stats.norm.pdf 第10页
- Python实现连续变量GHMM高斯隐马尔可夫模型
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实现GHMM的重点在于，将EM算法的两步分别实现出来，高斯HMM与普通HMM的区别在于它的观测值是连续变量，服从高斯分布假设，而原始HMM模型中观测值为离散变量。...
- Python实现概率分布，学数据统计的需要收藏
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作者：Runsen二项分布包含n个相同的试验每次试验只有两个可能的结果：“成功”或“失败”。出现成功的概率p对每一次试验是相同的，失败的概率q也是如此，且p+q=1。试验是互相独立的。试验成功或失败可以计数，即试验结果对应于一个离散型随机变量。...
- Python实战AB试验提升课程转化率的成效分析(一)
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- Python+统计学进行数据探索分析
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爱数据学习社welcome本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。...
- Python 绘制折扇图、嵌套环图、山峦图
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importpandasaspdimportnumpyasnpfrompalettable.colorbrewer.colorbrewerimportget_mapimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font....
- Python NumPy库相关功能及在科学计算领域的应用
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NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和对数组进行操作的函数。以下是一些常用的NumPy功能的详细示例：1.创建数组：...
- ML基础密度估计基础知识普及
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其实密度估计是一个非常简单的概念，我们已经熟悉了一种常见的密度估计技术：直方图。密度估计在无监督学习，特征工程和数据建模三个领域都有应用。高斯混合模型就是一种流行和有用的密度估计技术和基于近邻域的方法。高斯混合技术还可用作无监督聚类方案。...
- kmeans聚类理论篇
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前言kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。...
- kaggle比赛笔记
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importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpfromscipy.statsimportnormfromsklearn.preprocessingi...