一.值域(Range) Range = Max - Min 受异常值(Outliers)影响 二.四分位差(IQR) 四分位距(interquartile range, IQR),又称四分差.是描述统计学中的一种方法,以确定第三四分位数和第一四分位数的区别(即Q1~Q3 的差距). 三.异常值(Outlier) 异常值的常用定义:Outlier < Q1 - 1.5IQR OR > Q3 + 1.5IQR 可视化--Box Plots(箱线图) & Whisker(盒须图) IQR的不

比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值 在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序 雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处

转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

1.箱型图 boxplot()函数 > metals<-read.csv("metals.csv",header=TRUE) #读取文件和列名 > boxplot(metals, #数据集 + xlab="Metals", #设置X轴标题 + ylab="Atmospheric Concentration in ng per cubic metre", #设置Y轴标题 + main="Atmospheric Metal

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

IQR(Inter-Quartile Range)在统计中叫内距.内距又称为四分位差.具体如下:内距IQR即Inter-Quartile Range, 这是统计技术上的名词.内距又称为四分位差,是两个四分位数之差,即内距IQR=高四分位数—低四分位数.标准化四分位距——对一组按顺序排列的数据,上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距(IQR),即IQR=Q3-Q1.IQR乘以因子0.7413得标准化四分位距(Norm IQR),它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量,其值相

数据的分布特征: 分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数) 分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数) 分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数) ####################### 平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean) 中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,称为中位数(median) 四分位数:一组数据排序后处于25%(下四

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

博客主要结构 1. 如何在ubuntu18.04上安装yolo 2 .如何配置yolov3 3 .如何制作自己的训练集测试集 4 .如何在自己的数据集上运行yolov3 1. 在ubuntu18.04下安装yolov3 安装darknet 按ctrl+atl+t 打开终端, 并在终端下依次输入以下命令 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 如果成功的话你会看到以下信息 mkdir -p obj gcc

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

------------------------------------------------------------------------------------------------------ 四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数. 第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第5

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

四分位数(quantile),解释及调用形式如下. quantile(x,y,z)的三个参数的说明如下:x表示要求的矩阵或者向量:y的取值为表示要求的分位数,如四分之一中位数0.25,四分之三中位数0.75等:z的取值为1或者2,若值为1则表示按列求四分位数,若为2表示按行求四分位数. 例子如下: f=[1 2;3 4] quantile(f,0.25,1)=[1 2]; quantile(f,0.25,2)=[1;3]; 原文:https://blog.csdn.net/u012246313/

Evernote Export 1.模型的评估与验证简介 机器学习通常是大量传入数据,然后会有一些关于数据的决策.想法和摘要. 2.模型评估 评估模型使用的是各种数据分析的方法,至少需要使用python编程和一些统计学的知识 9.用一个数据描述数据 通常情况下可以使用一个数字来对整个数据集进行描述 10.选择哪个数字 一般情况下,我们使用众数来对整个数据集的大多数来描述 12.众数-负偏斜分布 14.众数的更多信息! 众数是否可用于描述任何数据类型,数值型和类别型都可以? 数据集中的所有分支都会

该篇笔记由木东居士提供学习小组.资料 描述性统计的概念很好理解,在日常工作中我们也经常会遇到需要使用描述性统计来表述的问题.以下,我们将使用Python实现一系列的描述性统计内容. 有关python环境的安装就次略过. 本次数据集由数据科学家联盟提供,https://pan.baidu.com/s/1lXAnyvSoti-U44MU2fubgw. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %mat

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗和格式化 探索性数据分析

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r

描述统计学 当我们面对大量信息的时候,经常会出现数据越多,事实越模糊的情况,因此我们需要对数据进行简化,描述统计学就是用几个关键的数字来描述数据集的整体情况. 1.集中趋势 1.1 众数 众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值 当众数不止一个时,可以用众数指定具有最高频数的数值组,被称为众数组. 求众数三步法: ① 把数据中的不同类别或数值全部找出来 ② 写出每个数值或类别的频数 ③ 挑出具有最高频数的一个或几个数值,得出众数. 用众数代表一组数据,可靠性较差,不过,众数不受极端