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

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

python3 学习使用api 使用了网上的数据集,我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics ''' k均值算法: 1 随机选择k个样本作为k个类别的中心 2 从k个样本出发,选取最近的样

from __future__ import print_function # 均值计算 data = [3.53, 3.47, 3.51, 3.72, 3.43] average = float(sum(data))/len(data) print(average) #方差计算 total = 0 for value in data: total += (value - average) ** 2 stddev = math.sqrt(total/len(data)) print(stddev

import numpy as nparr = [1,2,3,4,5,6]#求均值arr_mean = np.mean(arr)#求方差arr_var = np.var(arr)#求标准差arr_std = np.std(arr,ddof=1)print("平均值为:%f" % arr_mean)print("方差为:%f" % arr_var)print("标准差为:%f" % arr_std)

1.图像滤波算法(cv2) https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270 2.

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异

# 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read() blob.ParseFromString(bin_mean) arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) ) npy_mean = arr[0] np.sa

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px

1. caffe 网络结构可视化 http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 将网络结构复制粘贴到左侧的编辑框,按Shift+Enter就可以显示出你的网络结构 2. caffe计算图片的均值 使用caffe自带的均值计算工具 ./build/tools/compute_image_mean ROOT_OF_IMAGES  ROOT_TO_PLACE_MEAN_FILE 第一个参数:需要计算均值的图片路径,格式为LMDB训练数据 第二个参

先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化. In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe In [2]: #设置当前目录,判断模型是否训练好 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.inse

应用统计学: 物理条件一致时,有理由认为方差是一致的.配对检验可排除物理影响,使方差变小,但是自由度降低了,即样本数变小.二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件: PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot,通过散点图拟合一个线性直线,找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. 小样本使用SW检验,大样本使用K-S检验.K-S检验可以做修正来减小样本偏差,修正具体是实际和理论概率累积量的max偏差值与零相比.  

---恢复内容开始--- 1. 加载必要的库: 2. 设置当前目录,判断模型是否训练好: 3. 利用提前训练好的模型,设置测试网络: 4. 加载测试图片,并显示: 5. 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值:(计算均值是为了减少计算量和增强精度) 6. 将图片载入blob中,并减去均值: 7. 显示减去均值前后的数据: 8. 运行测试模型,并显示各层数据信息: 9. 显示各层的参数信息: 10. 编写一个函数,用于显示各层数据: 11. 显示第一个卷积层的输出数据和权值(filt

Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>condition: 是否聚类是否变化 op3=>operation: 寻找最近的点加入聚类 op4=>operation: 更新聚类中心 op5=>o

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 K均值是一个经典的聚类算法,我们试试在python下使用它. 首先以(-1.5, -1.5)和(1.5, 1.5)为中心点各生成10个点的随机坐标值,我们希望用K均值算法将它们正确的分类. # 创建測试的数据点.2类 # 以(-1.5, -1.5)为中心 rand1 = np.ones((10,2)) * (-2) + np.random.rand(10, 2) print(rand1) # 以

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin