## Python 中的样本离散率
在统计学中，样本离散率是用来描述数据分布的一种统计量，它可以帮助我们了解数据点之间的差异程度。在 Python 中，我们可以使用一些库来计算样本离散率，并且进行可视化展示。
### 什么是样本离散率？
样本离散率是一种描述数据分散程度的统计量，它是标准差与均值之比。样本离散率越大，表示数据点之间的差异越大；反之，则表示数据点之间的差异较小。
### 样本
原创
2024-03-25 07:11:55
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# 计算离散率（Coefficient of Variation）在Python中的应用
在统计学中，离散率（Coefficient of Variation）是用来衡量数据的离散程度的一种指标。它是标准差与平均值之比，通常用于比较不同数据集的离散程度，尤其是当这些数据集的单位或量纲不同的情况下。在Python中，我们可以使用统计学库`scipy`中的`variation`函数来计算离散率。
原创
2024-06-28 06:19:27
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# Python画样本离散度展示指南
在数据分析及可视化领域中，展示样本的离散度是一个非常重要的任务。通过展示样本的离散度，能够帮助我们理解数据的分布情况、波动程度以及集中的趋势。在这篇文章中，我们将逐步学习如何用Python实现这一目标。
## 整体流程概述
以下是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
2、线性回归算法2.1模型描述训练集——>学习算法——>模型（函数） m:训练样本数量 x：样本特征 y：输出（目标）变量 (x,y):一个训练样本 ():第i个训练样本 h:假设函数:模型参数 x——>h——>y2.2代价函数代价函数——>平方误差代价函数——>代价函数越小，说明模型和参数越符合训练样本(x,y) 平方误差代价函数是解决回归问题最常用的手段对于
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2024-09-29 10:58:50
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文章目录1. Numpy简介2. Numpy ndarry:多维数组对象2.1 生成ndarry2.2 ndarry数据类型2.3 Numpy数组算术2.3.1 数组切片2.3.2 布尔索引2.3.3 神奇索引2.3.4 数组转置与换轴2.4 通用函数：快速的逐元素数组函数2.5 np.where(condition, xarr, yarr)2.6 数学和统计方法2.7 布尔值数组的方法2.8数
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2024-09-23 14:22:05
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今天讲讲字节的一个召回的文章：《Deep Retrieval: An End-to-End Learnable Structure Model for Large-Scale Recommendations》召回因为候选集个数多，一般用MIPS的思路做，这样的问题在于：1、向量最大内积模型表达 能力有限，缺少特征交互；2、ANN的时候会通过聚类减小候选集(IVFAQ)，但是这个聚类建立索引的过程，
总结：此聚类的模型相对简单，
模型：
集合{
itemN:{col1:n1,col2:n2,col3:n3,...,coln:n}
}
二维表形式：column1 column2 colum
后面小样本验证正态的方法： 大样本将样本方差就认为是总体方差，与t分布无关。前提条件：小样本两个独立样本，且都是正态总体。标准差相同时，自由度直接相加，因为形状相同。 标准差不同时，则图像不能直接调成一种分布，所以要再调权重： 以上，标准差不同在计算上仅是自由度不同。一般情况下都是假设方差不相同&
音波:首先是初中物理知识, 声音是物体的振动造成的, 所以从时间上看, 这个物体的位置不断变动, 下面这个图象, 就是音波了
原创
2023-04-10 14:14:23
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方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面，广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响，通过方差分析研究众多因素中，哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中，方差分析常用于分析变量之间的关系，如人民币汇率对收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响，等等。协方差是在方差分析的基础上，综合回归分析的方法，研究如何调节协变量对因
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2023-08-29 20:12:54
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# R语言样本率估计方法
在数据分析中，样本率估计方法是一种用来估计总体参数的统计方法。在R语言中，我们可以使用一些函数和包来实现样本率估计。本文将介绍样本率估计的基本概念，并通过代码示例演示如何在R语言中应用这些方法。
## 样本率估计概念
样本率估计是统计学中一种用来估计总体参数的方法，通常用来估计总体的均值、方差、比例等。它基于从总体中抽取的样本数据，通过对样本数据的分析，推断总体参数
原创
2024-05-26 05:25:20
