#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp

点击之后,可以使代码标准化

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

1./etc/passwd  存储用户信息 [root@oldboy ~]# head /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin 一行记录对应着一个用户,每行记录被冒号:分隔为7个字段,这7个字段的具体含义为: 用户名:密码:uid:gid:解释描述:家目录:登录shell 500及以前的uid都是系统用户

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

转至:https://blog.csdn.net/molaifeng/article/details/14123123 中午刷微博时看到一篇有关z.sh的介绍. 众所周知,在linux系统中进入目录都是用cd命令的,若是一般的开发人员,进入服务器的目的明确,每次都是进入服务器中的项目配置目录,同时要在好几个目录中来回跳转,如查看mysql日志或是apache日志,进入cd也能完成任务,可是来回跳转未免有些啰嗦,若是两个目录来回跳转,可以用cd -,三个呢,就不行了吧.试试z.sh,试了下,果真好

作者 : 韩曙亮 博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42462795 转载请著名出处 相关资源下载 :  -- u-boot 源码 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342761 -- S3C2440 文档 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342701 -- S5PV210_iROM_Applicati

nmap <M-j> mz:m+<cr>`z nmap <M-k> mz:m-2<cr>`z vmap <M-j> :m'>+<cr>`<my`>mzgv`yo`z vmap <M-k> :m'<-2<cr>`>my`<mzgv`yo`z     把上面代码放到vim的配置文件_vimrc,这段代码实现的效果是 在普通模式 或可视模式下选择一段代码, 同时按[Alt]+[j]

转眼已经第六周了.这周主要内容有下:(CHECKLIST) 1.完成未完成的功能点. 2.PSP. 3.站立会议. 4.燃尽图. 5.各种图(折线,饼图). 6.checkList 具体任务如下: 1. i.将用户做过的题目整理到习题本中. ii.习题本可以记录用户当时填写的答案. iii.规范算式(4个数字). iv.将做过的题目去重. v.再次规范化输出算式(生成数目多少,括号位置,括号对数). vi.支持分数运算. vii.结果用分数显示. viii.结果显示分数的最简形式. iX.再次优

消除重复代码代码很多种,比如: 1)提炼成函数复用 2)使用宏 3)继承 4)使用闭包(boost::bind.boost::function) 上述是最为常用的,对于C++程序,闭包可能用得相对少一点.下列代码使用的是第5种:利用#include消除重复代码: void f1() { try { ... } catch (Aexception& a) { } catch (Bexception& b) { } catch (Cexception& c) { } catch (Xe

Standard score(z-分数) The standard score is the signed number of standard deviations by which the value of an observation or data point differs from the mean value of what is being observed or measured.Observed values above the mean have positive stan

php实现  简单密码(代码颜色变化) 一.总结 一句话总结:写代码的时候一定要关注代码的颜色变化,不然低级错误害死人.常量变量会有不同颜色,所以$str少$符号变成常量的时候很容易发现. 1.变量$符号忘记写如何避免? 关注代码颜色变化,常量变量会有不同颜色,所以$str少$符号变成常量的时候很容易发现. 2.23 if($str>='a'&&$str<='c') return '2'; 这里把c写成了z,也是无语? 写完代码检查,还是小心为好 3.如何实现 大写字母则变成小

Z算法 Z算法是一种用于字符串匹配的算法.此算法的核心在于\(z\)数组以及它的求法. (以下约定字符串下标从\(1\)开始) \(\bm z\)数组和Z-box 定义\(z\)数组:\(z_{a,i}\)表示从字符串\(a\)的第\(i\)位开始,往后能与\(a\)的前缀匹配的最长长度.显然,\(z_{a,1}=|a|\)恒成立. 一个Z-box是一个区间.给定一个字符串\(a\),那么\(a\)上存在一个Z-box\([l,r]\)当且仅当满足以下全部条件: \(l\ne1\): \(z_{

这个学期准备考研,于是就没有怎么听别的课,现在临近期末,汇编成了个难题.下面是我学校的实验报告 做一个复习的记录吧,下面的代码都是在Emu8086上运行出来的代码 下面先介绍一下,汇编里面的格式问题 简化段格式定义.MODEL SMALL ;定义程序的存储模式 .MODEL SMALL ;定义程序的存储模式 .STACK ;定义堆栈段 .DATA ;定义数据段 ....... ;数据定义 .CODE ;定义代码段 .STARTUP ;程序起始点,并建立DS,SS内容 ....... ;程序定义

1 年龄判断程序 1.1 问题 本案例需要使用交互的方式判断年龄的范围:用户从控制台输入一个年龄,由程序判断该年龄是否在18~50岁之间.程序交互过程如图-1所示: 图-1 1.2 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行. 步骤一:定义变量 变量age,用于保存用户从控制台输入的年龄. 代码如下:   #include <stdio.h> int main(int argc, const char * argv[]) { int age; return 0; } 步骤二:从控制台输入年龄 首先,

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

变量之间存在着相关关系,比如,人的身高和体重之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要重一些,身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系.回归分析是研究相关关系的一种数学工具,它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值. OLS(最小二乘法)主要用于线性回归的参数估计,它的思路很简单,就是求一些使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小的值,将其作为参数估计值.就是说,通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差

数据规范化(标准化) 在数据预处理时,这两个术语可以互换使用.(不考虑标准化在统计学中有特定的含义). 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量(dataFrame中的一个colum)来操作的. 首先举一个例子: //MaxAbsScaler例子(参考后面MaxAbsScaler部分) //例子:对特征0,特征1,特征2,分别进行缩放,使得值为[-1,1] //例如特征0,其特征向量为[1000,100,-10] absMax=1000,因此缩放为[1.0,0.1,-0.01] +-----+-

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程