2个独立样本 不符合正态分布    当我们需要比较两个独立样本时，一般可以使用t检验方法。但是，t检验的前提是样本符合正态分布。如果两个独立样本不符合正态分布怎么办呢？接下来，将从以下几个方面来阐述这个问题。    一、为什么需要样本满足正态分布？    正态分布是指在统计数据中，如果随机变量是连续的，并且其概率密度函数呈现出钟形曲线，那...

简要描述bootstrap方差估计过程    Bootstrap方差估计是一种基于大量样本的方差估计方法,主要通过使用Bootstrap 采样和方差估计公式来生成估计值。Bootstrap方差估计可以应用于各种数据集,尤其是当数据集存在噪声或缺失时。    Bootstrap方差估计的过程如下:    1. 定义Bootstrap样本:B...

利⽤Python实现Bootstrap采样"""1、Bootstrap采样为什么使用bootstrap?利⽤有限的样本经由有放回的多次重复抽样，建⽴起充⾜的样本，解决了样本不⾜的问题。Bootstrap是⾮参数统计⽅法，其实质是对观测信息进⾏再抽样，进⽽对总体的分布特性进⾏统计推断。2、步骤它是⼀种有放回的抽样⽅法，它是⾮参数统计中⼀种重要的估计统计量⽅差进⽽进⾏区间估计的统计⽅法。其核⼼思想和基...

python随机森林筛选变量_⽤随机森林分类器和GBDT进⾏特征筛选⼀、决策树(类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产⽣的背景)1、分类树和回归树由⽬标变量是离散的还是连续的来决定的；⽬标变量是离散的，选择分类树；反之(⽬标变量是连续的，但⾃变量可以是分类的或数值的)，选择回归树；树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不⼀样；分类树会使⽤基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点...

⾃助法（Bootstraping）⾃助法（Bootstraping）是另⼀种模型验证（评估）的⽅法（之前已经介绍过单次验证和交叉验证：）。其以⾃助采样法（Bootstrap Sampling）为基础，即有放回的采样或重复采样。（注：这是⼀种样本内抽样的⽅法，即将样本看作总体并从中进⾏抽样。）具体做法是：在含有 m 个样本的数据集中，每次随机挑选⼀个样本，将其作为训练样本，再将此样本放回到数据集中，...

matlab求多元极⼤似然估计,matlab求极⼤似然估计1, ,l 分别估计参数?i ,i=1,...,k，并称其为?i 的矩估计。 2、最⼤似然估计法 设总体 X 有概率密度 f (x; ? )(或分布律 p(x; ? )), ? =......matlab直方图基于遗传算法的威布尔分布的参数估计及MATLAB实现_机械/仪表_⼯程科技_专业资料。基于极⼤似然法的基本原理和优化模型求解的特点，...

MATLAB各种概率分布统计分析画图4.6 统计作图4.6.1 正整数的频率表命令 正整数的频率表matlab直方图函数 tabulate格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量，返回3列：第1列中包含X的值第2列为这些值的个数，第3列为这些值的频率。例4-49>> A=[1 2 2 5 6 38]A =1 2 2 5 6 3 8>> tabul...

matlab 卡方随机数  卡方随机数是一种常用的随机数生成方法，它可以用于模拟实验数据，进行假设检验等。在matlab中，可以使用rand函数和chi2rnd函数来生成卡方随机数。    rand函数可以生成0到1之间的均匀分布随机数，而chi2rnd函数可以生成卡方分布随机数。卡方分布是一种重要的概率分布，它在统计学中有着广泛的应用。在假设检验中，卡方分布可以用于...

matlab为F分布绘直⽅图（含密度曲线绘制）本博⽂源于matlab对概率论的应⽤。主要讲述为F分布绘出直⽅图。试产⽣⾃由度为(n1=3,n2=5)的F分布随机数，并⽤直⽅图法进⾏检验，设随机数样本数量为9999>> clearn1=4;n2=5;% F分布参数n=10000;%随机数样本数量x=frnd(n2,n1,n,1);%随机样本产⽣a =min(x);b =max(x);%样...

第54卷 第2期2021年2月通信技术Communications TechnologyVol.54 No.2Feb. 2021文献引用格式：阴俊恺，张正强，吴震，等.一种基于图像块描述子学习的异源遥感图像匹配方法[J].通信技 术，2021，54（2）：344-351.YIN Junkai, ZHANG Zhengqiang, WU Zhen, et al. A Heterogeneous Re...

