几种常见统计指标算法

最新推荐文章于 2023-11-26 14:43:45 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法
泛统计理论初探——统计编码方法简介
喷火龙与水箭龟的博客
02-01 5096
统计学习-统计编码方法简介 机器学习常见的编码方法简介 在实际的问题中，经常会遇到自变量是分类变量的问题，比如血型、学历、职称级别、衣服型号等。在处理这些变量的时候，通常会对变量进行编码处理，使得原来的变量取值变成数学上的数字，比如0，1等数值，这样可以方便代入模型来进行实际预测和分析。在本文中，我们将介绍几种常见的编码方法，通过学习编码方法来加深机器学习中对分类变量处理的认识。 常见的结构型数据...
常用统计分析指标及检验方法
08-06
常用统计分析指标及检验方法，包括四分位数截距，变异系数，t检验，方差检验，F检验，卡方检验等。
【整理自用】统计学习、机器学习常见算法（整理更新）
wushuomin的博客
03-07 1273
K近邻法 详见《统计学习》P53页。 代码收藏90Zeng的博客Kd树的c++实现。 在利用kd树搜索最邻近点的时候有一句话： 当前最近点一定存在于该结点一个子结点对应的区域，检查子结点的父结点的另一子结点对应的区域是否有更近的点。具体做法是，检查另一子结点对应的区域是否以目标点位球心，以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的圆或超球体相交： 如果相交，可能在另一个子结点对应的...
常用统计指标计算公式
jidawanghao的专栏
09-11 218
常用统计指标计算公式
目标检测扩（六）一篇文章彻底搞懂目标检测算法中的评估指标计算方法（IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP） ）
qq_40959462的博客
10-21 8137
​ 基本在目标检测算法中会碰到一些评估指标、常见的指标参数有：IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP）等。这些评估指标是在评估阶段评价训练的网络好坏的重要依据。
智能分析最佳实践——指标逻辑树
一个有情怀的程序猿博客
06-29 1992
所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析查找问题原因，这个过程通常需要一天时间。几乎每种业务角色的用户都在做相似的分析，但在业务方分析人员发生工作变动时，分析方法难以得到较好传承。因此我们需要一款自动给出分析结论的智能化数据产品来解决上面的问题，产品的基本功能如图1所示。 图1 产品架构图 由上图可知，指标逻辑树就是我们抽象出来的智能异动分析数据..
排序算法常用评价指标计算方式（AUC,MAP,NDCG,MRR）
热门推荐
weixin_38405636的博客
06-13 2万+
现在的排序评估指标主要包括MAP、NDCG和AUC三个指标。NDCG考虑多指标，MAP和AUC考虑单个指标。1.AUC  最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯 下...
常见的评价指标及其计算方法
weixin_48697962的博客
08-31 8039
常见的评价指标及其计算方法
【机器学习】算法性能评估常用指标总结
最新发布
TwcatL_tree
11-26 2244
ROC（Receiver Operating Characteristic）翻译为"接受者操作特性曲线"。曲线由两个变量1-specificity 和 Sensitivity绘制. 1-specificity=FPR，即负正类率。Sensitivity即是真正类率，TPR(True positive rate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。
深入了解这些统计指标的计算和应用
相信相信的力量
10-19 365
计算和应用统计指标是数据分析和数据科学中的重要内容。以下是一些常见的统计指标及其计算方法和应用场景：平均值（Mean）：计算方法：将所有观测值相加，然后除以观测值的数量。应用场景：用于衡量数据集的中心趋势，尤其适用于对称分布的数据。中位数（Median）：计算方法：按照从小到大的顺序排列所有观测值，如果观测值的数量是奇数，则中位数是中间的值；如果观测值的数量是偶数，则中位数是中间两个值的平均值。应...
ACM入门教程-线性递推
TGX的博客
11-05 764
写在前面 今天讲一个基本的算法思想递推，所谓递推就是根据当前值能够求出下一个值，比如我们熟悉的斐波那契数列，它规定了前两个数为1，剩下的数由f（n）=f（n-1）+f(n-2)来推导而出，在算法竞赛中，常常抛出一个实际问题，大家需要抽象出数学模型也就是递推式子就能顺利解题目。 奇怪的数列 Problem Description 塔兹米是一个喜欢数学的好孩子。有一天，他发现了一个奇怪的数列： 1,1,2,3,5,8,…… 在思考许久之后，聪明如他也没办法算出数列中第N个数字，你能帮助他吗? Input 有多组
递归算法
周闖的博客
03-02 869
To iterate is human, to recurse, divine. 人理解迭代，神理解递归。 什么是递归 递归算法（英语：recursion algorithm）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题，因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。 简单地说，就是如果在函数中存在着调用函数本身的情况，这种现象...
机器学习算法——评价指标汇总
daisy的博客
08-13 7419
准确率，精确率，召回率和F1 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure ROC-AUC ROC曲线 需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score，以及我们今天要讨论的ROC和AUC。下图是一个ROC曲线的示例。ROC更好的参考 正如我们...
三、性能指标的计算公式
不苦
06-10 5853
3、根据性能指标的计算公式，补充相关公式元素的含义。（1）吞吐量：F=N*R/TF：吞吐量；N：并发虚拟用户数；R：每个虚拟用户发出的请求数量；T：性能测试所用的时间（2）平均的并发用户数：C=nL/TC：平均的并发用户数；n：login session的数量；L：login session的平均长度；T：考察的时间段长度（3）并发用户数的峰值：C^u=C+3√CC^u：并发用户数的峰值；C：平均...
股市K线图指标算法的代码实现（二）
carryWorld的博客
07-06 1万+
算法补充，包括KDJ，PBX（PUBU），CCI，ATR，BIAS
OBV指标的原理以及算法
li123128的博客
07-07 9908
1 OBV指标的原理以及算法 形象地讲，OBV指标是将成交量与股价的关系数字化，并根据股市的成交量变化情况来衡量股市的上涨或下跌支持力，以此来研判股价的走势。OBV指标的设计是基于如下的原理。 第一，如果投资者对当前股价的看法越有分歧，那么成交量就越大，反之成交量就越小，所以可以用成交量来衡量多空双方的力量。 第二，股价在上升时，尤其是在上升初期，必须要较大的成交量相配合，相反股价在下跌时，无需耗费很大的动量，因此成交量未必放大，甚至下跌阶段成交量会有萎缩趋势。 第...
EXPMA指标基础算法以及计算公式
ALex:to give you a better comprehension
03-15 1万+
参考：ecpma指数-百度百科指标概述EXPMA指标简称EMA，中文名字：指数平均数指标或指数平滑移动平均线，一种趋向类指标，从统计学的观点来看，只有把移动平均线（MA)绘制在价格时间跨度的中点，才能够正确地反映价格的运动趋势，但这会使信号在时间上滞后，而EXPMA指标是对移动平均线的弥补，EXPMA指标由于其计算公式中着重考虑了价格当天（当期）行情的权重，因此在使用中可克服MACD其他指标信号对于
股票指标算法
lzqjqh520的博客
09-20 3112
MA（移动平均线） MA(N)=（Ct + Ct-1+ Ct-2+…+ Ct-n+1）÷N Ct: 计算周期内第t个交易日的收盘价 （ 取值（MA(5)、MA(10)、MA(20) ） 2. MACD（指数平滑异同移动平均线） 今日EMA(12)=(2/13)×今日收盘价+（11/13）×昨日EMA(12) 今日EMA(26)=(2/27)×今日收盘价+（25/27）×昨日EMA(2
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