Mad World

最新推荐文章于 2024-04-02 21:51:45 发布
最新推荐文章于 2024-04-02 21:51:45 发布
阅读量402 收藏
点赞数 1
分类专栏： Xluo
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/luo91820/article/details/5303297
版权

       天亮，早起

　　周围都是熟悉的面容，

       无表情，面无表情，

       没有未来，没有未来，

       当人们的日子就这样循环往复，

       这真是一个非常非常疯狂的世界！­

机器学习数据预处理之离群值/异常值：MAD法（绝对值差中位数法）+绝对中位差（Median Absolute Deviation，MAD）
data+scenario+science+insight
08-26 5249
机器学习数据预处理之离群值/异常值：MAD法（绝对值差中位数法）+绝对中位差（Median Absolute Deviation，MAD） garbage in，garbage out. 异常值是分析师和数据科学家常用的术语，因为它需要密切注意，否则可能导致错误的估计。 简单来说，异常值是一个观察值，远远超出了样本中的整体模式。 异常值在统计学上的全称是疑似异常值，也称作离群点(outlier)，异常值的分析也称作离群点分析。异常值是指样本中出现的“极端值”，数据值看起来异常大或异常小，其分布明显
离群值/异常值的处理方法：MAD法与绝对中位差（Python实现）
BitSlinger的博客
09-05 865
在实际应用中，除了标记离群值外，我们还可以选择删除离群值、替换为缺失值或使用其他插值方法进行填充，具体取决于数据集的特点和分析任务的要求。MAD法的基本思想是，假设数据服从一个稳定的分布，绝大多数的数据点应该位于中位数附近，而离群值的绝对中位差较大。通过设置适当的阈值，我们可以将超过阈值的数据点标记为离群值，并采取相应的处理策略。在示例代码中，我们生成了一个包含离群值的示例数据集，其中前1000个数据点服从均值为0、标准差为1的正态分布，后10个数据点服从均值为10、标准差为1的正态分布。
中位数绝对偏差(MAD)法处理离群值
你的问题在于，读书太少而想得太多。
09-27 7134
利用中位数绝对偏差法（MAD）处理离群值！附matlab代码。
异常检测方法-MAD
Rnan_prince的博客
01-10 6846
绝对中位差（MAD，median absolute deviation）方法是近年来受到青睐的异常值检测方法。 MAD 定义为，一元序列Xi同其中位数偏差的绝对值的中位数（deviation，偏差本身有正有负）： 假定数据服从正态分布，我们让异常点（outliers）落在两侧的 50% 的面积里，让正常值落在中间的 50% 的区域里： 正态分布下，±0.67449包含50%面积，而1/0.67449≈1.4826，因此： 正态分布相关请参考：python标准正态分布表(scipy.s..
异常值检测——绝对中位差MAD（median absolute deviation ）
qq_32649321的博客
06-25 4万+
文章目录一、MAD介绍二、计算MAD方法参考资料 一、MAD介绍 MAD（median absolute deviation）绝对中位差 在统计学中，MAD是对单变量数值型数据的样本偏差的一种鲁棒性测量，即是用来描述单变量样本在定量数据中可变的一种标准。 In statistics, the median absolute deviation (MAD) is a measure of statistical dispersion and it is a robust measure of the va
因子数据预处理-去极值和标准化
最新发布
cl2010abc的专栏
04-02 1541
多因子数据预处理
mad的mad_synth_frame函数
09-10
mad_synth_frame是在MAD库中用于将MPEG音频解码为PCM样本的函数。它通过使用给定的MAD帧将MPEG编码的音频数据解码为PCM样本来工作。MAD库是一个开源的音频解码器，可用于在各种应用程序中解码MPEG音频。 ### 回答2...
torrent-docker:MAD SCIENCE使用bittorrent实时启动远程docker映像
05-04
MAD SCIENCE使用bittorrent实时启动远程docker映像 npm install -g torrent-docker torrent-docker --help 坚持你的大脑 Docker映像非常庞大。 一个简单的hello world节点应用程序很容易占用> 600MB空间。 下载/上传...
mad的mad_stream_buffer
02-06
mad_stream_buffer是MAD库中的一个数据结构，用于存储MPEG音频流数据。它包含一个缓冲区，用于存储已经解码的音频数据，以及一些其他信息，如缓冲区中数据的长度和位置。MAD是一个开源的MPEG音频解码器，可以用于在...
Mobile-Application-Development-Course-Work:MAD课程UNCC
04-27
"Mobile-Application-Development-Course-Work:MAD课程UNCC"是一个针对这一主题的课程项目，由学生在2015年Spring学期完成。在这个项目中，学生们深入学习了如何利用最新的Java技术和Android SDK来构建功能丰富的...
mad_stream_init
