基于Python二项分布的案例分析

2024-08-27

用Python学分析 - 二项分布

二项分布(Binomial Distribution)对Bernoulli试验序列的n次序列,结局A出现的次数x的概率分布服从二项分布- 两分类变量并非一定会服从二项分布- 模拟伯努利试验中n次独立的重复,每次试验成功的概率为pi 特征值 - 均值(数学期望)和方差: - 不同的值,二项式分布有着不同的形态和偏度值 - pi值越大,呈负偏度:pi值越小,呈正偏度 - 当 pi = 0.5时,分布是对称的 - 当 n * pi 与 n * (1-pi) >= 5 时,样本比例p的抽样分布趋向于正态

自制基于python的DoU log分析脚本

工作中测试DoU的log需要分析,原先是使用excel,去ctrl c,ctrl v截取数据,整理格式等等.一来,这工作虽然很简单,但是非常耗时,不熟练的人(比如我)一搞搞个半天:二来,不小心还会出现数据对齐出错,丢失不全等等问题(比如我).耗时,结果还不对. 所以,为了解决这个问题,我就拿起自学的三脚猫python出来玩一把了. github地址:https://github.com/SugarsL/-HTC-SR_log_parser-for-DoU-test 数据格式等都在github上有

基于python的发送邮件案例

#coding:utf-8 #强制使用utf-8编码格式 import smtplib #加载smtplib模块 from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr my_sender='发件人邮箱账号' #发件人邮箱账号,为了后面易于维护,所以写成了变量 my_user='收件人邮箱账号' #收件人邮箱账号,为了后面易于维护,所以写成了变量 def mail(): ret=True try: msg=M

符号执行-基于python的二进制分析框架angr

转载:All Right 符号执行概述在学习这个框架之前首先要知道符号执行.符号执行技术使用符号值代替数字值执行程序,得到的变量的值是由输入变量的符号值和常量组成的表达式.符号执行技术首先由King在1976年提出 ,经过三十多年的发展,现在仍然被广泛研究,它在软件测试和程序验证中发挥着重要作用.符号执行是一种重要的形式化方法和静态分析技术,它使用数学和逻辑首先定义一些基本概念.程序的路径(path)是程序的一个语句序列,这个语句序列包括程序的一些顺序的代码片段,代码片段之间的连接是由

【Machine Learning】决策树案例：基于python的商品购买能力预测系统

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

基于Python项目的Redis缓存消耗内存数据简单分析（附详细操作步骤）

目录 1 准备工作 2 具体实施 1 准备工作什么是Redis? Redis:一个高性能的key-value数据库.支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用:提供string.list.set.zset.hash等数据结构的存储,并支持数据的备份. 本文适合使用的场景:当一个项目中Redis缓存的数据量逐渐增大,Redis缓存的数据占用内存也会越来越大,而且其中有很多很可能是价值不大的数据.由于Redis是一个key-value数据库,所以对其中的数

基于Python的信用评分卡模型分析（二）

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

开始 python programming第三版案例分析

最近研究python,打算将python programming第三版案例分析下但是全书1600多页比较费时而且介绍太多感觉没有必要! python programming 堪称经典之作第四版已经出来第四版本是3.X 暂时用不到所以看第三版!总共1740页预计3个月搞定(4.15-7.15)

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例基于RabbitMQ.Client组件实现RabbitMQ可复用的 ConnectionPool（连接池）封装一个基于NLog+NLog.Mongo的日志记录工具类LogUtil 分享基于MemoryCache（内存缓存）的缓存工具类，C# B/S 、C/S项目均可以使用！

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特

主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码总结: 1.认识PCA (1)简介数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().

