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当今最火10大统计算法，你用过几个？
统计学习方法的经典研究主题包括： 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍 10 10. 无监督学习 目前为止，我们都只讨论过监督学习技术，其中数据分类都是已知的，且提供给算法的经验都是实体和其分类的关系。当数据的分类是未知的时候，就需要使用另一种技术了。
1.5K100发布于 2018-03-02 - 来自专栏编程
当今最火10大统计算法，你用过几个？
统计学习方法的经典研究主题包括： 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍 10 10. 无监督学习 目前为止，我们都只讨论过监督学习技术，其中数据分类都是已知的，且提供给算法的经验都是实体和其分类的关系。当数据的分类是未知的时候，就需要使用另一种技术了。
6.7K00发布于 2017-12-27 - 来自专栏程序员的园——原创文章
不造轮子之STL中统计算法
在日常的开发中，常涉及到容器的常见操作，如查找、删除、排序等，C++ STL提供了丰富的算法库，可以方便的完成这些操作。为了避免重复造轮子，同时为了提高效率，了解常见的STL算法是非常有必要的。本文将介绍统计相关算法。
31910编辑于 2024-09-30 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据科学】统计算法在Kaggle数据科学竞赛成功
最近，数学建模平台Kaggle举办了一个大数据联合竞赛来预测股票价格的短期变化。 联合举办的另一个平台BattleFin——也是致力于众包投资分析人才的发现和培养。参赛选手的新闻数据和情绪数据由RavenPack公司提供,然后要求使用这些数据来构建模型，进而预测价格变化。运用这些模型和预测数据，交易员和投资者在做投资决策的时候将用获得的信息来改进风险预警，进行投资。 Steve Donaho博士是大数据联合竞赛的赢家,其他三个获胜者都是kaggle请来的。 事实上,Donaho博士在Kaggle比赛中的出色
1.1K50发布于 2018-02-26 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
算法的执行效率，粗略地讲，就是算法代码执行的时间。但是，如何在不运行代码的情况下，用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢？
91720发布于 2021-09-18 - 来自专栏周末程序猿
技术总结|十分钟了解UV统计算法HyperLogLog
我们用如下代码实验： import random import math class LogLogV1: def __init__(self, maxbit: int, tries: int = 10 run_one_round() return all_rounds / self.tries if __name__ == '__main__': for i in range(10 rounds}, log2: ", math.log(rounds, 2)) 以上代码的含义是，获得连续 maxbit = 0，需要执行的次数是多少，这里通过 tries 重复次数来求平均值，最后输出： 10
46310编辑于 2025-02-27 - 来自专栏Android 技术栈
复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
实际上，不管是以 2 为底、以 3 为底，还是以 10 为底，我们可以把所有对数阶的时间复杂度都记为 O(logn)。为什么呢？
1.1K20发布于 2019-04-09 - 来自专栏开发运维工程师
统计算法｜一文了解Java中的commons-math3的StatUtils类（二）
double v4 = StatUtils.populationVariance(testData); System.out.println("[testData] 数组总体方差v4 = " + v4); （10
76821编辑于 2024-01-31 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
安防监控视频AI智能分析网关：人流量统计算法的应用场景汇总
TSINGSEE青犀人流量检测算法是内置在智能分析网关中的一种能够通过AI分析和计算人群数量以及密度的算法技术，在提升城市管理效率、改善用户体验和增加安全性方面发挥着重要作用。人流量检测算法在许多领域都有广泛的应用，如智慧城市、智慧交通、智慧景区等。
66710编辑于 2023-09-21 - 来自专栏软件工程
Sentinel算法
一 .统计算法有哪些，分别问题是什么？ 1.计数器固定窗口算法 使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，缺点：时间窗口固定，可能不准确，比如我们时间窗口宽度是1分钟，限制100qps，那么0~30s 10qps,30 令牌桶算法 程序以r(=时间周期/限流值)的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略 二、Sentinel用的什么统计算法，跟Hystrix
55810编辑于 2022-03-04 - 来自专栏AI科技评论
最新出炉——数据科学家最常使用的十大算法
Statistics 统计算法 8. Random Forests 随机森林算法 9. Time series/Sequence 时间序列 10. Text Mining 文本挖掘 ? 下面，我们继续通过雇员的类型来分析最流行的10个算法和深度学习。 ? 为了让这些差异更容易观看，我们针对特定雇员类型相关的平均算法使用量设计了一个算法。 我们注意到： 工业界数据科学家更倾向于使用回归算法、可视化、统计算法、随机森林算法以及时间序列 政府/非盈利组织更倾向于使用可视化、主成分分析算以及时间序列 学术界研究人员更倾向于使用主成分分析算法和深度学习
1.2K90发布于 2018-03-07 - 来自专栏API安全
技术专题：API资产识别大揭秘（二）