02-06
mad_stream_init 是一个函数，它用于初始化一个 MAD 的数据流。MAD 是一种用于在 Unix-like 系统上处理 MP3 音频文件的库。mad_stream_init 函数通常是在解码 MP3 文件之前调用的，它会将数据流的状态设置为准备解码...
【零基础】Python金融分析与量化交易实战
03-20
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑Python金融分析与量化交易实战课程旨在帮助同学们快速掌握Python数据分心核心技能与交易交易系统策略部署与回测分析。全部课程内容皆以实战为主，通俗讲解数据分析常用方法与经典解决方案。主要包括三大核心模块：1.Python数据科学必备工具包实战；2.金融数据分析处理与分析实例；3.量化交易平台策略分析实战。整体风格通俗易懂，零基础即可入门，适合准备转行就业与进阶提升的同学们。 课程特色：１、机器学习算法全面覆盖，每个算法均有配套项目实战！２、通俗易懂，用最接地气的方式讲解复杂的算法与代码！３、五年沉底，精选配套案例，打造最适合初学者的实战路线图！４、机器学习教材免费领取，课程持续更新，永久有效！
异常值检测 —— MAD（median absolute deviation）
weixin_30662011的博客
05-20 4756
MAD 定义为，一元序列 XiXi 同其中位数偏差的绝对值的中位数（deviation，偏差本身有正有负）； MAD=median(|Xi−median(X)|)MAD=median(|Xi−median(X)|) 1. MAD 用于异常点的检测 假定数据服从正态分布，我们让异常点（outliers）落在两侧的 50% 的面积里，让正常值落在中间的 50...
pandas 常用的数学统计方法 mad()
weixin_38477351的博客
03-02 5606
pandas 常用的数学统计方法 mad() 1、定义：根据平均值计算平均绝对距离差。 2、示例： import pandas as pd student_info = pd.read_csv("F:/人工智能/科学计算库/files/student_info.csv") pri...
第五章：量化研究专题（第五篇：数据处理专题：去极值、标准化、中性化 ）
无语僧
05-18 2万+
导语：一般的数据预处理中常提及到三类处理：去极值、标准化、中性化。我们将向大家讲述这常见的 三种数据处理操作。 一、去极值 　　在分析上市公司当季净利润同比增长率数据时，我们往往会被其中一些公司的数据干扰，如图中江 西长运，2017 三季度净利润同比增长率高达32836.04% ！而实际上大部分公司的当季净利润同比增长 率的数值都远远达到这个值的百分之一。那么数据去极值操作就显得尤为关键，可以剔除...
哈希表简单讲解
weixin_53012351的博客
01-25 398
哈希表简单应用 什么是哈希表 哈希表按我自己的理解就是一个查找表， 简单应用 比如一个链表，它一个节点里含有两个内容 typedef struct ListNode{ int value; char name[5]; struct ListNode* next; }ListNode; value用来存学生的学号，name[5]字符数组用来存学生姓名，对与这样一个链表如果我们想要找到某个学号的学生姓名就需要遍历整个链表，而哈希表便可以直接找到他/她，这里我们可以用以下指针数组 Lis
图像匹配算法 MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD,LBD算法
热门推荐
开源节流
08-07 5万+
图像匹配算法分为3类：基于灰度的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于关系的匹配算法 （1）基于灰度的模板匹配算法：模板匹配（Blocking Matching）是根据已知模板图像到另一幅图像中寻找与模板图像相似的子图像。基于灰度的匹配算法也称作相关匹配算法，用空间二维滑动模板进行匹配，不同匹配算法主要体现在相关准则的选择方面，常见的基于模板的匹配算法可以参考下面的链接： 参考：http://bl...
数据处理：去极值、标准化
茨时代べ 的博客
09-09 1万+
1. 数据处理专题：去极值、标准化 导语：一般的数据预处理中常提及到的处理：去极值、标准化。我们将向大家讲述这常见的数据处理操作。 注意： 该笔记只能在mindgo网站的notebook中实现。 1.1 去极值 在分析上市公司当季净利润同比增长率数据时，我们往往会被其中一些公司的数据干扰，如图中江西长运，2017三季度净利润同比增长率高达32836.04%！而实际上大部分公司的当季净利润同比增长率...
机器学习数据清洗之异常数据处理、标准差法、MAD法、箱图法、图像对比法、异常值处理准则
data+scenario+science+insight
06-03 1669
机器学习数据清洗之异常数据处理、标准差法、MAD法、箱图法、图像对比法、异常值处理准则 目录 机器学习数据清洗之异常数据处理、标准差法、MAD法、箱图法、图像对比法、异常值处理准则 标准差法 MAD法 箱图法 图像对比法 异常值处理准则 标准差法 标准差法又称为拉依达准则，适用于有较多组数据的时候。标准差本身可以体现因子的离散程度，是基于因子的平均值而定的。在离群值处理过程中，可通过用平均值加几个标准差的方式来衡量因子与平均值的距离。 标准差法：它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值