1.指数分布族指数分布族（Exponential Family）是这样一组分布：这些分布的概率密度函数可以表示成以下形式：其中，y是随机变量；h(x)称为基础度量值（base measure）；称为自然参数（natural parameter），也称为规范参数(canonical parameter)；T(x)称为充分统计量（sufficient statistic）；则称为对数分割函
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2024-08-21 07:57:52
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提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1 AdaBoost训练误差界定理8.2 二分类问题AdaBoost训练误差界8.3 AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.
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2023-12-01 14:25:29
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# Python 中的克朗巴哈系数（Cronbach's Alpha）
## 引言
在心理测量学和统计学中，克朗巴哈系数（Cronbach's Alpha）是一种用于评估量表或测试内部一致性的重要指标。它用于判断一组测量项（如问卷，心理测试题目）是否可靠，即这些项是否在测量同一个潜在构念。本文将介绍克朗巴哈系数的概念、计算方法及其在Python中的实现，并提供实际的代码示例，帮助大家更好地理解
原创
2024-08-15 10:01:13
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从前有个国王，他有一个女儿。他下令造了一座玻璃山，并宣布："谁能走过此山而不跌倒，我就把女儿嫁给谁。"有个年轻人爱慕公主，他去问国王是否能娶他的女儿。"噢，当然可以，只要你能走过此山，你就可以娶她。"国王答道。公主说她会跟着他一起去翻山，如果他要摔倒她也可以扶他一把，于是他们一同跑去了。到了半山腰，公主脚一滑，掉
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2008-03-15 08:44:41
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1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
1. 变差函数定义1.1 二阶平稳假设：由于统计推断一般都要进行重复采样，但储层属性参数有其特殊性，每个位置不可能有多个样本，所以对随机函数Z(u)提出了本征假设，试图采用随机函数理论来接近空间插值。 二阶平稳性是指同时满足下面两个条件：1.2 变差函数定义通常将地质变量在空间两位置处取值之差的方差之半定义为变差函数，记为：从公式可以看出，变差函数揭示了距离h的空间两位置，其地质变量取值的相似度。
数据画像中，根据算法定性计算了很多标签，而最后展示出来的，是定量的标签，如星级标签，这就需要进行定性的评价。一、离差法 离差法，是依据正态分布的原理，以大数量横剖面调查资料的平均数为基准值，以标准差为离散距，对某一体质指标进行分等评价的方法。离差法只适用于测试数据呈正态分布时。 （一）离差法划分评价等级的标准 &n
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2024-01-31 15:46:24
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作者：火锅侠 如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。7.9.1 调整兰德系数 （Adjusted Rand index）1. 数学原理兰德系数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结
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2023-09-15 21:06:43
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1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
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2024-06-03 15:23:59
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什么是Rand指数关于Rand指数的定义我发现维基百科上总结得到位，我也就不再进行赘述，为了本文的完整性和以防国内打不开维基百科，我这里就当一次搬运工，当然有条件的还是建议去维基百科上去看原文~~Rand IndexThe Rand index or Rand measure (named after William M. Rand) in statistics, and in particula
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2024-05-20 22:42:07
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环境：opencv2.4.9 ，vs2013
方法：张正友标定法 标定通过相机的标定得到相机内参和外参和畸变系数。内参矩阵一般用A或者M1表示。内参矩阵含有相机的固有参数（fx，fy，Cx，Cy），fx，fy（单位：像素）与dx，dy（x,y方向一个像素的物理尺寸，单位：毫米/像素）和焦距f（单位：毫米）有关。 Cx，Cy为图像原点相对于光心成像点的纵横偏移量（单位：像素）。相机坐标系转
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2024-01-13 21:33:19
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《因式分解技巧》，单墫著这里主要讨论整系数的四次多项式。根据高斯引理，一个整系数多项式如果能分解为两个有理系数的因式之积，那么它必定可分解为两个整系数的因式之积。所以我们直接考虑有没有整系数因式就可以了。二次因式分解因式：\(x^4+x^3+2x^2-x+3\).
根据前面的知识，此式的有理根只可能是 \(\pm 1\), \(\pm 3\). 经过验证，它们都不是原式的根。因此原式没有有理根，即
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2023-11-14 09:55:25
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Typora使用详解Typora是什么？功能之强大、设计之冷静、体验之美妙、理念之先进」。但一件很尴尬的事情是，由于它极简的设计理念，有许多使用者并没能完全地了解到 Typora 的全部强大功能。在这篇文章中由浅入深地介绍 Typora 的功能亮点。无论从未用过 Typora，还是已经体验了很久，相信都能在这篇文章中发现 Typora 新的惊喜。支持实时预览的 Markdown 文本编辑器。它有
实现协同过滤，需要的步骤收集好用户偏好，如评分找到相似的用户和物品计算推荐用户物品联系图相似的计算，通过距离几种距离计算欧几里得距离皮尔逊相关系数cosine相似的皮尔逊距离协方差皮尔逊相关系数pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的相关系数推荐系统最常用的皮尔逊相关系数最常用邻居的选择A、固定数量的邻居B、基于相似度门槛的邻居（推荐）基于用户的协调过滤基于用户的协调过滤要解决的
# Python中的Pearson相关系数
在数据分析和统计学中，Pearson相关系数（或人类相关系数）是用来衡量两个变量之间线性关系强度的一种指标。它的值范围从-1到1，-1表示完全负相关，0表示无相关性，1表示完全正相关。
## 1. Pearson相关系数的计算
Pearson相关系数的计算公式为：
\[ r = \frac{\sum{(X_i - \bar{X})(Y_i - \
在许多数据分析的场景中，Python 被广泛应用于处理与计算相关的任务，其中“cv系数”（Coefficient of Variation）作为一种衡量数据分散程度的指标，尤为重要。cv系数的计算非常简单，通常定义为标准差与均值的比值。接下来，我们将对“Python cv系数”的解决过程进行详细记录，涵盖从背景定位到生态扩展的各个方面。
### 背景定位
随着大数据的发展，越来越多的行业开始依
# 如何实现“python WaveletPacket 系数”
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python实现WaveletPacket系数。首先，我将展示整个流程的步骤，并通过表格展示每个步骤。然后，我将详细说明每一个步骤需要进行的操作以及相应的代码示例。
### 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 准备数据
原创
2024-03-14 05:32:11
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# Python 中的 Spearman 系数计算指南
在数据分析和统计学中，Spearman 系数是一种非参数度量，用于评估两个变量之间的单调关系。与 Pearson 系数不同，Spearman 系数对数据的分布不做假设，因此适用于非正态分布的数据，也常用于排名数据的分析。
本篇文章将指导你如何使用 Python 计算 Spearman 系数，我们将分步骤进行。
## 实现流程
我们可以
# Python轮廓系数的实现
## 概述
在介绍如何实现Python轮廓系数之前，我们先来了解一下什么是轮廓系数。轮廓系数是一种用于评估聚类效果的指标，它衡量了聚类结果中样本的紧密性和分离度。具体来说，对于每个样本，轮廓系数计算了它与同一簇中其他样本的相似度与与最近邻簇中样本的相似度之差，并将这个差值除以两者中较大的值，得到一个区间在[-1, 1]的评估指标。当轮廓系数越接近于1时，说明样本聚
原创
2023-07-21 00:25:34
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