情形: 1. 对于一批分类变量,我们通常要评价两两之间的相关程度. 2. 因变量是分类变量,衡量其他分类变量和因变量的相关性高低. 来源:https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78867053 分类变量相关性检验方法:https://www.cnblogs.com/webRobot/p/6943562.html 特征工程: https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html: htt

md5sum命令检验MD5值 md5sum命令用于生成和校验文件的md5值.它会逐位对文件的内容进行校验.是文件的内容,与文件名无关,也就是文件内容相同,其md5值相同.md5值是一个128位的二进制数据,转换成16进制则是32(128/4)位的进制值. [root@MYSQL opt]# md5sum mysql-5.7.18-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar 2e7aaa008071462ee353cb71a6c7c20a mysql-5.7.18-1.el6.x86_

均值比较.单样本T检验(One-sample Test))目的:检验单个变量的均值与给定的某个常数是否一致.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..独立样本T检验(Indpendent-Samples T Test))目的:检验两个独立样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..配对样本T检验(Paired-Samples T Test))目的:检验两个配对样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98

说明: 脚本中获取变量值用vars.get("变量名"); 校验String类型的值使用String.equals("字符串值"),而不能用String=="字符串值".

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =

8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析.   什么是处理误差 (treatment error).组间误差(between-group error).处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西.处理误差 (treatment error) — 组间误差(between-group error) 由于不同处理造成的误差,它反映了处理(超市位置)对观测数据(销售额)的影响,因此称为处理效应(tre

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

sklearn 异常检测demo代码走读 # 0基础学python,读代码学习python组件api import time import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_moons, make_blobs from sklearn.covariance import EllipticEnv

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

转自:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74937242 1.什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),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. T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著. 2.单总体t检验例子 “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值应低于20ppm,如何证明生产的引擎是否达标

总体分布的正态性检验一般采取Jarque-Bera检验方法. 1. JBTest检验的定义: 在统计学中,Jarque-Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验.该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉(Carlos Jarque and Anil K. Bera)来命名. JB统计量定义为: 这里的n为观测数目(自由度),S是样本偏度系数,K是样本峰度系数. 对正态分布而言,JB统计量渐进的服从自由度为2的卡方分布. Jarque和Bera证明了在正态性假定下,如

R语言进行DW检验: library(lmtest) dw = dwtest(fm1) > dw Durbin-Watson test data: fm1 DW = 2.4994, p-value = 0.8706 DW检验的原假设为:误差不相关! 因为dw>0.05所以不拒绝原假设,即认为误差是不相关的. 误差自相关会产生的后果: 1．参数估计量仍然是线性的.无偏的,但非有效. 2．OLS估计量的被估方差是有偏的且会被低估,因而会使相应的t值变大. 3．模型的t和F统计检验失效. 4．用通常

1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制.按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归. 线性回归(Linear regression) 假设样本数据集中的输出变量(y)与输入变量(X)存在线性关系,即输出变量是输入变量的线性组合.线性模型是最简单的模型,也是非常重要和应用广泛

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下

目录 sklearn.neural_network.MLPClassifier sklearn.neural_network.MLPClassifier MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, power_t=0.5,

T检验P值表格来自:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74937242 Z检验表格来自:https://wenku.baidu.com/view/4926021f10a6f524ccbf85d6.html 确定Z检验结果转自:http://www.cnblogs.com/qqhfeng/archive/2011/08/17/2143650.html 1.T检验 1.分为单尾和双尾,双尾就是备择假设中包含≠的:单尾是备择假设中包含<

C# GetHashCode.Equals函数和键值对集合的关系 说明 HashCode:Hash码.特性:两个值,相同的的值生成的Hash肯定相同,Hash不同的值肯定不同. 下面一张图中,只有和“错号”一行或一列的才有意义. 作用:求Hash值效率比引用类型判断是否相等的函数Equals更快,所以被用来辅助判断键值对集合的键值是否已经存在.说明:Equals和GetHashCode都是object的虚方法,可以被任意类型进行重写.Equals来判断两个值是否相等时用到了反射所以慢一点.在键值

jquery提供的serialize方法能够实现. $("#searchForm").serialize();但是,观察输出的信息,发现serialize()方法做的是将表单中的数据以htpp请求格式拼接成字符串.serialize确实是能够解决一般的提交数据.但是有时我们需要的是一个object对象,而不是字符串(比如jqgrid reload时设置查询条件参数,就需要object对象).方法如下: (function(window, $) { $.fn.serializeJson

单位根检验是指检验序列中是否存在单位根,因为存在单位根就是非平稳时间序列了.单位根就是指单位根过程,可以证明,序列中存在单位根过程就不平稳,会使回归分析中存在伪回归. from statsmodels.tsa.stattools import adfuller import pandas as pd import numpy as np #湖北省1978年至2010年GDP data = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim