leetcode 840：矩阵中的幻方关于幻方幻方奇数阶幻方偶数阶幻方普通偶数阶幻方4的倍数阶幻方840. 矩阵中的幻方算法实现5x5阶幻方填法一、Merzirac法生成奇阶幻方二、loubere法生成奇阶幻方三、horse法生成奇阶幻方 关于幻方 幻方是一种将数字安排在正方形格子中，使每行、列和对角线上的数字的和都相等的方法。幻方可以分为完全幻方、乘幻方和高次幻方等。 完全幻方指一个幻方行、
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2023-10-21 08:09:09
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卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。卡方检验的用途：1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。例如是否符合正态分布，均匀分布，Poisson分布
2、检验某个分类变量的各类的概率是否等于指定概率
3、检验
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2023-06-16 15:05:48
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一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征，仍然还保留其他原始特征，从而获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列：过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的卡方检验即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列，可参考我的其他文章。特征选择之互信息特征选择之Fisher Score2、卡方检验卡方检验介绍卡方是由英语"Ch
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2023-08-17 17:07:03
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# 实现R方的Python程序教程
## 一、整体流程
为了实现R方的Python程序，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建模型 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 预测和评估模型 |
| 7 | 计算R方 |
下面我们将详细说明每个步骤
原创
2023-09-13 15:04:32
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# 幻方的 Python 解法：探索神秘的数学游戏
## 什么是幻方？
幻方（Magic Square）是一个 n × n 的方阵，方阵中的每个数字都是不同的，并且从 1 到 n² 的整数。幻方的特别之处在于，每行、每列和对角线的数字之和都是相同的，这个值被称为幻方的“魔法常数”（Magic Constant）。
对于 n x n 的幻方，魔法常数可以通过以下公式计算：
\[
M = \f
# Python输出截距的方法
## 什么是截距？
在线性回归中，截距（intercept）是指当自变量为0时，因变量的值。在数学上，截距是线性回归方程中的常数项，通常表示为?₀。
## 如何输出截距？
在Python中，我们可以使用线性回归模型来拟合数据，并输出截距。下面我们将介绍如何使用Python输出线性回归模型的截距。
### 1. 导入所需库
```python
import
原创
2024-03-06 04:35:33
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统计学第七周一.知识回顾上周已经学习过正态分布/卡方分布/T分布等知识，但是如何选择那？?正态分布?卡方分布?T分布二.实践1.场景：泰坦尼克号数据，主要是age年龄，Fare价格即船票价格，Embark登船的港口，需要验证数据是否服从正态分布，T分布，卡方分布？具体数据如下：IDAgeFareEmbarked1227.25S23871.2833C3267.925S43553.1S5358.05S
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2024-08-27 14:40:08
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<此部分理论内容结合统计学教材学习>列联分析1. 收集样本数据产生二维或多维交叉列联表； 2. 对两个分类变量的相关性进行检验（假设检验）pandas.crosstab(index,columns,margins,normalize) - margins默认为False不带合计数据 - normalize=True频率列联表 salary_reform.