当我们在流量中识别到了10亿次API请求时，我们就必须考虑这到底是存在10亿个API资产，还是只有10个API资产。因此，API资产分析的聚合成为企业理清API资产真实数量的关键。 二、API聚合技术整体思路：基于统计算法，将通信流量中API初步归类，一般来说按照同一个业务系统进行分类，然后将其所有的 API 无论是 URL 的部分还是 Body 的部分，全部抽象成一个数据结构，通过统计的方法去缩小 我们以测试网站的API为例：从流量中获取到该网站存在以下API（通过处理，图中显示API的URL路径部分）通过统计算法处理之后，我们将得到路径相同、URL长度相同、拥有相同路径节点等条件的API聚合范围 根据统计后的聚合范围，我们对满足条件的API中的可变路径部分进行相似度计算并聚合，最终结果如下所示：小结本次主要旨在揭示基于统计算法的API资产分析和聚合技术。
1.1K31编辑于 2023-08-30 - 来自专栏归海刀刀
[SAS]Proc iml怎么计算GCV GSD GEOMEAN
01 proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。 ： proc iml; A = {1 2 3, 4 5 6, 7 8 9}; B = inv(A); /* B is the inverse of A */ quit; 计算一个10x10 随机矩阵X的特征值和特征向量，并将结果赋值给L和V： proc iml; call randseed(123); /* set random seed */ X = j(10,10); /* create a 10x10 matrix */ call randgen(X,"Normal"); /* fill X with normal random numbers */ L = eigval(X); / proc iml和matlab都是矩阵语言，它们都可以用来进行矩阵运算和自定义统计算法。它们的语法也有一些相似之处，比如都用方括号来创建矩阵，都用分号来结束语句，都用星号来表示矩阵乘法等¹。
1.2K50编辑于 2023-09-27 - 来自专栏vivo互联网技术
vivo 故障定位平台的探索与实践
上图红框区域，A服务从10:00左右，每分钟平均时延从78ms开始增长，突增到10:03分的90ms左右。 先求出正常区域的平均值，如下图：（7）计算异常区域波动方差：根据异常区域波动点与正常区域均值之间的波动计算波动方差和波动比率，如下图： （8）时间线过滤：过滤掉波动方向相反、波动比率小于总波动比率的1/10 我们在做机器学习或AIOps时，想要从中找出一些有价值的规律，其实挺难的；3、经验知识化：当前我们的专家经验很多都在运维和开发同学的脑海中，如果将这些经验知识化，对于机器学习或AIOps将是一笔宝贵的财富；4、从统计算法往 AI算法演进：我们故障定位现在实际用的是统计算法，并没有用到AI。 统计往往是一种强关系描述，而AI偏向弱关系，可以以统计算法为主，然后通过AI算法优化的方式。
1.1K30编辑于 2023-01-09 - 来自专栏全栈程序员必看
基于matlab直方图均衡,matlab 直方图均衡实验报告.pdf「建议收藏」
原始图像灰度直方图统计算法一 for l 0:255 for i 1:row iffid(i,1) l h(l+1) h(l+1)+1; end end end 2. 原始图像灰度直方图统计算法二 for i 1:row h(fid(i)+1) h(fid(i)+1)+1; end 由主要代码部分可以看出：算法二算法复杂度很小，这是利用fopen 打开文件的 m 1
57470编辑于 2022-11-02 - 来自专栏CSDN技术头条
如何选择Spark机器学习API
本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 ? 你不是一个数据科学家。 有一个你在用Spark SQL和Spark流处理的时候很可能同时用到的东西，就是Spark MLlib，Spark MLlib是一个API形式的机器学习库和统计算法。 统计算法 这些API主要是用来进行A-B检验或者A-B-C检验。通常在商业中，我们认为，如果两个东西的平均值相等，那么这两个东西就大体相当了。其实不一定。
85060发布于 2018-02-08 - 来自专栏编程珠玑
10%+10%=0.11？是bug还是feature？
所以10%+10%实际上计算的是： 10% + 10% * 10% = 0.11 但是对于国内的用户来说，如果计算器没有括号你会怎么计算？ 所以，如果你计算10%+10%，它是下面的过程： 结果 操作 0 初始值 0 输入10%，计算0 + 10% * 0 0 输入+10%，计算0 + 10 *0 最终会得到0。 只不过很多手机计算器中直接把第一个10%当成了0.1，这也就是我们看到一些手机计算器最终会得到0.11结果的原因。 但是如果你计算100 * 10%，它按照原始的方式计算，即计算得到10。 另外我们都知道，%常用于取模运算，它是一个二元运算符，例如： 10%3 = 1 所以当你在Linux的命令行输入bc，然后输入10+10%，你会看到下面的结果 $ bc 10+10% (standard_in ) 3: syntax error 10%3 1 没错，它会提示你语法错误，而不是帮你计算10的10%，因为这里的%并非计算百分数，而是用来取模的。
69210发布于 2019-09-10 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-10-10-享元模式
解释器模式第一遍没有读懂，看到后面说实际项目中很少用到，因为它会引起效率、性能以及维护等问题，会直接用已有的成熟的工具。
27310编辑于 2022-10-25 - 来自专栏CDA数据分析师
在头部互联网电商大厂当数据分析师，是种什么体验？
然后主要是用来营销定位一个人群，然后用户级别主要用的是一些统计算法，然后主要用的场景就是可以定位人群，或者是进行行为划分。 销量预测它基本上有三种算法，统计算法、计学算法和深度学习算法。 统计算法的话，比如同年1月环比移动平均法。 有10个用户，已知他的搜索次数，有它的浏览次数，那么根据这些数据我就可以来预测他是否购买，可以用到一些算法，比如LightGBM、Prophet等算。
1K30编辑于 2022-04-15 - 来自专栏BestSDK
机器学习精华，10问10答
GAN类问题 10. 机器学习领域的新人应该了解对抗性机器学习的哪些内容？ Alexey Kurakin：首先，你要对机器学习和深度学习有一定的了解，这样才能理解这个问题的背景。
1K60发布于 2018-03-01
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