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OCR -- 训练数据扩增的方法
def cliped_rand_norm(mu=0, sigma3=1): """ :param mu: 均值 :param sigma3: 3 倍标准差， 99% 的数据落在 (mu
1.3K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏SQL 周周练
【SQL 周周练】爬取短视频发现数据缺失，如何用 SQL 填充
只不过 $\ln(x)$ 服从正态分布，取 $\mu - 3\sigma, \mu + 3\sigma$ ；那么 $x$ 就应该取 $e^{\mu-3\sigma}, e^{\mu+3\sigma}$，
49920编辑于 2025-05-07 - 来自专栏智能大数据分析
【数据可视化包Matplotlib】Matplotlib基本绘图方法
数据的数值分布几乎全部集中在区间 (\mu-3,\mu+3) 内，超出这个范围的数据仅占不到 0.3\% 。故根据小概率原理，可以认为超出 3\sigma 的部分数据为异常数据。
2.2K10编辑于 2025-01-22 - 来自专栏张俊红
14种数据异常值检验的方法！
图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+
2.2K20编辑于 2022-05-30 - 来自专栏数据派THU
总结了14种数据异常值检验的方法！
图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+
1.8K20编辑于 2022-09-19 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
14种异常检测方法汇总（附代码）！
图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*
3.9K41编辑于 2022-12-27 - 来自专栏数据派THU
收藏！14 种异常检测方法总结
图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*
1.6K10编辑于 2022-06-29 - 来自专栏Python编程爱好者
理论+实践！14 种异常检测方法总结！
图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*
1.2K10编辑于 2024-03-19 融合行为序列时序特征的智能体异常检测技术研究
若已知某零件的正常尺寸均值为μ\muμ，标准差为σ\sigmaσ，根据3σ3\sigma3σ原则，当零件尺寸超出(μ−3σ,μ+3σ)(\mu-3\sigma,\mu+3\sigma)(μ−3σ,μ+3σ
27210编辑于 2025-10-28
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