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
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2023-12-28 11:31:51
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在现代软件开发中，Python作为一种广泛应用的编程语言，拥有成熟的开发生态和丰富的库支持。然而，随着应用规模的扩大和用户需求的不断变化，Python的性能优化和故障检测变得至关重要。特别是在机器学习和数据分析领域，如何进行ks检测（Kolmogorov-Smirnov 检验）成为了数据理解的重要一环。
## 背景定位
在数据科学的业务场景中，ks检验通常用于比较两个样本的分布差异，以此来验证
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
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2023-11-13 17:06:14
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### KS同分布检测方法 python实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现KS同分布检测方法的python版本。首先，让我们来看一下整个实现的流程。
#### 实现流程图
```mermaid
erDiagram
理解数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 计算KS值
计算KS值 --> 判断是否拒绝同分布假设
```
#### 步骤及代码实现
原创
2024-05-24 04:09:45
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# Python中的KS检验实现方法
## 1. 流程概述
在Python中进行KS（Kolmogorov-Smirnov）检验，主要是为了检验两个分布是否一致。以下是进行KS检验的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集
原创
2024-04-01 06:06:54
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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。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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已经有10年的历史了，在国外十分盛行。Google搜索引擎的脚本，现在流行的BT(BiteTorrnet)，还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多。她十分有自己的特色。语法简洁，但功能强大，可以跨平台使用，在Linux、Windows和Mac上都有很好支持。她的设计很出色。这里有两个Python的使用例子，都是对磁盘文件的操作，以次来看看Python的特色。
尺度不变性和旋转不变性是指，在图像不论是经过缩放还是旋转它的关键点是保持不变的 链接: link. slam orb 算法：主要优点是检测时间短，适用于实时。 orb特征步骤： oFast提取步骤： 色相 饱和度 亮度 1.FAST算法实现的具体步骤如下： （1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为 Ip。 （2）以p点为中心，以3为半径画圆，圆上有16个像素，如图所示。 （3）定义一个阈
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2024-02-28 10:00:39
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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.混淆矩阵（一级指标）以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。因此，我们就能得
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2024-02-04 01:25:45
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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
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2023-11-13 13:32:30
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2024-04-24 14:59:56
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# KS指标与Python的应用
KS指标（Kolmogorov-Smirnov Test）是一种用来比较两个分布之间差异的非参数检验方法。它在统计学中广泛应用，特别是在机器学习和数据分析中，用于评估模型的表现和数据分布的相似性。
## KS指标的基本原理
KS指标的基本思想是通过计算两个经验分布函数之间的最大差异，进而判断它们是否来自相同的分布。假设我们有两个样本数据集，分别为`X`和`Y
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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前言近期在阿里云数加平台上学习一下机器学习，把学习中整理的资料记录于此，已备查看，下面资料主要是概念解释及应用。相关系数矩阵了解相关矩阵前先了解相关系数。相关系数的取值范围为[-1,1]，当相关系数为1时。表示正相关；当相关系数为-1时，表示负相关；当相关系数为0时，表示不相关。 正相关：因变量随着自变量的增大而增大 负相关：因变量随着自变量的增大而减小计算公式：相关矩阵相关矩阵中每一个值都是
首先介绍一下什么是KS检验原文： KS检验 Kolmogorov-Smirnov检验是基于累计分布函数的，用于检验一个分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著差异。 单样本K-S检验是用来检验一个数据的观测经验分布是否符合已知的理论分布。 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感，所以成为比较两样本的最有用且最常用的非参数方法之一。 检验统计量为：，其中F
用python进行KS检验过程中遇到的问题以及解决方法。
简介Kolmogorov-Smirnov test（KS检验）是一种重要的非参数检验方法，应用非常广泛，比如之前介绍的数据库CMap，其核心算法就是借鉴KS检验。KS检验是一种统计检验方法，其通过比较两样本的频率分布、或者一个样本的频率分布与特定理论分布（如正态分布）之间的差异大小来推论两个分布是
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2023-06-19 13:25:07
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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
原创
2024-01-06 06:36:07
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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），
原创
2024-09-13 05:41:07
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# KS检验：理解与实现
在数据分析的世界中，我们常常需要判断两个样本是否来自相同的分布。Kolmogorov-Smirnov检验（简称KS检验）便是一种常用且有效的非参数统计方法。本文将为您介绍KS检验的基本概念、其在Python中的实现，并结合示例来帮助理解。
## 什么是KS检验？
KS检验主要用于比较两个样本的分布，能够帮助我们判断这些样本是否来自同一分布。与其他检验方法不同，KS检
