计算方法 由莱布尼兹公式变形后得到的 要是想用其他算法可以参考这里https://www.zhihu.com/question/312520105代码c//莱布尼兹公式求PI 取MAX k=1,000，000,000
#include<stdio.h>
#define TIMES 1000000000
int main()
{
long double pi=0;
for (do
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2024-09-09 12:22:45
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# 如何实现Kappa计算Python代码
## 简介
在本文中，我将指导你如何使用Python编程语言实现Kappa计算。Kappa计算是一种用于描述并行程序的形式化方法，通过对程序中活动和数据的交互进行建模。首先，让我们了解一下整个过程的流程。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(准备数据)
B --> C(计算Kappa)
C --> D(输出结
原创
2024-02-26 04:11:07
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分类与预测算法评价Kappa统计Kappa统计是比较两个或多个观测者对同一事物，或观测者对同一事物的两次或多次观测结果是否一致，以由于机遇造成的一致性和实际观测的一致性之间的差别大小作为评价基础的统计指标。Kappa统计量和加权Kappa统计量不仅可以用于无序和有序分类变量资料的一致性、重现性检验，而且能给出一个反映一致性大小的“量”值。Kappa = +1：说明两次判断的结果完全一致Kappa
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2024-06-09 08:19:40
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1 定义百度百科的定义：它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。这对于新手而言可能比较难理解。什么混淆矩阵？什么像元总数？
我们直接从算式入手：\(p_0\)是每一类正确分类的
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2023-10-05 08:49:40
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特征抽取 可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下，对数据进行压缩。 3. 核主成份分析 Kernel Principle Component Analysis3.1 简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是好的方法线性可分 VS 非线性可分引入核主成份分析可以通过kPCA将非线性数据
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2024-01-15 23:27:07
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一、前言PCA算法算是一个比较简单的无监督机器学习算法。主要作用就是用作数据样本特征降维。个人对于PCA算法的理解是通过变换坐标系，从而将高维度样本压缩到低维度，同时还尽可能的保留样本数据的大部分信息。 PCA算法在实际项目应用中的作用包括以下几个方面：用在数据预处理方面，在监督学习算法中，输入样本维度非常大的时候，此时为了加速学习算法可以利用pca算法降低样本维度，减小内存，提高运行效率。当高维
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2023-10-06 19:24:35
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本案例适合应用统计，数据科学，电商专业K均值对客户进行分类的案例都做烂了......但我认为这个案例还是有一定的价值的，使用了pca，还有轮廓系数寻找最优的聚类个数。下面来看看。需要这代码演示数据的同学可以参考：数据代码准备导入包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seabor
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2024-01-20 01:18:36
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python实现PCA算法
Software version： Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)|
法1. 编程一步一步实现
法2. sklearn
我们以定义函数的形式来一步一步进行
1.1 导入模块：Numpy，Pandas
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/8/17 14:20
# @Author : L
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2023-08-18 16:00:38
141阅读
# 计算 Kappa 值的 R 语言指南
Kappa 值（Kappa Statistic）是一种用于评估评级者之间一致性的方法。它广泛应用于医疗、心理学、社会科学等多个领域。在这篇文章中，我们将一步一步地学习如何在 R 语言中计算 Kappa 值。以下是整个流程的总结与步骤概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的 R 包 |
为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
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# Kappa系数及其在Python中的应用
## 引言
在数据科学和统计学中，Kappa系数是一种用于评估两个或多个观察者/分类者之间一致性的方法。特别是在分类问题中，Kappa系数为我们提供了一种对分类一致性的量化分析方法。本文将介绍Kappa系数的定义、计算方式，并通过Python代码来进行演示。
## Kappa系数简介
Kappa系数（κ）是一种度量观察者之间一致性的统计量。其值
"#测试gini\n",
"gini=calGini((l,r),classLabels)\n",
"print(gini)\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def getBestSplit(dataSet,featureNumbers
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2023-09-14 09:20:25
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一、回顾Lambda架构【架构】Lambda架构_Sunny的专栏二、Kappa架构通过回顾Lambda架构，了解到其有优点也有缺点，人们也划分成支持者和反对者两派。Kappa 架构是LinkedIn的Jay Kreps结合实际经验和个人体会，针对Lambda架构进行深度剖析，分析其优缺点并采用的替代方案。2.1 Kappa架构诞生意义Lambda 架构的一个很明显的问题是需要维护两套分别跑在批处
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2023-08-16 22:25:47
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一、 Lambda架构 Storm的创始人Nathan Marz提出的Lambda架构是现在进行实时处理的常见架构。它设计的目的是以低延迟处理和更新数据、支持线性扩展和容错机制。速度层可以直接消费kafka中的数据，也可以对数据进行分层再消费都可以。如下图： 优点： &nb
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2023-09-04 09:15:53
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在当前快速发展的数据处理领域，Kappa架构被广泛用于实时数据流的处理和分析。本文旨在通过一个完整的Python Kappa架构实例，逐步深入探讨如何实现这一架构。我们将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等方面，以便于同行能够复制和实施相似的解决方案。
### 环境准备
在构建Kappa架构之前，首先需要准备好开发环境，包括必要的工具和库。
#### 前置依赖安装
0. 原文迁移大数据之Kappa架构： 目录0. 原文迁移一、Kappa架构二、Kappa处理过程三、Kappa优缺点3.1 Kappa架构优缺点3.2 Lamda和Kappa架构对比 Kappa架构是由LinkedIn的前首席工程师杰伊·克雷普斯（ Jay Kreps）提出的一种架构思想。克雷普斯是几个著名开源项目（包括 Apache Kafka和 Apache Samza这样的流处理系统）的作
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2023-10-23 12:02:16
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ZooKeeper 简介 ZooKeeper 是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务，是 Google 的 Chubby 一个开源的实现，是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper 支持大部分开发语言，除了某些特定的功能只支持 Java 和 C。python 通过
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2023-06-21 16:16:35
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一、基础知识在数据分析或临床工作中，我们会经常遇到检验一致性的问题，如判断不同模型或者诊断方法在预测结果上是否具有一致性，如模型预测的结果与实际结果是否具有一致性，又如两名或多名医生对同一病人的诊断结论是否一致，又如一名医生多次诊断结论是否一致。不同诊断方法诊断得出的结果，除了专业知识外，还有可能是机遇因素导致的。Cohen于1960年提出Kappa分析，Kappa系数是一个用于一致性检验的指标，
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2024-03-21 14:08:40
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Kappa 架构是由 LinkedIn 的前首席工程师杰伊·克雷普斯（Jay Kreps）提出的一种架构思想。克雷普斯是几个著名开源项目（包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统）的作者之一。 Kreps 提出了一个改进 Lambda 架构的观点：通过改进 Lambda 架构中的Speed Layer，使它既能够进行实时数据处理，同时也有能力在业务
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2023-07-30 21:15:19
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# 如何在R语言中使用Kappa函数计算条件数
在数据分析中，计算条件数是评估线性模型稳定性的重要指标。Kappa函数在R语言中被用来计算矩阵的条件数，这对于判断一个模型的多重共线性很有帮助。本文将给你详细介绍如何在R语言中实现使用Kappa函数计算条件数的流程，并配图说明。
## 一、流程概述
首先，我们需要明确实现这个功能所需要的步骤。下面是一个简明的步骤表格：
| 步骤 | 描述
