和结果。这篇文章将详细阐述在 Python 中如何设置 K 值，以优化数据处理和分析的效果，注重全面的参数解析、调试步骤、性能调优以及最佳实践。
### 背景定位
在实际业务中，许多数据分析模型依赖于 K 值的正确设置。K 均值聚类这一常用算法需要用户事先定义 K 值，以确定聚类的数量。这对业务的决策过程产生了显著影响，例如，在市场细分中，错
KNN （KNN.py）K 近邻法( k-nearest neighbor, K-NN) 是一种基本的分类与回归方法，本文只探讨分类问题。K 近邻法的定义为： 与之最近邻的 K 个实例，多数属于某一个类，则就判为这个类。 当 k =1 时，就是最近邻算法。 三个基本要素： K值选择 + 距离度量 + 分类决策 当训练集，距离度量，k 值及分类决策规则确定后，其结果唯一。K 值选择k 值对 K 近邻
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2023-10-11 12:17:06
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环境准备尽量选择纯净的机器，IP地址建议静态配置，IP地址变动会导致搭建的k8s集群出现故障。 准备3台虚拟机（centos-8.3）并运行以下脚本： centos_init_config.sh#!/bin/bash
# 更新
yum update -y
# 安装其他必要组件和常用工具包
yum install -y yum-utils zlib zlib-devel openssl open
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2023-10-26 19:50:13
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Kubernetes（K8S）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在Kubernetes中，容器的初始值是容器在启动时的初始值，可以通过定义环境变量、命令行参数或配置文件等方式来设置容器的初始值。在本文中，我们将学习如何在Kubernetes中设置容器的初始值。
### 步骤
以下是设置Kubernetes容器初始值的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
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2024-02-27 10:37:39
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K8S（Kubernetes）是一种流行的容器编排平台，它具有高可用性、易扩展性和自动化管理等特点，可以帮助开发者更高效地部署、扩展和管理容器化的应用程序。在K8S中，每个服务都有一个端口（port）来提供服务，而端口之间的通信可以通过targetport来实现。在本文中，我们将教你如何设置k8s targetport的默认值。
### 一、流程概述
首先，让我们通过以下步骤了解设置k8s t
原创
2024-03-29 12:15:47
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K8S的标签值要求
Kubernetes（K8S）中的标签值是用于对资源进行分类和筛选的重要属性，可以帮助用户更方便地管理应用程序和资源。在K8S中，标签值是键值对的形式，可以根据具体需求自定义。本文将介绍如何实现K8S的标签值要求，以帮助刚入行的小白更好地理解和应用这一概念。
实现K8S的标签值要求，主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
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原创
2024-04-03 10:38:53
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Kubernetes（K8S）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台，通过提供高度可扩展的容器集群管理能力，帮助用户更加高效地管理应用程序。在K8S中，可以通过设置默认值来简化应用程序的配置过程，使得应用程序的部署更加方便快捷。下面我们将介绍如何在K8S中设置默认值。
首先，我们需要了解如何在K8S中定义默认值。在K8S中，可以使用ConfigMap和Secret来存储应用程序的
原创
2024-04-10 11:41:40
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