基于python的一种异常值快速判读剔除方法：“跳跃度”法所谓的异常数据，就是在重复测量数据列中，与其他数据明显不一致的数据。关于异常值的判断，主要有两种办法：技术性方法和统计学方法。前者是在对对象有一定的基本物理化学特性认识的基础上，判断测量数据的合理性；后者通过考察对象同样性质的数据进行正态性检验，从数据统计学角度判断数据的可信度。而对于一般为未知对象的光谱测量，由于缺乏对对象的预先判断，一般
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2023-09-27 18:52:37
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学习机器学习算法时，经常会碰到数理统计中置信区间、置信度，虽然学习过相关课程，但是每次遇到它总是懵懵懂懂，似懂非懂。为了对这两个概念有深入的了解，这里做了相关的介绍。为了不老是纠缠于数理统计理论，或者学习了概念之后又无法应用的情况发生，这里以一个机器学习特征工程中常用的异常值检测算法--3sigma模型，来解释这两个概念，这样你既学会了一种异常值模型，又弄懂了这个概念，这个买卖划得来。异常值检测算
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2023-10-07 23:15:33
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py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感
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2024-07-11 11:39:56
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使用SPy打开和访问高光谱图像文件的标准方法是通过图像函数，它返回一个SpyFile对象的实例。SpyFile界面SpyFile是创建读取高光谱数据文件的对象的基类。 当创建一个SpyFile对象时，它提供了一个从相应的文件中读取数据的接口。 打开图像时，返回的实际对象将是SpyFile（BipFile，BilFile或BsqFile）的子类，与图像文件中的数据交错相对应。 让我们打开我们的示例图
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2023-11-24 11:17:36
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聚类算法是机器学习中涉及对数据进行分组的一种算法。在给定的数据集中，我们可以通过聚类算法将其分成一些不同的组。在理论上，相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征，不同组数据之间的属性或者特征相差就会比较大。聚类算法是一种非监督学习算法，并且作为一种常用的数据分析算法在很多领域上得到应用。 在数据科学领域，我们利用聚类分析，通过将数据分组可以比较清晰的获取到数据信息。今天我们来看看，作为数据科学家需
python练手100例-基于python3.6：#python 3.6
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
#部分参考菜鸟教程改写
#1 有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？
for i in range(1,5):
for j in range(1,5):
for k in rang
## Python找出异常值
### 引言
在数据分析和统计学中，异常值（Outlier）是指与其他观测值显著不同的值，即与整体模式或趋势明显不符的值。异常值可能是由于测量误差、数据录入错误、采样偏差或真实的极端观测值引起的。识别和处理异常值对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。
Python作为一种流行的编程语言，提供了许多强大的工具和库来帮助我们处理异常值。本文将介绍一些常用的方法和技巧
原创
2023-08-10 05:08:22
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对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布。这时， 我们就可以用高斯混合模型来进行描述。怎么入手呢？ 高斯混合模型：我们这么想，因为样本集合潜
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2024-07-15 07:50:00
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其中包括Hmisc、pastecs和psych。由于这些包并未包括在基础安装中。> library(Hmisc)
> describe(mtcars[vars])
mtcars[vars]
3 Variables 32 Observations
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异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。（1）简单统计量分析可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据
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2023-06-03 15:29:40
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摘要GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)被誉为万能分布近似器, 其拥有强悍的数据建模能力. GMM使用若干个高斯分布的加权和作为对观测数据集进行建模的基础分布, 而由中心极限定理我们知道, 大量独立同分布的随机变量的均值在做适当标准化之后会依分布收敛于高斯分布, 这使得高斯分布具有普适性的建模能力, 继而奠定了使用高斯分布作为主要构成部件的GMM进行数据建模的理论
这篇文章主要介绍了Python3常用内置方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下max()/min()传入一个参数 (可迭代对象), 返回这个可迭代对象中最大的元素可以设置default关键字参数, 当这个可迭代对象为空时, 返回default的值传入多个参数, 返回这些参数中最大的参数多个参数必须是同类型的两种方法都可以设置k
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2023-12-12 09:29:42
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检测异常值的方法有很多，选择哪种方法需要具体问题具体分析，下面罗列一些常用的方法。统计学方法：1、 一维数据的异常值检测假设我们的数据（一维）服从正态分布，我们可以通过极大似然法估计出均值$\mu$ 和标准差$\sigma$，然后根据$3\sigma$准则：有99.7%的数据会落入区域$\mu\pm3\sigma$中。一般情况下，我们认为在区域$\mu\pm3\sigma$外的点为异常值。一种更加
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2023-07-28 22:49:42
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前言“技术指标图像识别误差：±5μm/3σXY 台重复定位精度：±2μm/3σ；”3σ是什么
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2023-11-27 21:55:24
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# Python 计算高斯分布的 3σ
高斯分布（或称正态分布）是统计学中一个非常常见的数据分布，因其具有许多重要的性质而广泛应用于各种领域，如自然科学、社会科学和工程技术。本文将围绕高斯分布的 3σ 规则展开讨论，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是高斯分布？
高斯分布的概率密度函数（PDF）由以下公式定义：
\[
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqr
原创
2024-09-05 05:07:03
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## Python 高斯拟合 3sigma 的概率计算
高斯拟合是一种常见的数据分析技术，常用于数据的分布分析。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 进行高斯拟合，并计算符合 3sigma 范围内的概率。接下来，我们将分步骤进行演示。
### 整体流程
我们将通过以下步骤来实现目标：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2
（一）、空间分析域或变换1、平滑均值滤波 2、平滑中值滤波原理：卷积域内像素值从小到大排序，取中值。（为什么卷
一、介绍在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴3σ原则为数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973二、代码数据主要是一串相似的值，自己提前判断能不能用σ就好了。用于处理小概率事件的剔除，当然，剔除是有代价的，需要样本数量足够大，具体要多大还得看你自己想提出成什么
Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值2. 使用箱型图检测异常值二、异常值的处理1. 删除异常值——drop()方法2. 替换异常值——replace()方法总结 前言异常值，指的是明显偏离它们所属样本的其余观测值的个别值。一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值（1）从数学概念开始，逐步理解：1、标准差：所有数减去其平均值μ的平方和，所得结
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2023-06-19 20:35:19
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# Python找出异常值并导出
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常会遇到异常值的问题。异常值是指数据集中与其他观测值显著不同的观测值，可能是由于测量误差、数据录入错误或其他异常情况导致的。异常值的存在会影响数据的分布和模型的准确性，因此需要对其进行识别和处理。
本文将介绍使用Python来找出异常值并将其导出的方法。我们将使用`pandas`库来加载和处理数据，`numpy`库来进行数值
原创
2023-10-03 06:40:36
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