奇偶校验码海明校验码循环冗余校验码奇偶校验码奇偶校验码是奇校验码和偶校验码的统称，是一种 「检错码」，用于检查二进制数据的 「位错」。奇偶校验码分为奇校验码和偶校验码两种方法。奇校验：1的个数为奇数偶校验：1的个数为偶数一、奇校验码奇校验码在数据发送前，「检查」1的个数，「奇数」个1就在头部填充0，「偶数」个1就在头部填充1，使数据整体保持奇数个1；接收数据时，重新检查1的个数： &nb
判别分析 的SPSS操作流程 1．Discriminant Analysis判别分析主对话框 图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框 （1）选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)， 按上面
15.1 问题的动机在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为
How the Mann-Whitney test worksMann-Whitney检验又叫做秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的：假定要检验两组数据之间有没有差异。首先，不管 分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。如果有相同的值，就得到相同的秩。相 同的值的秩是他们的秩的平均值。如果两组的秩的和
非参数检验概念数据描述的三个角度：集中趋势，离散程度和分布形态。常用统计推断检验方法分为两大类：参数检验和非参数检验。参数检验通常是假设总体服从正态分布，样本统计量服从T分布的基础之上，对总体分布中一些未知的参数，例如总体均值、总体方差和总体标准差等进行统计推断。如果总体的分布情况未知，同时样本容量又小，无法运用中心极限定理实施参数检验，推断总体的集中趋势和离散程度的参数情况。这时，可以用非参数
对于8个单细胞转录组数据集，用NMI和SE算法聚类，得到ARI和NMI评估指标：统计上述8个数据集的ARI和NMI均值，作为NMI和SE聚类的性能评估，但均值可能是随机采样导致的结果更优，如果要严格说明需进行统计学分析，如Mann-Whitney U等统计方法，如果得到pvalue小于0.05则从统计学上认为两者存在显著差异，SE确实优于NMI。--------------------------
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2023-11-24 13:32:48
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游志颖 中国卫生统计 1999年第2期第16卷 计算机应用 统计软件包SPSS给统计工作者提供了很大方便，SPSS for Windows版本推出后，使用者无需编写程序也可完成分析，使用更广泛了。然而，面对软件包提供的众多统计过程(或方法)，有些使用者感到迷惘。针对这 种情况，本文就如何正确使用SPSS for Windows软件包中Nonparametric Tests过程清单提供的8个非参
简介在总体分布未知的条件下对样本来自的两相关配对总体是否具有显著差异进行的检验，可以判断两个相关的样本是否来自相同分布的总体检验方法符号检验 符号检验是一种利用正、负号的数目对某种假设作出判定的非参数检验方法。符号检验的基本思路是，将第二组样本的每个观测值减去第一个样本的对应观测值，观测所得到的差值的符号，如果差值中正数的个数和负数的个数差距较大，则认为两样本来自的两相关配对总体具有显著差异Wi
Sklearn模型选择实战综述本篇博文详细讲解了机器学习中模型选择的理论知识。主要分为以下五个模块。经验误差与过拟合评估方法性能度量比较检验偏差与方差一、经验误差与过拟合机器学习始终都在关注一个误差的概念，学习器在训练集上的误差称为training error。在新样本的误差称为泛化误差（generalization error），显然我们希望得到泛化误差小的学习器。为了达到这个目的我们必须尽可能
文章目录一、异常检测的概念和应用1.1 异常检测的概念1.2 异常检测的应用二、高斯分布三、异常检测算法3.1 密度估计3.2 异常检测算法3.3 具体例子四、开发和评价一个异常检测系统4.1 数据的划分4.2 具体的算法评估方法4.3 具体例子五、异常检测与监督学习对比六、特征选择6.1 特征转换6.2 误差分析6.3 具体例子七、多元高斯分布7.1 多元高斯分布的概念7.2 协方差矩阵对模型
写在前面的话：周志华老师的这本书，我多次尝试阅读了，=-=，但却每次都坚持不下来，最后只是一个不明真相的吃瓜群众。每次心中却隐隐较着劲似得想要重头读一遍，这次恰逢年关，趁此闲暇，好好拜读一番！第一章 绪论1.1 引言通过买西瓜的例子引入。机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 机器学习形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E
使用python撰写电路计算书1、效果预览下图是效果预览，可以写公式，画图，带单位计算我们通常写计算书，使用mathcad或者maple等商业软件，但是个人使用可能还行，在很多公司是不允许使用破解版的。这时候我们有另外一个选择，就是使用python来做。我将进行详细讲解。2 软件安装2.1 python安装（1）在python的官网下载python安装包，建议安装最新版本python官网 （2）配
目录1、Mann-whitney 算法简介2、定义3、Mann-whitney 算法步骤 4、matlab函数5、实例及matlab代码独立双样本的非参数检验，不满足正态分布的小样本，秩和检验 X Y样本数量可以不相等参考链接：1、Mann-whitney 算法简介曼-惠特尼U检验又称“曼-惠特尼秩和检验”，是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的 [1]
利用SPSS检验数据是否符合正态分布正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布(此数据已在SPSS里输入好)在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”
机器学习中的算法性能假设检验一个数据集、单个算法一次留出法----二项检验多次重复留出法或交叉验证法----t检验一个数据集、两个算法----交叉验证t检验一组数据集、多个算法----Friedman检验与Nemenyi检验Friedman检验Nemenyi检验链接 一个数据集、单个算法一次留出法----二项检验的学习器被测得测试错误率为的概率是： 服从二项分布，可使用“二项检验”进行检验。
概要Spss概述下载与安装窗口介绍常用功能详情Spss概述 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），即“统计产品与服务解 决方案”，是世界上最早的统计分析软件。 2009年，SPSS公司被IBM收购。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，无需编程。软件特点1
第三节：变量 正如其他编程软件一样。 都是通过变量来传递和交换数据的，这是基础。按照《MATLAB基础知识提炼》这篇文章先介绍变量比较合适。编程语言不外乎包括两部分：数据和结构。应该先把数据这块儿概况讲解一下，概况就是变量。从本质上来看，变量代表了一段可操作的内存，也可以认为变量是内存的符号化。3.1 变量的命名 和其他语言一样，这块儿略。3.2 变量类型：局部变量、全局变量和永久变量 局部
# Python的Nemenyi检验函数实现
## 导言
在统计学中，Nemenyi检验是一种用于多组样本之间进行多重比较的非参数检验方法。该方法可以用于比较多组样本的均值是否具有显著差异。在本文中，我将教会你如何使用Python实现Nemenyi检验函数。
## Nemenyi检验流程
下面是Nemenyi检验的主要步骤和流程：
| 步骤 | 动作 |
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原创
2023-09-12 03:53:57
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一、K-means聚类K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，在modeler中无监督体现在设置“类型”节点并读取值时，没有一个字段的角色是目标。它的原理是将数据分成k个簇，每个簇的中心是该簇中所有点的平均值（中心点不一定是现存的点）。在聚类过程中，每个点被分配到与其最近的中心点所在的簇中，直到簇的中心不再发生变化或发生的变化可以忽略不计。K均值聚类算法的优点是简单易懂、易于实现，并且可以处理大规模
python画弗里德曼（Friedman） 检验和秩和检验（Nemenyi）检验图画好后效果图实现代码如
原创
2022-07-14 17:36:44
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