python学习第23天

最新推荐文章于 2025-08-20 09:04:18 发布
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【Python实例第23讲】Ledoit-Wolf 协方差估计法
wong2016的博客
12-08 5761
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 通常的协方差最大似然估计能够使用缩水(shrinkage)的方法正则化。Ledoit and Wolf在2004年提出，通过最小化MSE的准则，计算渐近最优的缩水参数，产生了以他们的名字命名的Ledoit-Wolf协方差估计法。chen等人进一步在2010年提出了Ledoit-Wolf缩水参数的改进，即，OAS系...
python 方差_使用python+sklearn实现收缩协方差估算：LodoitWolf、OAS和最大似然性
weixin_39756696的博客
11-28 928
使用协方差估计时，通常的方法是使用最大似然估计器，例如sklearn.covariance.EmpiricalCovariance，它是无偏的，即当给定许多观测值时，它会收敛到真实(总体)协方差，但是对它进行正则化以减少其方差也是有益的，反过来则会带来一些偏差。本示例说明了在Shrunk Covariance估计器中使用简单正则化的效果，特别地，它着重于如何设置正则化的量，即如何选择偏差...
【Scikit-Learn 中文文档】协方差估计 / 经验协方差 / 收敛协方差 / 稀疏逆协方差 / Robust 协方差估计 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
妳那伊抹微笑的专栏
11-23 1634
2.6. 协方差估计 许多统计问题在某一时刻需要估计一个总体的协方差矩阵，这可以看作是对数据集散点图形状的估计。 大多数情况下，基于样本的估计（基于其属性，如尺寸，结构，均匀性）， 对估计质量有很大影响。 sklearn.covariance 方法的目的是 提供一个能在各种设置下准确估计总体协方差矩阵的工具。 我们假设观察是独立的，相同分布的 (i.i.d.)。 2.7. 经验协方差 已知数据集的协方差矩阵与经典 maximum likelihood estimator(最大似然估计) （或 “经验协方差
Python入门：Python3 字典全面学习教程
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Python入门：Python3 字典全面学习教程，本文是 Python3 字典的全面学习教程，涵盖多方面内容。先介绍字典基本概念，其由键值对组成，键唯一且不可变，值可任意。接着讲解创建方式，有大括号和内置函数 dict () 两种。还阐述了访问字典值的方法及访问不存在键的问题与解决办法，以及修改、删除字典元素的操作。另外，说明了字典键的唯一性和不可变性特性，最后列举了字典的内置函数与方法，并给出常用方法实例，助力读者掌握字典使用以解决实际问题。
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Python入门：Python3 运算符全面学习教程，在 Python 编程中，运算符是处理数据和变量的基础工具。掌握各种运算符的用法，能帮助我们更高效地编写代码、处理逻辑。本文是 Python3 运算符的学习教程，详细讲解了算术、比较、赋值、位运算、逻辑、成员、身份共七类运算符及优先级。算术运算符含加减乘除等基础运算；比较运算符返回布尔值判断对象关系；赋值运算符含复合赋值及 Python3.8 新增的海象运算符；位运算符基于二进制计算；逻辑运算符组合布尔表达式；成员运算符判断值是否在序列中；身份运算符比较
Python入门：Python3 集合全面学习教程
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Python入门：Python3 集合全面学习教程，本文是 Python3 集合的全面学习教程，集合作为 Python 中独特的数据结构，凭借其去重性和集合运算能力，在数据处理、关系判断等场景中发挥着重要作用。掌握集合的创建、基本操作和运算规则，能让你的代码更简洁高效。建议多结合实际场景练习，比如用集合进行列表去重、判断元素归属关系等，加深对集合特性的理解。
Python入门：Python3 字符串全面学习教程
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Python入门：Python3 字符串全面学习教程，本文详细介绍了 Python3 字符串的相关知识，包括创建方式，即使用单引号或双引号赋值；访问方法，通过方括号截取，索引从 0 开始；更新可截取拼接实现。还讲解了转义字符、多种运算符及用法，字符串格式化的三种方式（%、str.format ()、f-string），三引号的多行字符串功能，Unicode 字符串特点，以及 40 种常用内建函数，帮助初学者全面掌握 Python3 字符串操作。
Python入门：Python3 推导式全面学习教程
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Python入门：Python3 推导式全面学习教程，本文详细介绍了 Python 推导式这一简洁高效的数据处理方式，涵盖列表、字典、集合和元组四种类型。列表推导式可通过表达式、迭代和条件过滤生成新列表，如过滤长字符串并转大写；字典推导式以键值表达式构建字典，例如用字符串及其长度创建键值对；集合推导式生成集合，能进行去重和过滤操作；元组推导式返回生成器对象，需转换为元组使用。文章还给出使用建议，强调保持简洁、按需选择类型及关注效率，帮助读者掌握推导式以优化代码。
Python入门：Python3 循环语句全面学习教程
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Python入门：Python3 循环语句全面学习教程，本文详细解析了 Python3 的循环语句，包括 while 和 for 两种类型及相关控制语句。while 循环基于条件重复执行，介绍了基本语法、计算 1 到 100 总和实例、无限循环、与 else 结合及单行循环体用法。for 循环用于遍历可迭代对象，讲解了基本语法、遍历列表和字符串实例，还介绍了 range () 函数的多种用法及 for…else 语句。此外，说明了 break、continue、pass 三种循环控制语句的作用和实例
Python入门：Python3 with关键字全面学习教程
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Python入门：Python3 with关键字全面学习教程，本文详细介绍了 Python 中 with 关键字的相关知识。with 基于上下文管理协议，能优雅处理资源管理问题，解决了传统方式易遗漏释放资源、代码冗长、异常处理复杂等问题，具有自动释放资源、代码简洁等优势。文章阐述了其基本语法、工作原理，列举了文件操作、数据库连接等应用场景，还讲解了自定义上下文管理器的两种方式，以及常见问题与最佳实践，旨在帮助读者掌握 with 的使用与原理，写出更可靠的代码。
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