T分布在医药领域应用-python建模】的更多相关文章

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决策树python建模中的坑 代码 #coding=utf-8 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimport csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r"D:\workspace\python\files\A…
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式…
python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   预测变量线性检验 当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编…
#%% #载入数据 .查看相关信息 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder print('第一步:加载.查看数据') file_path = r'D:\train\201905data\liwang.csv' band_data = pd.read_csv(file_path,encoding='UTF-8') band_data.info() band_data.…
1.Python能做什么? 不知大家 没有看<中国好声音>呢?有位选择就是利用AI改编了一首周杰伦的歌<止战之殇>. Python适合做人工智能AI吗? 很明确的告诉你,可以! Python,他不仅能基于"尝试学习"的算法来创作歌曲,而且还能写新闻.实现阿尔法狗大战 更加是可以编写招标信息蜘蛛.搜索引擎,当然抓一下天猫的双十一价格表,让你更好的剁手也是很容易的. 2.Python会火吗? 据了解,人工智能正在逐渐的代替人工工作,我们日常所见的就有: 无人停车场…
收益率曲线(Yield Curve)是显示一组货币和信贷风险均相同,但期限不同的债券或其他金融工具收益率的图表.纵轴代表收益率,横轴则是距离到期的时间.在此用python建模分析零息票收益率曲线,输出图表并制图. 首先要理解收益率的计算方法,然后计算出连续复利和复利.再根据计算步骤在python中编写代码建模 此为连续复利的计算 # 没有年息票的一年期以内的零息票年收益率YTM=(log(面值/价格))/期限 r1 = np.log(100/97.5)/0.25 r2 = np.log(100/…
随着人工智能的兴起,国内掀起了一股Python学习热潮,入门级编程语言,大多选择Python,有经验的程序员,也开始学习Python,正所谓是人生苦短,我用Python 有个Python入门练手项目,一直没有和大家推荐过,这个开源项目还是一本书,这本书最大的特点在于每个章节都是由一位该领域的开源大牛编写的,每章包含一个程序实现,这些程序的代码都在500行以内,故而这本书叫——<500 Lines or Less> 这本书在 GitHub 上的名称为 500lines,目前已经获得 20344 …
一.Python 介绍 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 1.1 Python 语言与其它语言的排名对比: TIOBE 发布了 8 月份的编程语言排行榜,前四名依然不变,分别是 Java.C.C++ 与 Python,其中值得关注的是 Python 以 6.992% 的占比逼近 7.471% 的 C++: TIOBE 2018年8月全球…
终于完成了关于企业架构框架理论的总结,谢谢各位看官的支持,能挺过之前过于理论化的叙述而坚持到现在着实不易,笔者也自愧没有实践经验可以分享,希望日后有兴趣的看官能够不吝赐教.在本系列后面的也是最后一个大部分中,笔者将以ArchiMate语言为核心,尽力描述企业架构和建模之间的关系,以及基于企业架构模型的分析,其内容大多来源于ArchiMate 2.0标准以及<Enterprise Architecture at Work>这两部资料,有兴趣的看客可以对其进行参考比照.在此,再一次感谢支持本系列的…