Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。
KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数
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2023-09-14 14:51:25
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并发上传基于py自带模块concurrent.futures import ThreadPoolExecutor#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time: 2020/11/22 10:13
# @Author:zhangmingda
# @File: ks3_multi_thread_for_concurrent.future
Centos8 docker搭建单节点elk测试环境Centos8 docker搭建单节点elk测试环境1.安装Docker-ce2.安装Docker-compose3.Clone 代码 、了解目录结构了解目录结构修改官方订阅修改KIbana显示语言-默认EN5.首次构建Docker-elk并启动观察日志6.重置内建用户密码返回结果，将密码妥善保管，特别是==PASSWORD elastic==
目录混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线ROC曲线KS曲线与ROC曲线之间的关系洛伦兹曲线与Gini系数Lift曲线Gain曲线PSIPython代码参考混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线KS检验：比较频率分布\(f(x)\)与理论分布\(g(x)\)或两个观测值分布的是否一致检验方法，原假设两个数据分布一致或数据符合理论分布，统计量\(D=max|f(x)-g(x)|\)KS值计算步骤：对变量
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2023-10-20 23:30:23
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1、export KKZONE=cn2、curl -sfL https://get-kk.kubesphere.io | VERSION=v1.1.1 sh -3、chmod +x kk4、./kk create cluster --with-kubernetes v1.20.4 --with-ku ...
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2021-10-18 16:09:00
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Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法
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2023-10-18 22:06:34
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将会用于 LVM 的分区（请参见 logvol）。
--size=
以 MB 为单位的分区最小值。在此处指定一个整数值，如 500。不要在数字后面加 MB。
--grow
告诉分区使用所有可用空间（若有），或使用设置的最大值。
--maxsize=
原创
2013-04-25 16:50:30
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Linux中的红帽（Red Hat）操作系统是一种基于Linux内核的开源操作系统，受到广泛的欢迎。而在Linux中，安装和配置系统时经常需要使用Kickstart（KS）自动安装功能。
Kickstart是一个自动安装系统，可以根据预先定义好的配置文件来自动安装操作系统，并且减少了手动操作的步骤。在Red Hat官方文档中，Kickstart是指一种可以用于在一个或多个计算机上完成Linux安
KS检验及其在机器学习中的应用什么是KS检验Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数
，记
是该样本的经验分布函数。我们构造KS统计量：
如下图，经验分布函数与目标分布的累积分布函数的最大差值就是我们要求
1. 第八章 模块和包本章的主题就是模块和包。较大的Python程序基本上都使用模块和包进行组织，Python发行版也包括方方面面许许多多的模块...1.1. 模块你可以使用import语句将一个源代码文件作为模块导入.例如:# file : spam.pya = 37
KS(Kolmogorov-Smirnow)是一种非参数的统计检验方法(是针对连续分布的检验)。这种检测常被用来应用于比较单样本是否符合某个已知分布(将样本数据的累计频数分布与特定理论分布相比较，如果两者间差距较小，则推断该样本取自某特定分布簇)，双样本的KS检测比较两个数据集的累积分布(连续分布间的相似性)KS检验与卡方检验相比(都采用实际频数与理论频数之差进行检验)，不需要将数据分
## 如何实现“ks StatefulSet redis”
### 1. 整体流程
首先，我们需要了解整个实现“ks StatefulSet redis”的流程。下面是一个简单的步骤表格：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------------- |
| 1 | 创建一个 Statef
Kickstart或cobbler自动化安装系统时需要用到ks安装文件，下边做下制作ks文件的步骤 1、（以centos 6.8 x86_64为例）在系统上用system-config-kickstart命令打开制作kickstart的操作界面（也可以在系统的菜单里找到），另外一种方法是根据自己已经有的kickstart文件进行修改也行。下面我是使用kickstart操作界面进行修改安装
原创
2017-04-22 21:53:20
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# 使用Python计算Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov（KS）检验是一种非参数统计检验，用于比较两个样本的分布，或者一个样本分布与一个已知分布的差异。它的主要目的是判断两个样本是否来自相同的分布。本文将介绍如何在Python中进行KS检验，并提供相应的代码示例。
## KS检验的基本原理
KS检验的核心思想是计算样本的经验分布函数（ECDF），
Python中可以使用ks-test（Kolmogorov-Smirnov检验）来计算两个样本之间的距离。下面是一个教程，用于指导刚入行的开发者实现“python ks 计算”。
# Python KS 计算教程
## 步骤概览
下面是一份流程表格，展示了实现“python ks 计算”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 载入样本
目录4.1 什么是docker？docker是什么docker和VM差异docker组件docker的架构容器和镜像的区别4.2 docker 网络模型是什么？有何局限Docker网络基础docker的网络模型4.3 docker 基础命令CMD & ENTRYPONITcopy & adddocker-compose & docker swarm5 kubernetes5
## 计算KS值的Python实现
### 概述
在金融领域的风控模型评估中，KS值常常被用来评估模型的区分度。KS值是一种常见的评估指标，用于衡量模型在正负样本之间的区分度。本文将介绍如何使用Python计算KS值。
### 流程
下面是计算KS值的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据：包括预测概率和真实标签 |
| 2 | 根据预测概率和真
原创
2023-07-23 08:03:13
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人以类聚，物以群分，k-means聚类算法就是体现。数学公式不要，直接用白话描述的步骤就是：1.随机选取k个质心（k值取决于你想聚成几类）2.计算样本到质心的距离，距离质心距离近的归为一类，分为k类3.求出分类后的每类的新质心4.判断新旧质心是否相同，如果相同就代表已经聚类成功，如果没有就循环2-3直到相同用程序的语言描述就是：1.输入样本2.随机去k个质心3.重复下面过程知道算法收敛： 
单元测试测试可以保证你的代码在一系列给定条件下正常工作测试允许人们确保对代码的改动不会破坏现有的功能测试迫使人们在不寻常条件的情况下思考代码，这可能会揭示出逻辑错误良好的测试要求模块化，解耦代码，这是一个良好的系统设计的标志示例#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os, sys
import time, datetime
imp
