最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16…
目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp…
不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计…
不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计…
这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差…
Solr查询参数文档可以参考: http://wiki.apache.org/solr/CommonQueryParameters#head-6522ef80f22d0e50d2f12ec487758577506d6002 这里主要说一下fq参数的使用. 1. 需求一 搜索商户信息时,已经可以按指定关键词搜索:但有时需要缩小范围,比如在江苏省范围搜索,或者是苏州市范围内搜索.注意:不是指记录包含“江苏省”."苏州市“关键词的,而是此记录的行政区域属性值是属于”江苏省“或者是”苏州市"的…
原文出處  http://www.dotblogs.com.tw/mis2000lab/archive/2013/08/30/mvc4_vs2012_login_member_db.aspx [Q&A]VS 2012 MVC4专案与网站的差异?「ASP.NET组态」的Login账号出现在「新旧两组」会员数据库里面? 原本是在MSDN论坛上看见的问题 因为写书过程中也遇见了,不能解. 就发信请微软技术支持团队帮忙 隔了很久,他们很热心地追踪这个问题,也一直来电讨论.报告进度. 希望这份问与答,对大…
一.JUnit4 jar包下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1AdeVGGikcY5dfL151ZnWHA 提取码:h1am 下载完成后,解压一下即可. 二.导入JUnit4 jar包 1.打开eclipse,右击你要进行单元测试的类所在的java项目,选择“Properties”选项 2.在弹出的对话框中选择“Java Build Path”----->"Add Library" 选项,进行构建JUnit4路径 3.在弹出的“Add Library”对…
思路 假设有多组数据,每一组都是按从小到大的顺序输入的,设计如下数据结构 前面一列是每一组数据的首部,后面是真正的数据,首部的定义为: struct head { Node* next; head* down; head* up; }; 数据部分的定义为: struct Node { int data; Node* next; }; 1.我们称左上角为根,左下角为尾,根的前指针(up)和尾的后指针(down)为NULL,next指向数据,那么在输出的时候,只需要遍历第二列选出最小的数据即可,在输…
项目中遇到的问题:因为数据太小,箭头的地方展示不出来,这时的两组对比数据是根据一个最大值为基准进行渲染的.但我们想实现不同类型的对比根据不同的基准值渲染. 理想效果如下图: 实现代码: option = { grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true }, xAxis: { type: 'log',//这是重点 }, yAxis: { type: 'category', data: ['巴西','印尼','美…