极差极差又被称为范围差或全距（Range），以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。它是标志值变动的最大范围，它是测定标志变动的最简单的指标。移动极差是其中一种。极差不能用做比较，单位不同，方差能用做比较，因为都是个比率。计算公式：最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，
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2023-10-30 14:37:10
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# Python中的KL散度计算及其应用
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种用来衡量两个概率分布之间差异的统计量。它特别适用于信息论和机器学习领域。KL散度的公式定义为：
\[ D_{KL}(P \parallel Q) = \sum_{i} P(i) \log \frac{P(i)}{Q(i)} \]
其中，\( P \) 和 \( Q \) 是两个概
并联：1-(1-p1)(1-p2)
串联：p1p2
(p1,p2分别为部件1和部件2的可靠度)
eg:
Q:某计算机系统的可靠性结构是如下图所示的双重串并联结构，若所构成系统的每个部件的可靠度为0.9 ，即R=0.9 ，则系统的可靠度为（）？
A:串联的可靠度P1=R1×R1 =0.81 并联起来时可靠度P2=1-（1-P1）×（1-P1）=0.
原创
2010-09-04 16:07:13
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# Java中的偏度计算
在统计学中，偏度（Skewness）是用于衡量数据分布的对称性的一种指标。偏度的值可以是正的、负的或零。正偏度意味着数据的右侧尾巴较长，负偏度则意味着数据的左侧尾巴较长，而零偏度则表示对称分布。在本文中，我们将探讨如何在Java中计算偏度，二通过代码示例帮助您理解这个概念。
## 偏度的计算公式
偏度可以通过以下公式计算：
\[
\text{偏度} = \frac
原创
2024-10-16 03:28:22
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# Python计算KL散度的计算公式
在统计学和信息论中，Kullback-Leibler散度（KL散度）是用来衡量两个概率分布之间的差异的一个重要指标。KL散度经常应用于数据科学和机器学习领域，尤其是在模型评估和信息论中。本文将介绍KL散度的计算公式，并提供相应的Python代码示例。
## KL散度的定义
KL散度是一个非对称的度量，通常用 \( D_{KL}(P || Q) \) 表
完美散列函数给定一组数据项， 如果一个散列函数能把每个数据项映射到不同的槽中， 那么这个散列函数就可以称为“完美散列函数”对于固定的一组数据，总是能想办法设计出完美散列函数但如果数据项经常性的变动， 很难有一个系统性的方法来设计对应的完美散列函数当然，冲突也不是致命性的错误，我们会有办法处理的。获得完美散列函数的一种方法是扩大散列表的容量， 大到所有可能出现的数据项都能够占据不同的槽但这种方法对于
基于欧几里得距离的相似度计算【公式1】：欧几里得计算公式作为计算结果的欧式值显示的是两点之间的直线距离，该值的大小表示两个物品或者用户差异性的大小，即用户的相似性如何。如果两个物品或者用户距离越大，那么相似性越小；反之，距离越小相似度越大。由于欧几里得相似度计算中最终数值的大小和相似度成反比，因此在实际中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值，即1/d+1作为近似值。【例子1】：欧几里得公式的应用
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2023-12-06 19:16:44
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无论是n-gram语言模型(unigram, bigram, tirgram),还是理论上可以记忆无限个单词的无穷元语法(∞-gram)和递归神经网络语言模型(RNN Language Model)，都会涉及到一个最关键的问题：如何来评价这些语言模型的好坏？语言模型是很多涉及到产生文字或预测文字概率的NLP问题的组成部分，因此最为直观的评价方法是对应用语言模型的NLP任务进行评估。为了评估语言模型
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2023-11-29 09:14:17
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数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一加粗样式种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：**极差：**极差为数据样本中的最大值与最小值的差值R=max(i)-min(i)，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的
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2024-01-15 01:46:40
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并联:1-(1-p1)(1-p2)串联:p1p2p1,p2分别为部件1和部件2的可靠度.
