X ~ :随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布(高斯函数) 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布(又称高斯分布)的概率密度函数   numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scal

标准化数据的公式: (数据值 - 平均数) / 标准差 import numpy as np employment = np.array([ 55.70000076, 51.40000153, 50.5 , 75.69999695, 58.40000153, 40.09999847, 61.5 , 57.09999847, 60.90000153, 66.59999847, 60.40000153, 68.09999847, 66.90000153, 53.40000153, 48.599998

正态分布(Normal Distribution) 1.正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值. 2.正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 . 3.正态分布的取值可以从负无穷到正无穷. 3.Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt mu = 0 #

0. 标准正态分布表与常用值 Z-score 是非标准正态分布标准化后的 x即 z=x−μσ" role="presentation">z=x−μσz=x−μσ 表头的横向表示小数点后第二位,表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位:两者联合作为完整的 x,坐标轴的横轴 表中的值为图中红色区域的面积,也即 cdf,连续分布的累积概率函数,记为 Φ(x)" role="presentation">Φ(x)Φ(x) cdf 的逆,记为 Φ

对于CNN输入的数据,常见的有三种处理方式: 1.Mean subtraction.  将数据的每一维特征都减去平均值.在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization  归一化数据,使数据在相同尺度. 在numpy 中 X /= np.std(X, axis = 0) 3. PCA and Whitening.  首先均值化数据,然后求协方差矩阵.       X -= np.mean(X, axis = 0) //求均值 cov = np.

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

皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子: a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series([2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) 计算两组数据的线性相关性,就是,b是否随着a的增长而增长,或者随着a的增长而减小,或者两者不相关: 皮尔逊积矩线性相关系数的公式是: (标准化数据a * 标准化数据b).mean() def correlation(x, y): meanX = x.

M-H是Metropolis抽样方法的扩展,扩展后可以支持不对称的提议分布. 对于M-H而言,根据候选分布g的不同选择,衍生出了集中不同的变种: (1)Metropolis抽样方法 (2)随机游动Metropolis (3)独立抽样方法 <---- 本章涉及的方法 (4)逐分量的M-H抽样方法 独立抽样方法是M-H的一个特殊形式.因为独立,所以提议分布去掉了先验的影响. [Bayes] Metropolis-Hastings Algorithm 中可见的例如下图,是否可以用于预测参? 在此用于预

Batch Normalization,拆开来看,第一个单词意思是批,出现在梯度下降的概念里,第二个单词意思是标准化,出现在数据预处理的概念里. 我们先来看看这两个概念. 数据预处理 方法很多,后面我会在其他博客中专门讲,这里简单回忆下 归一化,x-min/max-min, 标准化,包括标准差标准化,x-mean/std,极差标准化,x-mean/(max-min), 中心化,x-mean, 白化,pac-->归一化 梯度下降 梯度下降中 mini batch sgd 是比 sgd 更好的一种方

参考网址: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat464/node/2 Binomial Distribution Normal Distribution 将正态分布标准化.这也就是Z-score Confidence Interval 在上面的前提下,假设σ^2已知,现在构造μ的置信区间: 利用上面Z-score的公式,且 套入公式,解出μ.注意此处的标准差用的是σ/根号n.最终解出: 当σ^2=Var(X)不知道时,我们可以用样本的标准差,计算Z

[Bayes] prod: M-H: Independence Sampler for Posterior Sampling dchisq gives the density,                          # 计算出分布下某值处的密度值 pchisq gives the distribution function, qchisq gives the quantile function, rchisq generates random deviates. 通过一个例子直接了解

最大似然估计 似然与概率 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)和概率(Probability)是两个不同的概念.概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生之前依据环境所对应的参数来预测某件事情发生的可能性,比如抛硬币,抛之前我们不知道最后是哪一面朝上,但是根据硬币的性质我们可以推测任何一面朝上的可能性均为50%,这个概率只有在抛硬币之前才是有意义的,抛完硬币后的结果便是确定的:而似然刚好相反,是在确定的结果下去推测产

这三个函数都可以返回随机正态分布(高斯Gaussian 分布)的数组,都可以从numpy.random中导出 先看三个函数的参数方式: randn: randn(d0, d1, ..., dn), 返回shape为(d0, d1, ..., dn)的标准正态分布(均值为0,标准差为1)的数组 standard_normal: standard_normal(size=None), 跟randn一样,也是返回标准正态分布的数组,不同的是它的shape由size参数指定,对于多维数组,size必须是

参考资料: https://www.zhihu.com/question/39823283?sort=created https://www.zhihu.com/question/288946037/answer/649328934 一维正态分布样本可以使用numpy.random.normal函数很轻松的产生.那么二维正态分布应该怎么生成呢?以上的参考资料写的很详细,有时间copy过来研究研究.

#网址 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.matlib.randn.html#numpy.matlib.randn numpy.matlib.randn numpy.matlib.randn(*args)[source] Return a random matrix with data from the “standard normal” distribution. randn generates a matrix

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

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 常用的数据预处理方式 Standardization, or mean removal and variance scaling Normalization: scaling individual to have unit norm Binarization: thresholding numerical features to get boolean values Encoding categorical feature Imputation of miss

1 标准化 & 归一化 导包和数据 import numpy as np from sklearn import preprocessing data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t') 1.1 标准化 (Z-Score) x'=(x-mean)/std 原转换的数据为x,新数据为x′,mean和std为x所在列的均值和标准差 标准化之后的数据是以0为均值,方差为1的正态分布. 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合

一.为啥需要numpy python虽然说注重优雅简洁,但它终究是需要考虑效率的.别说运行速度不是瓶颈,在科学计算中运行速度就是瓶颈. python的列表,跟java一样,其实只是一维列表.一维列表相当于一种类型,这样对于元素的访问效率是很低的. python中一切皆引用,每一个int对象都要用指针指一下再用int存储一下,浪费空间也浪费时间.当读取某个元素的时候需要先读取引用,再根据引用指向的内存地址来读取int值. numpy相当于完全采用了C语言那套数组机制. 二.numpy原则 一切皆一

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间