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本博文源于《商务统计》。旨在讲述如何从两个变量之间观察相关系数。相关系数简介对变量之间关系密切程度的度量对两个变量之间线性相关的程度的度量称为简单相关系数若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为相关系数，记为相关系数的计算公式样本相关系数的计算公式相关系数的意义取值相关系数的性质r的取值范围是[-1,1],为完全相关;r=1,为完全正相关;r=-1，为完全负相关r=0,不存在线性相关关系|r|越趋
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2024-04-01 06:11:50
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前言python数据处理与分析学习过程中，需要有这样的一种意识，即元“为什么选择了python而不是其他？”既然选择了python，那么在实际应用中，它到底哪里不一样？大家说的方便、快捷、高复用性具体体现在哪里？带着问题进行学习，会有事半功倍的效果，记忆力和识别能力也会有所提高。在本文，小编跟大家分享的是数据处理与分析中的“离散化或面元”。8种python技巧，让连续数据离散化更简洁。
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2023-11-09 14:13:26
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图和图模型1）一个图G=(V，E)由顶点的非空集V和边的集合E构成。
2）每条边都连接两个不同的顶点且没有两条不同的边连接一对相同顶点的图称为简单图。
3）由多重边连接同一对顶点的图称为多重图。
4）包含环或存在多重边连接同一对顶点或同一个顶点的图称为伪图。
5）简单有向图：不包含环和多重有向边的有向图。
6）混合图：既包含有有向边又包含无向边的图。
可以用图连表示多种模型，例如社交网络、影响图
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2023-09-20 17:25:08
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最近要复习离散数学，不想挂啊，但是又想编程，大家知道啦，程序员离不开代码啊，所用想边复习边写代码，所以就自己用代码去实现一下离散的知识点，当做复习，自知自己的Python很渣，也想借此巩固一下基础，哈哈，事不宜迟，开始吧！ 1.集合 概念：集合是由指定范围内的某些特定对象聚集在一起构成的，元素就是集合中的每一个对象 怎么用python实现集合呢，这个我自定义了一个类，这个类中有一个构造方
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2023-07-05 21:04:54
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一、问题1、测试集性能与真正的泛化性能未必一致2、测试集不同反映的性能不同：多个测试集结果不同3、机器学习算法本身有一定的随机性，同一个测试集上多次运行，可能会有不同的结果。二、数学基础B站：小元老师高数线代概率三、一个测试集一种算法（1）二项分布： 假设真实世界错误率为，则测试集中错误率的概念分布应该为二项分布 大致分布如图，其中峰顶对应横轴应为np，纵轴为错误率0.3。其中n为总样本
数据的离散程度，用来描述一组数据的分散程度。数据离散程度度量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。常见的有几种：平均数、中位数、众数、四分位差、方差、标准差、离散系数。以下简单解释：众数、极差、四分位差、标准差、方差、离散系数。众数：通俗地理解是一组数中出现次数最多的那个数。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)，是所有衡量数
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2023-07-07 21:56:36
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算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
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2024-01-16 16:34:39
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字典中的散列表为了简单起见，这里先集中讨论dict的内部结构，然后再延伸到集合上面。散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般的数据结构教材中，散列表里的单元通常叫作表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。因为所有表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。因为 Pyth
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2023-11-19 19:16:39
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目录Python执行的方式Window:Linux：内容编码（三） 注释执行脚本传入参数pyc文件变量Python提供的数据类型，有如下几种：而每一个对象都有如下的特征：可变对象和不可变对象容器对象对象的属性和方法变量的复制操作变量定义的规则变量的输入（七）流程控制while循环体组成形式breakcontinuePython执行的方式Window:在CMD里面，使用 Python + 相对
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2023-08-04 19:06:55
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