LDA线性判别分析原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战一.LDA是什么二.计算散布矩阵三.线性判别式及特征选择四.样本数据降维投影五.完整代码结语一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压

python爬虫--案例分析之针对简单的html文件

python爬虫常用的库:Python 库(urllib.BeautifulSoup.requests.scrapy)实现网页爬虫 python爬虫最简单案例分析: 对一个html文件进行分解,获取里面想要的数据 <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"/> <title>测试bs4</title> </head> <body> &

基于Python的datetime模块和time模块源码阅读分析

目录 1 前言 2 datetime.pyi源码分步解析 2.1 头部定义源码分析 2.2 tzinfo类源码分析 2.3 date类源码分析 2.4 time类源码分析 2.5 timedelta类源码分析 2.6 datetime类源码分析 2.7 格式化字符串 3 time模块time.pyi源码解析 1 前言最近工作需求上对于datetime模块中的方法调用比较多,有时还要返回指定的格式,以及大小比较等情况.发现使用Python自带的datetime模块可以很好地实现相关需求,但是对

Python爬虫——Scrapy整合Selenium案例分析（BOSS直聘）

概述本文主要介绍scrapy架构图.组建.工作流程,以及结合selenium boss直聘爬虫案例分析架构图组件 Scrapy 引擎(Engine) 引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件. 调度器(Scheduler) 调度器从引擎接受request并将他们入队,以便之后引擎请求他们时提供给引擎. 下载器(Downloader) 下载器负责获取页面数据并提供给引擎,而后提供给spider. Spiders 英文文档 Spider是Scrapy用户编写用于分析

Python核心技术与实战——十|面向对象的案例分析

今天通过面向对象来对照一个案例分析一下,主要模拟敏捷开发过程中的迭代开发流程,巩固面向对象的程序设计思想. 我们从一个最简单的搜索做起,一步步的对其进行优化,首先我们要知道一个搜索引擎的构造:搜索器.索引器.检索器和用户接口四个部分.搜索器,就是俗话说的爬虫,它在互联网上大量爬去各类网站上的内容,送给索引器.索引器拿到网页和内容后会对内容进行处理,形成索引,存储于内部的数据库等待检索.用户接口就是网页和App前端界面.用户同通过接口想搜索引擎发出询问,询问解析后送达检索器:检索器搞笑检索后,再将

Linux-某电商网站流量劫持案例分析与思考

[前言] 自腾讯与京东建立了战略合作关系之后,笔者网上购物就首选京东了.某天在家里访问京东首页的时候突然吃惊地发现浏览器突然跳到了第三方网站再回到京东,心里第一个反应就是中木马了. 竟然有这样的事,一定要把木马大卸八块. [原因排查] 首先在重现的情况下抓包,京东官网确实返回了一段Java让浏览器跳转到了yiqifa.com. 下图是应用层的抓包. 服务器返回的代码导致跳转,基本可以排除本地木马,推测是网络或者服务器的问题.根据笔者的经验,这种情况很大可能是链路上的流量劫持攻击.当然也不能排除京

数据分析：基于Python的自定义文件格式转换系统

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

【转】基于Python的接口测试框架实例

下面小编就为大家带来一篇基于Python的接口测试框架实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧背景最近公司在做消息推送,那么自然就会产生很多接口,测试的过程中需要调用接口,我就突然觉得是不是可以自己写一个测试框架? 说干就干,由于现有的接口测试工具Jmeter.SoupUI等学习周期有点长,干脆自己写一个吧,不求人,所有功能自己都能一清二楚. 当然,写工具造轮子只是学习的一种方式,现成成熟的工具肯定比我们自己的写的好用. 开发环境 -------

用深度学习LSTM炒股：对冲基金案例分析

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对

基于Python的接口测试框架实例

文章来源:http://www.jb51.net/article/96481.htm 下面小编就为大家带来一篇基于Python的接口测试框架实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧背景最近公司在做消息推送,那么自然就会产生很多接口,测试的过程中需要调用接口,我就突然觉得是不是可以自己写一个测试框架? 说干就干,由于现有的接口测试工具Jmeter.SoupUI等学习周期有点长,干脆自己写一个吧,不求人,所有功能自己都能一清二楚. 当然,写工具造轮子

selenium2自动化测试实战--基于Python语言

自动化测试基础一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试验收测试是部署软

基于Python二项分布的案例分析

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