Python实现孤⽴随机森林算法的⽰例代码⽬录1 简介2 孤⽴随机森林算法2.1 算法概述2.2 原理介绍2.3 算法步骤3 参数讲解4 Python代码实现5 结果1 简介孤⽴森林（isolation Forest）是⼀种⾼效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，⽽不是根据信息增益或基尼指数来选择。2 孤⽴随机森林算法2.1 算法概述Isolation，...

python回归分析代码_python代码实现回归分析--线性回归#概念篇:#⼀下是我⾃⼰结合课件理解的，如果理解的有问题，期望看到的⼈能够好⼼告诉我⼀下，我将感激不尽~#1.什么数据建模? 通过原有数据到其中的规律，并总结成模型.#2.什么是模型概念? 通过规律总结的模型，来预测⾃变量的结果(因变量).#3.什么是回归分析? 是⽤来解释⾃变量和因变量之间关系的⼀种⽅法.#4.什么是线性回归?...

kstest用法1. 简介kstest是一种统计学方法，用于检验一个样本是否来自于某个特定的概率分布。它是基于Kolmogorov-Smirnov检验的一种非参数方法，可以应用于各种类型的数据。在统计学中，我们经常需要判断一个样本是否符合某个理论分布，例如正态分布、指数分布等。kstest可以帮助我们进行这样的假设检验，从而评估数据与理论分布之间的差异。2. 原理Kolmogorov-Smirno...

python实现逻辑回归三种⽅法,Python中机器学习的逻辑回归,之,python，实现PS. 逻辑回归算法原理，有很多优秀的帖⼦详细介绍过，这⾥不再赘述。(或者后期有时间了再新写帖⼦专门记录原理)⽬录⼀、python逻辑回归简单案例1. 加载相关库# 基础函数库import numpy as np# 导⼊画图库import matplotlib.pyplot as pltimport seab...

（数值分析）各种插值法的python实现⼀维插值插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数⼀般基于最⼩⼆乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值⽅法有拉格朗⽇插值法、分段插值法、样条插值法。1. 拉格朗⽇插值多项式：当节点数n较⼤时，拉格朗⽇插值多项式的次数较⾼，可能出现不⼀致的收敛情况，⽽且计算复杂。随着样点增加，⾼次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象。2. 分段插值：虽然收敛，但光滑性较差。3...

Python——对区间进⾏等间距取数⼀、range函数range(stop)range(start, stop, step)参数说明：start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5step：步长，默认为1。例如：...

python等间隔取样import numpy as nplinspace numpy# 1表⽰开始位置# 25表⽰结束位置# 15表⽰抽取数据个数# int表⽰转换为整型数据，默认是floatdata=np.linspace(1, 25, 15, dtype=int)print(data)import numpy as npddd= np.linspace(0,1,num=5,endpoint=...

np.linspace⽤法介绍np.linspace主要⽤来创建等差数列。np.linspace参数：numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)Return evenly spaced numbers over a specified interval.(在start和s...

numpy linespace函数numpy.linspace()函数是在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。该函数在指定的开始端（start）和结束端（stop）之间返回一组指定数目的均匀间隔的样本，即等差数列。语法：numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)参数：start：起始值，float类型...

概率论与数理统计——重复抽样与不重复抽样的判定⾸先来看⼀下概念重复抽样重复抽样⼜叫重置抽样或放回抽样，是指统计抽样时对每次被抽到的样本登记后再放回总体，重新参与下⼀次抽选的抽样⽅法。重复抽样中每次抽选时，总体待抽选的单位数是不变的，前⾯被抽到的单位在后⾯的抽选中还有可能被抽中，这样每次抽选的概率都是相等的，n 次抽取就相当于n 次相互独⽴的试验。不重复抽样不重复抽样是在逐个抽取个体时，每次被抽到的...

近似查询mysql_近似查询处理简介什么是近似查询处理？近似查询处理，英⽂全称Approximate Query Processing，是针对SQL聚集查询结果进⾏估计的技术。举⼀个简单的例⼦，假设我们要查询数据库中表A的某⼀列a的均值，则SQL语句如下：SELECT AVG(A.a) FROM A如果数据库所存放的数据的数量⼗分庞⼤，要完成完整查询，则会需要花费较长的时间。如果我们使⽤近似查询技...

