パッケージには、一般的な統計タスク用の数百の関数が含まれますが、その中のrandom.normal関数は、指定された標準偏差と平均に対し、正規分布を使用して、指定された個数の乱数を生成します。 たとえば、次の Python コードは、指定された 3 の標準偏差で、平均値が 50 の 100 個の数値を返します...
初期化が完了したら、テーブル、リソース、および関数を操作できます。 プロジェクト プロジェクトは、データベース同様、MaxCompute の基本的な操作単位です。 get_project を呼び出してプロジェクトを取得します (以下のコードを参照)。 project = odps.get_project('my_project') # Obtain ...
[値の計算]ツールは、Python式から値を返す汎用ModelBuilderツールです。 このツールではシンプルな計算、Pythonの組み込みの関数とモジュール、ジオプロセシング関数とオブジェクト、独自のPythonコードをサポートしています。 式 [式]パラメーターだけを使用してさまざまな計...
groupMeansは、グループ平均を計算するプロシージャーを含む Python ユーザー定義関数です。 プロシージャーが必要とする引数は、グループ化変数 (groupVar) の名前と、グループ平均が必要な変数 (sumVar) です。 このプロシージャーからの出力に関連付けられた名前は、mycompany.com.groupMeansで...
文字列は,新しい文字列になるすべての不変のシー ケンス関数および演算子をサポートします. 例えば,"abcdef"[1:4] は,"bcd" という出力になりま す. Python では,文字は長さが 1 の文字列として表されます. 文字列リテラルは,単一引用符または三重引用符によって定義されます. 単一...
次の例では、planet変数に対して同じ編集を行い、名前と月を更新します。updateを使用して関数を 1 回呼び出すのに対し、角かっこを使用する場合は 2 回の呼び出しが含まれる点に注意してください。 更新プログラムの使用: 角かっこの使用: ...
価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する 状態を受け取り、行動価値(=Q)を出力する関数(Q-function)を、ニューラルネットワークで実装する。 ニューラルネットワークとしてCNNを利用する実装を、Deep Q-Network (DQN) と呼ぶ。 DQN以前にもニューラルネットワークを使用した研究はあっ...
価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する 状態を受け取り、行動価値(=Q)を出力する関数(Q-function)を、ニューラルネットワークで実装する。 ニューラルネットワークとしてCNNを利用する実装を、Deep Q-Network (DQN) と呼ぶ。 DQN以前にもニューラルネットワークを使用した研究はあっ...
指数平滑法は、1つのパラメータを使用して、過去の値の指数関数的な減少効果をモデル化する移動平均法です。このデータベース内アルゴリズムは、Oracle Machine Learning for PythonのPython APIを介して公開されます。 指数平滑法は、半世紀以上にわたって予測に広く使用されています。戦略的レベル、...
compute_random_mean関数は、乱数セットの平均を返します。次では、スクリプトを定義し、スクリプト・リポジトリに格納します。 コピーcompute_random_mean = """def compute_random_mean(index): import numpy as np import scipy from statistics import mean np.random.seed(index) res = np.rand...