log函数 从概率论和统计学角度看,Weibull Distribution是连续性的概率分布,其概率密度为: 其中,x是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0是形状参数(shape parameter).显然,它的累积分布函数是扩展的指数分布函数,而且,Weibull distribution与很多分布都有关系.如,当k=1,它是指数分布:k=2时,是Rayleigh distribution(瑞利分布). Weibull概率密度函数 k <1的值表示故障

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 累积分布函数(cumulative distribution function)定义:对连续函数,所有小于等于a的值,其

如图:busy=0 or 1,求出busy=1时los的平均,同样对busy=0时也求出los的平均 Python dataframe中如何使y列按x列进行统计? >> python这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/python/1010000008981394/Pythondataframe中如何使y列按x列进行统计.html

title: [概率论]3-3:累积分布函数(Cumulative Distribution Function) categories: Mathematic Probability keywords: Cumulative Distribution Function 概率累计函数 Quantial 分位数 toc: true date: 2018-02-06 10:09:15 Abstract: 本文介绍描述随机变量分布的另一种工具,累积分布函数,CDF Keywords: Cumulativ

隐秘的版本问题---- Dockerfile中 RUN yum -y install vim失败Cannot prepare internal mirrorlist: No URLs in mirrorlist 目录: 写在前面:心得+本文精华(本文该问题的思考解决方式) 写在后面:为解决本文该问题----我的折腾 心得+本文精华(本文该问题的思考解决方式) ♡ 心得:修改文件,记得备份!尤其是配置文件 ♡ 本文该问题的思考解决方式:实际上就是开发中遇到的版本问题 一.问题 1.系统版本:lin

起初看到这种需求的时候,我是这个状态 对,我是拒绝的,人家echats画出来就是一个canvas,你让我怎么加... 但是,作为一个"有点追求的"前端,我得想招试试总结下来,唯一的突破点就是echarts的配置了. echarts配置项网址:http://echarts.baidu.com/option.html 最后果然被我找到了 一.先说x||y轴的文案处理: 如图,x轴的配置也就都在这里了 而关于x轴文案的设置,就是这个axisLabel属性了 而跟内容有关的也就是这个forma

新的机器上安装vim后可以使用yy复执,但是”+y拷贝到系统剪切板不行.按下面操作解决: 1.首先要检查你的vim版本是否支持+clipboard,命令是:version 或者可以输入:reg 查看是否包含×和+寄存器 2.如果有支持,那么前面说的方法就可以了,否则的话: 需要安装vim-gnome sudo apt-get install vim-gnome vim -v filename 这时就可以用“+y了 打开vim ~/.vimrc可以看到clipboard的关键字,内容如下: if

算法记录: 给定一个数组x,每个元素都是正整数,找出其中满足条件"求和等于y"的所有子数组.(简化问题,每个元素都不相等) x=[x1,...,xn],暴力搜索,复杂度O(2^n),不可取. 动态规划思路.构建矩阵A: A[j,i]=k,如果k!=-1,表示数组[x1,...,xk]包含求和等于j的子数组,如果k=-1,表示数组[x1,...,xi]不包含求和等于k的子数组. 最终需要返回能构成求和等于y的子数组,则先看A[y, :]行,检测是否有不等于-1的值,如果有,例如A[y,z

一.直接采样 直接采样的思想是,通过对均匀分布采样,实现对任意分布的采样.因为均匀分布采样好猜,我们想要的分布采样不好采,那就采取一定的策略通过简单采取求复杂采样. 假设y服从某项分布p(y),其累积分布函数CDF为h(y),有样本z~Uniform(0,1),我们令 z = h(y),即 y = h(z)^(-1),结果y即为对分布p(y)的采样. 直接采样的核心思想在与CDF以及逆变换的应用.在原分布p(y)中,如果某个区域[a, b]的分布较多,然后对应在CDF曲线中,[h(a), h(b

什么是量子态矢量? 在前面一篇量子系统模拟的博客中,我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程.当我们尝试理解量子态和量子门操作时,可以通过其矩阵形式的运算来描述量子态演化的过程: \[\left|\psi_t\right>=e^{-iHt}\left|\psi_0\right> \] 这里的狄拉克标记符号和矩阵指数运算,在这篇博客中同样进行了介绍.我们可以简单的将该过程理解为:一个矩阵和一个矢量进行了一个点乘操作,得到了一个更新后的态矢量: \[\overrightarrow{x

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

分布函数家族: *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表: 例子 #r : 随机分布函数 #d : 概率密度函数 #p : 累积分布函数 #q : 分位数函数 #生成符合二项分布的数据 # 二项分布 # X~(N,P) str(rbinom) x<-rbinom(,,0.5) #做1次试验,假设正面概率为0.5,进行5次观察,每1次试验中正面出现的次数为别为 0 0 1 1 0 x<-rbinom(,,0.5

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

视觉slam中相邻帧特征点匹配时,动辄上千个特征点,匹配错误的是难免的,而误匹配势必会对位姿精度以及建图精度造成影响,那么如何分辨哪些是误匹配的点对儿呢?如果已知两帧的的单应矩阵,假设单应矩阵是没有误差的,那么两帧中匹配正确的特征点通过单应矩阵是重投影是不应该有误差的或者误差十分小,而误匹配的特征点的重投影误差一定十分显著.那么我们是不是可以设置一个误差门限,从而甄别出这些误匹配点?可是这个误差门限该设置为多少? 假设图像金字塔第n层中一个特征点\(\mathbf{p_c}=\begin{bma

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景 在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination).这也是风控模型同学最为追求的指标之一.那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念.KS的计算方法.业务指导意义.几何解释.数学思想等多个维度展开分析,以期对KS指标有更为深入的理解认知. 目录Part 1. 直观理解区分度的概念Part 2. KS统计量的定义Part 3. KS的计算过程及业务分析Part

lambda 定义了一个匿名函数,是代码更简洁 lambda x:x+1和def g(x): return x+1是相同的哦. python 中的map,filter, reduce 函数为序列内置函数 map根据提供的函数对指定序列做映射 map(function, sequence)->list 返回一个集合,map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数,返回包含每次function函数返回值的list map(lambda x:x**2,[1,2,3,4,5]) map(

(2017-02-10 银河统计) 在"统计随机数及临界值Web Service接口"一文中介绍了常用统计分布四类Web Service接口(随机数.分位数.密度函数和累积分布函数),本文介绍Javascript脚本语言和统计分布Web Service接口在网页设计中的基本用法. 1.Web Service接口及参数 银河统计随机分布Web Service接口分为四类样例(正态分布) ### 随机数 http://data.galaxystatistics.com:8881/?toke

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

Python3 与 C# 面向对象之-继承与多态   文章汇总:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9160514.html 目录: 2.继承 ¶ 2.1.单继承 ¶ 2.2.多继承 ¶ 2.3.C#继承 ¶ 2.4C#接口的多实现 ¶ 3 多态 ¶ 3.1.Python ¶ 3.2.C#虚方法实现多态 ¶ 3.3.C#抽象类实现多态 ¶ 3.4.C#接口实现多态 ¶ 正文: 代码裤子:https://github.com/lotapp/BaseCode

摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配.更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线｡与传统的优化定向方法相比,使用深度学习的方法显著提高了功率分配的复杂性-性能折衷｡特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而是需要使用标准方法来计算,并且能够保证接近最优的性能. 1 引言 大规模MIMO是指一种无线网络技术,其中基站