对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类 4.1.1 基本方法 设 输入空间: x⊆Rn 为n维向量的集合, 输出空间:为类标记集合=,Y=(c1,c2,…,cK)。 输入为特征向量 x∈...
样本均值的均值:49.9230样本中位数的均值:49.9335样本方差的均值:99.0639 有效性(efficiency): 同一总体参数的多个无偏估计量,有更小的方差的估计量更有效。 用python进行有效性模拟: importnumpyasnp# 从均值为0,方差为1的正态总体中,随机抽取10000个样本量为10的样本# 分别计算出10000个样本均值的方差、样本中位...
观察权重初始值是如何影响隐藏层的激活值(激活函数的输出数据)的分布的。例子:向一个5层神经网络(激活函数使用 sigmoid 函数)传入随机生成的输入数据,用直方图绘制各层激活值的数据分布 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.random....
在时间序列分析中,最常用的是奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)。SVD可以将原始矩阵 A 分解为: A = USV^T 其中: U和 V 是正交矩阵 S 是对角矩阵,对角线上的元素称为奇异值 潜在变量与潜在特征 潜在变量(Latent Variables):指数据中无法直接观测但实际存在的变量,它们往往是多个可观测变量的综合表...
4. 基于Numpy.polyfit的线性回归 使用np.polyfit() 函数对 上面的 x 和 y 数组执行一元线性回归并绘制结果。 Python 代码如下: importnumpyasnpx=np.array([20,30,33,40,15,13,26,38,35,43])y=np.array([7,9,8,11,5,4,8,10,9,10])importmatplotlib.pyplotaspltp=np.poly1d(np.polyfit(x,y,1...
[参考答案](1)中心倾向是对数据中心位置的度量,主要包括均值、中位数、 分位数、众数等指标;(2)离散度是数据离散程度的一种度量,主要有极差、 方差、标准差、期望等指标;(3)相关性用来衡量两个变量因素的相关密切程 度,但并不意味着两个变量之间存在因果关系,主要涉及协方差、相关系数两个 量化指标。 9、卷...
协方差越小,数据越相关。 那么如何计算协方差矩阵,matlab和numpy都可以利用COV(X)进行直接计算。注意这个地方输入的X为一个矩阵,在matlab中默认每一列为一个一维数据,行数代表了数据组的维数。其实现方法主要有以下两种:一是依据定义计算,即将每一组数据减去该数据的平均值再与另一组数据的结果相乘,除以n-1.第...
例如,我们可以看到收入中位数“median_income”最大值为15,这个不符合常识,收入因该至少在五位数才对,因此需要针对该数据对数据提供方进行询问,经询问,得知该属性进行了属性的缩放。在直方图中,我们一般应该注意的方面是数据的范围以及数量、分布,为什么要关注这些呢,因为要结合实际。举个例子,比如我们发现房屋价格的...
例如,我们可以看到收入中位数“median_income”最大值为15,这个不符合常识,收入因该至少在五位数才对,因此需要针对该数据对数据提供方进行询问,经询问,得知该属性进行了属性的缩放。在直方图中,我们一般应该注意的方面是数据的范围以及数量、分布,为什么要关注这些呢,因为要结合实际。举个例子,比如我们发现房屋价格的...
基于numpy用滑窗方差的办法确定曲线拐点 需要确定一条抖动的数据的拐点 1#!usr/bin/env python2#-*- coding:utf-8 -*-3importmatplotlib.pyplot as plt4importnumpy as np5fromscipy.signalimportsavgol_filter678defval_eb(x,y,gap):9#转折点前后数据的离散程度相差很大,用这个离散差异拟合一条曲线,可能会有...