将非正态分布的数据集转化为正态分布的数据集

可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法.1.对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据:X’=lgX当原始数据中有小值及零时,亦可取X’=lg(X+1)还可根据需要选用X’=lg(X+k)或X’=lg(k-X)对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境中某些污染物的分布,人体中某些微量元素的分布等,可用对数正态分布改善其正态性.

一个机器学习竞赛中,题目大意如下,本文主要记录数据处理过程,为了模型训练,第一步需要将中文数据集处理为数值类别数据集保存. 基于大数据的运营商投诉与故障关联分析 目标:原始数据集是含大量中文的xls格式的表格,目标处理为数值类别的csv表格. 原始数据集部分切片,如下格式: 目标数据集为,处理成对应的数值类别格式,如下: 解决思路:(处理中文需要注意编码) 总体分两步,1.提取每一列的值(含中文),作为key关键字,value为自增的整数,构造字典.利用了字典的key唯一的特性. 2.根据上一部

/// <summary> /// 1step:定义实体类 /// </summary> class PhoneNum { int pId; public int PId { get { return pId; } set { pId = value; } } int pTypeId; public int PTypeId { get { return pTypeId; } set { pTypeId = value; } } string pName; public string

#coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import scipy.misc import os # 读取MNIST数据集.如果不存在会事先下载. mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下 # 如果没有这个文件夹会自动创建 save_d

做完MNIST数据集的训练之后,我们想把自己的数据也拿来做一下相关的训练,那么如果调用MNIST数据读取的接口就需要按照他的数据格式来存取数据,首先来看看这个接口(input_data.read_data_set())): #coding=utf-8 #input_data.py的详解 #学习读取数据文件的方法,以便读取自己需要的数据库文件(二进制文件) """Functions for downloading and reading MNIST data."&qu

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution).若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2).其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布. 从上图可以看出,当相差1个方差(σ), 满足要求的面积有68.27%. 当相差2个方差(σ)时,满足要求的面积有95.45. 当相差3个方差(σ)时,满足要求的面积有99.

http://songshuhui.net/archives/77386 作 者: rickjin(靳志辉??) 校 对: 汤涛,香港浸会大学数学讲座教授 正态分布的前世今生(上) 六.开疆扩土,正态分布的进一步发展 19世纪初,随着拉普拉斯中心极限定理的建立与高斯正态误差理论的问世,正态分布开始崭露头角,逐步在近代概率论和数理统计学中大放异彩.在概率论中,由于拉普拉斯的推动,中心极限定理发展成为现代概率论的一块基石.而在数理统计学中,在高斯的大力提倡之下,正态分布开始逐步畅行于天下. 6.1

正态分布的运用:正态之美 作者 白宁超 2015年10月15日18:30:07 摘要:程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理.首先提到统计学,很多人认为是经济学或者数学的专利,与计算机并没有交集.诚然在传统学科中,其在以上学科发挥作用很大.然而随着科学技术的发展和机器智能的普及,统计学在机器智能中的作用越来越重要.本系列统计学的学习基于<深入浅出统计学>一书(偏向代码实现,需要读者有一定基础,可以参见后面PPT学习).正如(吴军)先生在<数学之美>一书中阐述的,基于统

原文链接:http://www.datastudy.cc/to/38 觉得很有用,但是用不上. 这个肯定是很多人对<统计学>这一门课程的直观感觉,如果这货一点用处都没有,那是不可能的,大学的老师又不傻,没用的课程不会做为基础课程开设.但是你说它有用在哪里,又没有办法举例出来,所以就用不上了. 坦白来讲,我不想开设一门所谓的<傻瓜都能学懂统计学>的类似课程,因为<统计学>是一门高投入,高回报的课程,也就是我们需要对它投入一定的热情和时间去学习,去思考,它才能对你有所回应,