Excel表格中怎么制作正态分布图和正态曲线模板？excel怎么画正态分布和正态曲线的模板？下⾯我们就来看看详细的制作教程，以后只要将新的样本数据替换，就可以随时做出正态分布图来，很简单，请看下⽂详细介绍。excel做表格的教程Excel2007 绿⾊版精简免费[58MB]类型：办公软件⼤⼩：58MB语⾔：简体中⽂时间：2016-06-27查看详情⼀、计算均值，标准差及相关数据1、假设有这样⼀组样...

自考《网页设计与制作》专项试题：单选题2017年自考《网页设计与制作》专项试题：单选题1.Fireworks中与“文件”=〉”新建”命令对应的快捷键是(A)。A.Ctrl+NB.Ctrl+OC.Ctrl+Shift+OD.Ctrl+Shift+N2.在Fireworks中，为了响应鼠标事件，按钮具有的状态有(C)种。A.2B.3C.4D.53.用Fireworks切割图形时，需要的工具是(C)。A...

python新手代码例子lstm时间序列预测python_⽤于时间序列预测的LSTM⾃动编码器我试图建⽴⼀个LSTM⾃动编码器来预测时间序列数据。因为我是Python新⼿，所以在解码部分有错误。我试着像here和Keras那样构建它。我完全不能理解这些例⼦之间的区别。我现在掌握的代码如下：问题1：当每个样本有2000个值时，如何选择批量⼤⼩和输⼊尺⼨？问题2：如何让这个LSTM⾃动编码器⼯作（模型...

PUlearning简介（附python代码）⼀、引⾔在现实⽣活中，有许多只有正样本和⼤量未标记样本的例⼦。这是因为负类样本的⼀些特点使得获取负样本较为困难。⽐如：负类数据不易获取。负类数据太过多样化。负类数据动态变化。举⼀个形象点的例⼦：⽐如在推荐系统⾥，只有⽤户点击的正样本，却没有显性负样本，我们不能因为⽤户没有点击这个样本就认为它是负样本，因为有可能这个样本的位置很偏，导致⽤户没有点。因此，...

标题相似度算法_推荐算法⼊门（1）相似度计算⽅法⼤全⼀.协同过滤算法简介在推荐系统的众多⽅法之中，基于⽤户的协同过滤是诞最早的，原理也⽐较简单。基于协同过滤的推荐算法被⼴泛的运⽤在推荐系统中，⽐如影视推荐、猜你喜欢等、邮件过滤等。该算法1992年提出并⽤于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens ⽤于新闻过滤。⼀直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。当⽤户A需要个性化推荐...

【Python】基于Python的机器学习回归：可视化、预测及预测结果保存（附代码）⽬录0 ⼤⽆语事件写在前⾯。就在我写这篇⽂章的时候，我是直接套⽤之前⽂章的模板（就是把之前⽂章拷贝然后再改），结果没想到，拷贝后整混了然后等于我把之前的⽂章给改了。。我发布了才发现。。。然后之前随机森林的第⼆篇博客就这样被我改掉了。。。为了不丢⼈，我就给隐藏起来了所以下⾯的有关随机森林的第⼆篇⽂章的链接进不去。。然...

[Python笔记]⽤LDA（隐含狄利克雷分布）抽取主题分布+⽤户特征⽣成实习的时候有个任务，利⽤⼤样本关联多种特征⼆分类预测，其中有部分特征为⽂本特征，简单处理过后可取得⼀定收益，便考虑使⽤gensim库⾥的lda抽取样本在⽂本特征上的主题分布⽣成新的特征，具体实现如下：gensim中lda包的使⽤请参考：lda原理请参考：问题背景在进⾏特征挖掘时，有⼀类表现尚好的特征为样本APP相关信息，其内...

python实现逻辑回归代码_逻辑回归理解及代码实现github：代码实现之逻辑回归本⽂算法均使⽤python3实现1. 什么是逻辑回归《机器学习实战》⼀书中提到：利⽤逻辑回归进⾏分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建⽴回归公式，以此进⾏分类(主要⽤于解决⼆分类问题)。由以上描述我们⼤概可以想到，对于使⽤逻辑回归进⾏分类，我们⾸先所需要解决的就是寻分类边界线。那么什么是分类边界线呢？以上两...

Python实现常用机器学习算法总结Python是当前被广泛应用于机器学习的语言之一，其简洁的语法和丰富的科学计算库使得Python成为了机器学习领域中最受欢迎的编程语言之一。本文将从分类、聚类和回归三个方面介绍常用的机器学习算法，并给出Python实现的代码示例，旨在帮助读者更好地理解和运用这些算法。一、分类算法1. 决策树分类算法决策树是一种基于树状结构的分类算法。它将样本集合不断划分成子集，...