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2023-10-10 22:40:08
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。（更多参考：卡方检验、卡方分布） 不讲过多理论，主要使用 python 实现卡方验证。之前对于元素/特征/属性 异常值的选择情况，可以使用直方图、箱型图、Z分数法等筛选。如&nbs
关于卡方分箱，网上有很多文章，但几乎没有文章介绍分箱时相邻区间卡方值计算的方法，而本文在介绍卡方分箱的同时，重点介绍了相邻区间卡方值的计算方法。通过本文，希望大家能对卡方分箱有清楚透彻的认识。分箱是什么分箱是将连续的变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。这里要注意的是，不仅仅是连续变量要分箱，状态多的离散变量也需要分箱，之前接触过公司内特征工程的项目，里边就将超过50个值的离散特征视为连续特
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2023-12-01 22:08:06
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什么是卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。卡方检验的基本原理卡方检验的基本思想卡方检验是以
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2023-11-07 12:39:16
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# 均方 Python 科普文章
均方（Mean Squared Error，MSE）是统计学和机器学习中一个非常重要的指标，常用来评估模型的预测性能。它的意义在于通过计算预测值与实际值之间的差异来衡量模型的准确性。本文将对均方进行详细解析，并展示如何在 Python 中使用相关工具进行计算，同时通过一些可视化工具帮助理解。
## 一、均方的定义
均方指的是预测值与真实值之间的差异的平方的平
原创
2024-10-23 06:35:46
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## Python卡方实现流程
### 1. 数据准备
首先需要准备好用来计算卡方的数据。卡方检验是用来检验两个分类变量之间的关联性的方法，因此需要两个分类变量的数据。
### 2. 数据整理
对于卡方检验，需要将数据整理成一个频数表。频数表是一个二维表格，行表示变量A的各个类别，列表示变量B的各个类别，每个单元格中记录了变量A和变量B同时出现的频数。
### 3. 计算期望频数
计算期望频
原创
2023-12-29 09:50:24
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# Python输出一个数及其平方
Python是一种高效、简洁的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、网页开发等多个领域。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python输出一个数及其平方的值；并通过示例来加深理解。同时，我们还会展示代码执行的时间进程甘特图和状态图，以形象化展示程序的执行流程。
## Python代码示例
首先，我们来编写一个简单的Python程序，该程序能够接收一个数字，
本文先从统计基础的卡方分布、卡方检验说起，之后再到卡方分箱的理解就比较容易，最后是利用Python如何实现卡方分箱。1.卡方分布定义： 设随机变量，，，…，相互独立，且(i=1,2,3,…,n)服从标准正态分布N(0,1),则他们的平方和服从自由度为n的分布。分布示意图如上图，df自由度越小，分布就越向左倾斜，随着自由度逐渐增大，分布趋近于正态分布。2.卡方统计量统计量：表示观测值频数，表示期望值
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2024-04-18 22:08:48
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5、使用lambda函数5.1、Python支持一种有趣的语法，它允许你快速订阅单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以在任何需要函数的地方。5.2、真实世界的lambda函数：processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)这句话的意思是：processFunc 现
什么是卡方检验卡方检验是一种用途很广的基于卡方分布的假设检验方法，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。其主要应用于分类变量，根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著差异或推断两个分类变量是否相关或相互独立。卡方检验分类 卡方检验步骤卡方检验可以参照一般假设检验步骤：设置原假设与备择假设设置显著性水平根据问题选择具体的假设检验方式计算统计量
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2023-08-10 12:52:15
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转自：概率分布之间的距离，顾名思义，度量两组样本分布之间的距离 。1、卡方检验统计学上的χ2统计量，由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的，因此也称之为Pearson χ2，其计算公式为 (i=1，2，3，…，k)Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi。
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2024-04-23 13:36:15
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Last updated on 2020-3-12…本篇是上一篇《python特征工程篇》的一个子集，由于内容较多而单独出一篇。(»原文链接)特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。多维特征一方面可能会导致维数灾难，另一方面很容易导致过拟合，因此需要做降维处理，常见的降维方法有 PCA，t-SNE(计算复杂度很高)。比赛中使用PCA效果通常并不好，因为大多数特征含有缺
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2023-10-11 16:40:40
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《用十年学编程》(Teach Yourself Programming in Ten Years by Peter Norvig) 里说学习编程的最好方法就是实践，以任务为导向的学习往往更为高效。本文就是这样一个笔记，算不上教程，只不过是菜鸟在记录自己的脚步。如果你恰好不知道怎么做卡方分析，不妨来看一看。什么是卡方分析卡方分析有两个常见的应用——适合度分析和独立性分析。这个笔记着重于适合度分析。从
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2023-12-08 12:59:46
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