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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。
31110编辑于 2024-09-30 - 来自专栏BestSDK
当今最火10大统计算法，你用过几个？
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个很有意思的研究领域，在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。 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
1.5K100发布于 2018-03-02 - 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？
91520发布于 2021-09-18 - 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 - 来自专栏编程
当今最火10大统计算法，你用过几个？
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个
6.6K00发布于 2017-12-27 - 来自专栏周末程序猿
技术总结|十分钟了解UV统计算法HyperLogLog
考虑到上述问题的扩展性，除了统计APP每日的独立用户登录数，还需要统计打开每个页面的独立用户数。
44910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？
总的执行时间就是T(n) = (2n+2)*unit_time。 记为：T(n) = O(n)；
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）
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
75621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。
65910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？ 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
55410编辑于 2022-03-04 - 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
57370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。
84660发布于 2018-02-08 - 来自专栏API安全
API用户行为分析监测
监测方案：基于账号识别技术和统计算法，计算内部账号在规定的时间范围对各类数据交互API接口成功请求敏感数据的次数，当超过设定访问阈值，可能存在内部账号大量获取敏感信息风险，结合API敏感数据流向监控，判断该账号是否存在敏感数据外泄行为风险 监测方案：基于账号识别技术和统计算法，计算内部账号在规定的时间范围对文件下载API接口成功请求的次数，当超过设定下载阈值，则表明可能存在内部账号高频下载内部文件风险。 监测方案：基于账号识别技术和统计算法，计算不同账号在规定的时间范围对同一重点API失败请求的次数，当超过设定失败请求阈值，则表明可能存在批量账号猜测攻击安全风险。 监测方案：基于账号识别技术和统计算法，追踪账号在规定时间范围内失败登陆次数，同时计算单位时间内同一账号多次失败登陆的IP地址数量，若登陆失败次数超过设定阈值，或者超过设定登陆失败次数后的账号的存在多个IP
1.6K20编辑于 2023-10-24 - 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 ? 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CDA数据分析师
强大的图形功能软件：S-Plus
它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交 互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S-PLUS。
1.9K100发布于 2018-02-05 - 来自专栏数据小魔方
R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图
平滑曲线专门用于对于散点图趋势的拟合,geom_smooth函数内部有默认的拟合规则（根据统计统计算法计算出的拟合规则,而非实际的点）。 其中的括号内有默认的method参数,代表着拟合曲线所用到的统计算法,se代表着误差范围。（就是围绕着拟合直线的颜色带）。
6K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏API安全
技术专题：API资产识别大揭秘（二）
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。
1K30编辑于 2022-04-15 - 来自专栏颇忒脱的技术博客
算法 - 时间复杂度
注：本文仅为笔记 原文 极客时间 - 数据结构与算法之美 - 03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
92820发布于 2019-03-13 - 来自专栏全栈开发工程师
【Redis】005-Redis三大特殊数据类型：geospatial地理位置、HyperLogLog基数统计、Bitmaps位图
什么是基数： 集合A={1,2,3,4,5,3}的基数（一个集合中不重复的元素个数）为5； 简介： Redis2.8.9版本更新出来了HyperLogLog数据结构； Redis HyperLogLog基数统计算法 ； 举例：网站的UV（访问人数）； HyperLogLog基数统计算法优点：占用的内存是固定的2^64不同的元素，只需要消耗12k的内存； 存在0.81%的错误率（是可接受的，如果不容错误，则可以使用set
38910编辑于 2025-01-06
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