连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

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据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载. 前篇<HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据>分析了离散型数据的HotSpot关联规则,本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘. 1. 首先看下数据格式(txt文档): @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute hum

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

机器学习中会遇到一些离散型数据,无法带入模型进行训练,所以要对其进行编码,常用的编码方式有两种: 1.特征不具备大小意义的直接独热编码(one-hot encoding) 2.特征有大小意义的采用映射编码(map encoding) 两种编码在sklearn.preprocessing包里有实现方法 映射编码就是用一个字典指定不同离散型数据对应哪些数字 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'label1'],

转自http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[-] 一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建

//本学习笔记只是记录,并未有深入思考. 1.什么是数据挖掘? 数据挖掘是数据库中发现必不可少的一部分. 数据预处理主要包括(可能是最耗时的步骤): 1.融合来自多个数据源的数据 2.清洗数据以消除噪声和重复的观测值 3.选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征. 2.数据挖掘要解决的问题 1.可伸缩性:面对海量数据,算法必须是可伸缩的.例如:当药不能处理的数据放入内存的时候,需要非内存算法:使用抽样技术或者开发并行和分布算法也可提高伸缩性. 2.高维性:具有成百上千的属性的数据集也很常见,比如基

概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法.   基本原理   CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树.顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归. 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART 可以使用二元切分来处理连续型变量.二元切分法,即每次把数据集切分成两份,具体地处理方法是:如果特征值大于给定值就走左子树,否则就走右子树.对 CART 稍作修改就可以处理回归问题.先前我们使用香农熵来度量集合的无组

Minitab软件是现代质量管理统计的领先者,全球六西格玛实施的共同语言,以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐. MINITAB 功能菜单包括:基础和高级统计工具: 假设检验 (参数检验和非参数检验) 回归分析(一元回归和多元回归.线性回归和非线性回归) 方差分析(单因子.多因子.一般线性模型等) 时间序列分析 图表(散点图.点图.矩阵图.直方图.茎叶图.箱线图.概率图.概率分布图.边际图.矩阵图.单值图.饼图.区间图.Pareto.Fishbone.运行图等)

决策树入门篇 前言:分类是数据挖掘中的主要分析手段,其任务就是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型,用于预测未知样本的类标号,把类标号未知的样本按照某一规则映射到预先给定的类标号中. 分类模型学习方法其中一类就是基于决策树的学习方法,下面,简单总结一下决策树的基础知识和构造决策树的两种算法:ID3.C4.5. 关键词:决策树.ID3.C4.5.信息熵.信息增益.分裂信息.信息增益率 正文 决策树分类的方法的特点是对训练样本集进行训练,生成一颗二叉或多叉的决策树. ID3算法:使用信息

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s

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Echars 六大组件详解 : title  tooltip toolbox legend  dataZoom visualMap 一.title标题详解 myTitleStyle = { color: "#333", //文字颜色 fontStyle:"normal", //italic斜体 oblique倾斜 fontWeight:"normal", //文字粗细bold bolder lighter 100 | 200 | 300 | 40

预备知识:决策树 初识ID3 回顾决策树的基本知识,其构建过程主要有下述三个重要的问题: (1)数据是怎么分裂的 (2)如何选择分类的属性 (3)什么时候停止分裂 从上述三个问题出发,以实际的例子对ID3算法进行阐述. 例:通过当天的天气.温度.湿度和季节预测明天的天气 表1 原始数据 当天天气 温度 湿度 季节 明天天气 晴 25 50 春天 晴 阴 21 48 春天 阴 阴 18 70 春天 雨 晴 28 41 夏天 晴 雨 8 65 冬天 阴 晴 18 43 夏天 晴 阴 24 56 秋天

数据预处理是指因为算法或者分析需要,对经过数据质量检查后的数据进行转换.衍生.规约等操作的过程.整个数据预处理工作主要包括五个方面内容:简单函数变换.标准化.衍生虚拟变量.离散化.降维.本文将作展开介绍,并提供基于Python的代码实现. 1. 简单函数变换 简单函数变换是指对原始数据直接使用某些数学函数进行转换,主要用于将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布,同时也可以用于对数据进行压缩,比如\(10^8和10^9\)更关注的是相对差距而不是绝对差距,可以通过取对数变换实现. 常用的函数包括

机器学习相关概念 人工智能.机器学习和深度学习的关系 在探讨算法之前,我们先来谈一谈什么是机器学习.相信大家都听说过AlphaGo:2016年3月,AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行围棋人机大战,最终以4:1获胜:2017年5月,AlphaGo与世界围棋冠军柯洁对战,以3:0获胜.AlphaGo其实就是一款围棋人工智能程序,其主要工作原理是“深度学习”.看一下下面这张图,来了解一下,人工智能.机器学习和深度学习的关系. 在20世纪五十年代,人工智能开始兴起,早期的人工智能还是让人兴奋的(虽然

ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益. 假设我们有一个样本集,里面每个样本都有自己的分类结果. 而信息熵可以理解为:“样本集中分类结果的平均不确定性”,俗称信息的纯度. 即熵值越大,不确定性也越大. 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类结果,里面某一种结果的“不确定性”计算公式如下 其中 x:为按照某特征分类后的第x种分类结果 p(x):表示该分类结果样本集在总样本集中的所占比例. Dx:表示样本结果为x的样本数量. D:表示样本的总数量 可看出某一种分类结果在总样

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上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量

1. Title mytextStyle={ color:"#333",                           //文字颜色 fontStyle:"normal",                     //italic斜体  oblique倾斜 fontWeight:"normal",                    //文字粗细bold   bolder   lighter  100 | 200 | 300 | 400.