监督学习就是分类，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，然后利用这个最优模型将所有输入映射为相应的输出，对于输出进行判断实现分类，这就对未知数据进行了分类。监督学习中的典型例子是 KNN 和 SVM。
正态分布式许多检验的基础，比如 F 检验， t 检验，卡方检验等。因此对于一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的 图示法直方图： 是否以钟型分布箱线图： 观测矩形位置和中位数，若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置，则分布较为对称QQ 图：非参数检验法欢迎加入非盈利Python编程学习交流QQ群783462347，群里免费提供500 本Python书籍！4.两个变量
结构化数据二分类型：如性别多分类型：如职业有序类型：如收入水平 非结构化数据如：文本音频视频图片
1) 根据问题，判定感兴趣的参数2) 给定原假设, H03) 给定备择假设 H14) 选择一个置信水平 .5) 选择合适的假设检验6) 推导出拒绝域7)计算需要的统计变量8) 决定拒绝或接收原假设 H0
两组检验类型参数检测： 假定数据遵从某些特定的分布（例如：高斯分布），对总体参数进行估计或检验。例如 : z 检测， t 检测， ANOVA， chi-square 等非参数检测： 并没有假定数据遵从某种分布。 往往直接对分布的某种特性（如对称性，分位数大小）做检验。例如: Kolmogorov-Smirnov 检测， Wilcoxon 检测， Mann-Whitney 检测, K
原假设（Null Hypothesis）备择假设（Alternative Hypothesis）：即与原假设相悖的陈述检验统计量：用采样数据基于原假设计算出的统计量，用来检验原假设和备择假设 拒绝域：在该区间，拒绝原假设，而趋向于备择假设
如何使它们适用于我们自己定义的类？如果我们需要调试的详细信息，用户定义的类也应该有一个__repr__。如果我们认为为用户提供字符串版本会很有用，我们会创建一个__str__函数。# Python program to demonstrate writing of __repr__ and # __str__ for user defined classes # A user def
str（）用于为最终用户创建输出，而repr（）主要用于调试和开发。repr的目标是明确无误，str是可读的。例如，如果我们怀疑浮点数具有小的舍入误差，则repr将显示我们，而str可能不会。repr（）计算对象的“官方”字符串表示（具有关于abject的所有信息的表示）和str（）用于计算对象的“非正式”字符串表示（对于打印对象有用的表示）宾语）。print语句和str（）内置函数使用__
str（）和repr（）都用于获取对象的字符串表示。str（）的示例：s = 'Hello, Geeks.'print str(s) print str(2.0/11.0) 2. repr（）的示例：s = 'Hello, Geeks.'print repr(s) print repr(2.0/11.0) 从上面的输出，我们可以看到我们是否使用repr（）函数打
python中的nltk库比较任何两个单词的相似性指数import nltk from nltk.corpus import wordnet # Let's compare the noun of "ship" and "boat:" w1 = wordnet.synset('run.v.01') # v here denotes the tag verb w2 = wordnet.
我们如何识别单词的同义词和反义词？引理将是同义词，然后您可以使用.antonyms来查找引理的反义词。因此，我们可以填充一些列表，如：import nltk from nltk.corpus import wordnet synonyms = [] antonyms = [] for syn in wordnet.synsets("good"): for l in syn.lemm
WordNet是一个庞大的英语词汇数据库。名词，动词，形容词和副词被分组为认知同义词集（同义词集），每个表达一个独特的概念。同义词通过概念 - 语义和词汇关系相互关联。WordNet的结构使其成为计算语言学和自然语言处理的有用工具。WordNet表面上类似于词库，因为它根据词的含义将词汇组合在一起。但是，有一些重要的区别。首先，WordNet不仅仅是单词形式 - 字母串 - 而是单词的特定
在文件中执行停用词操作在下面的代码中，text.txt是要删除停用词的原始输入文件。filteredtext.txt是输出文件。可以使用以下代码完成：import io from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize #word_tokenize accepts a string as a
以下程序从一段文本中删除停用词：from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize example_sent = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."stop_words = set(stop
将数据转换为计算机可以理解的内容的过程称为预处理。预处理的主要形式之一是过滤掉无用的数据。在自然语言处理中，无用的单词（数据）被称为停用词。要检查停用词列表，可以在python shell中键入以下命令。 注意：您甚至可以通过在英语.txt中添加您选择的单词来修改列表。文件在stopwords目录中。
停用词：停用词是搜索引擎被编程为忽略的常用词（例如“the”，“a”，“an”，“in”），用于索引搜索条目和检索它们时作为搜索查询的结果。我们不希望这些单词在我们的数据库中占用空间，或占用宝贵的处理时间。为此，我们可以通过存储您认为是停用词的单词列表来轻松删除它们。python中的NLTK（自然语言工具包）有一个以16种不同语言存储的停用词列表。您可以在nltk_data目录中找到它们。ho
样本空间我们将随机实验 E 的一切可能基本结果组成的集合称为 E 的样本空间，记为 S。样本空间的元素，即E 的每一个可能的结果，称为样本点。样本空间又叫基本事件空间。例： 拍拍贷用户的学历 S={‘研究生或以上’， ‘本科’， ‘大专’， ‘高中’， ‘中专’， ‘初中及以下’}， A={‘研究生或以上’， ‘本科’， ‘大专’} 事件事件 A 是样本空间的子集，可分为四种类
范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；
奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。谱分析的基础是对称阵特征向量的分解，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。假设M是一个m×n阶矩阵，其中的元素全部属于域 K，也就是实数域或复数域。如此则存在一个分解使得a其中U是m×m阶酉矩阵；Σ是半正定m×n阶对角矩阵；而V*，即V的共轭转置，是n
伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0
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