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如何利用总体均值估计帮助企业把控质量生产

一、内容导入在企业生产过程中，我们要时刻监控产品的质量，而评估一批产品的好坏时，很多时候都需要计算产品的平均重量、平均寿命等，一种方法是测量出所有产品的相应值，然后求均值、标准差、比例等参数。但是这种方法往往是不能实现的，比如我们想知道一批电子元件的平均使用寿命，我们不能把所有电子元件都使用到坏来...

好享学丨相见恨晚!五招提升你的制图效率，数据专家都在用

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。...

基于密度(Density-based)的聚类——核密度估计(KDE)

Indensity-basedclustering,clustersaredefinedasareasofhigherdensitythantheremainderofthedataset.Objectsinsparseareas-thatarere...

四种超级简单的方法用Python实现更加精细的数据可视化

数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的重要组成部分。您通常会从探索性数据分析（EDA）开始，以获得对数据的一些见解，创建可视化确实有助于使事情更清晰，更容易理解，尤其是对于更大，更高维度的数据集。在项目即将结束时，能够以清晰，简洁和引人注目的方式呈现您的最终结果非常重要，以便您的受众（通常是非技术...

发现一个提取时间序列技术指标的神器

编程有难度，城哥有态度！关注我，带领大家一起学习起来...

利用蒙特卡罗方法进行非独立多变量风险分析

在风险管理和决策分析中，考虑变量之间的相关性是至关重要的。本文介绍了如何使用蒙特卡罗方法进行非独立多变量的风险分析，以帮助在复杂环境中做出更准确的风险评估。...

假设检验、Z检验与T检验

概述假设检验是统计学、分析学和数据科学中的一个关键概念了解假设检验的工作原理、Z检验和t检验之间的区别以及其他统计概念介绍冠状病毒大流行使我们大家都成了一个统计学家。我们不断地核对数字，对大流行将如何发展做出自己的假设，并对何时出现“高峰”提出假设。...

使用高斯混合模型拆分多模态分布

本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。高斯混合模型（GaussianMixtureModels，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。GMM是一种生成模型，它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个分...

使用 FastAPI 和 Angular 部署机器学习模型

在本文中，我们将探讨如何为生产准备机器学习模型，并将其...

介绍贝叶斯优化

统计，概率，优化12分钟阅读>PhotobyM.B.M.onUnsplash优化功能在许多现实生活中的分析用例中非常重要。通过优化，我们的意思是，用一组参数组合找到目标函数的最大值或最小值。发现MIN或MAX值以及参数应该是目标。在本文中，我们将讨论使用贝叶斯方法优化未知昂贵功能...