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eg:
某计算机系统的可靠性结构是如下图所示的双重串并联结构，若所构成系统的每个部件的可靠度为0.9 ，即R=0.9 ，则系统的可靠度为（）？ |－－
原创
2010-06-11 09:57:10
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在今天的博文中，我们将探讨如何在Java中实现余弦相似度计算。余弦相似度是一种广泛用于评估文本相似性的度量标准，尤其在推荐系统和自然语言处理领域有着重要应用。随着业务的发展，对相关性分析的需求不断增加，技术实现也逐步演变。
## 背景定位
在过去的五年里（2018-2023），我们的团队经历了显著的技术增长。在信息爆炸的时代，能够快速、准确地比较文本相似性是用户体验的重要组成部分。我们面临的技
# 数据挖掘相关度计算公式实现流程
## 引言
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，相关度计算是数据挖掘中常用的技术之一。在本文中，我们将介绍数据挖掘相关度计算的基本概念和实现流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 相关度计算流程
下表展示了数据挖掘相关度计算的基本流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 数据准备
2 | 数据预处理
3 | 计算相关度
4 | 相关度分
原创
2023-08-11 13:15:08
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参考『http://stat-design.blogspot.sg/search?updated-min=2011-01-01T00:00:00-06:00&updated-max=2012-01-01T00:00:00-06:00&max-results=4』
We know that the Mean gives us the central tendency of the d
$(x^{i},y^{i})$ example
$h_{\theta}(x^{i})=$ 损失函数$J(\theta) = 1/2SUM(h(x_{\theta}^{i}))$ 欠拟合和过拟合一个线性模型 拟合房价曲线$\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+......$ 多个项进行拟合
对房价曲线进行拟合
线性拟合 欠拟合 underfitting
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2023-12-11 13:10:00
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第一步：画表格打开一张空白的EXCEL工作表，先按下图所示画出样子。图中M1:P1是合并单元格，用于填写“年”，S1:T1是合并单元格，用于填写“月”，为了醒目设置成浅蓝色底纹。 第二步：设置公式为了让第二行中的“星期”能自动显示，需要设置公式，如下：在D2单元格中输入公式=IF(WEEKDAY(DATE($M$1,$S$1,D3),2)=7,"日",WEEKDAY(DATE($M
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2023-11-27 10:40:59
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工欲善其事必先利其器，就Excel而言，除了透视表，还有很多分析的利器，请听我缓缓道来01 高级筛选普通的筛选功能无法做到的可以使用高级筛选，高级筛选需要事先设置条件区域，条件区域分为两部分，标题行和条件行，标题行是要筛选的列字段，条件行是要筛选的条件。 条件行可以有两种写法，一种是常量条件，一种是变量条件。常量条件即筛选条件为常量，如筛选品类中为“杯子”的值，这里的“杯子”就是一个常
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2024-07-10 12:02:59
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峰度（Kurtosis）定义峰度又称峰态系数，表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数，即是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。这个统计量需要与正态分布（也叫常态分布）相比较。公式定义上峰度是样本的标准四阶中心矩（standardized 4rd central moment)。随机变量的峰度计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。具体计算公式
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2023-08-11 20:03:14
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X % 2^n = X & (2^n - 1)
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:44:46
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# 使用Python计算ATR（平均真实区间）教程
在金融分析中，ATR（Average True Range）是一个重要的指标，常用于衡量市场的波动性。今天，我们将一起学习如何使用Python计算ATR，并在完成后用图表呈现结果。以下是实现ATR的主要步骤：
## 处理流程
| 步骤 | 描述 |
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前言想起了过去那段被前言毕业论文支配的日子，需要编辑超级多的公式，Word 自带的公式功能虽然能用，但是用起来没那么舒服和方便。最近一年来也时常需要编辑公式，随着版权意识的加强，我很多软件都购入了正版，由于 MathType 界面很丑，还有点贵，我选择了界面更好看、价格也更合适我的国产公式编辑器——AxMath。软件介绍及使用体验。AxMath 是一款 Windows 上的国产公式编辑器，附带排版
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2023-11-01 17:25:38
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