数据科学是组织、处理和分析海量数据以从中提取知识和见解的过程。它涉及许多不同的领域，包括统计和数学建模、从数据源提取数据以及数据可视化方法。通常需要使用大数据技术来收集结构化和非结构化数据。在接下来的部分中，我们将探讨数据科学的几个应用以及 Python 在这些应用中如何发挥作用。Python 是一种广泛使用的、高级的、通用的、面向对象的和解释型语言。要使用 Python 执行任务，只需要… 阅读更多

Python 是一种通用的、面向对象的、解释型的、高级语言，在市场上非常受欢迎。Python 有一个非常丰富的库，其中包含几乎所有用途的预定义代码，并且要使用 Python 执行任务，只需要逻辑，因为大部分编码部分由 Python 本身处理。Python 拥有庞大的开发者社区，为新手和经验丰富的 Python 用户提供了额外的好处，即不会出现任何错误问题。在进入 Python 用于数据科学的介绍之前，让我们先了解一些数据科学的基础知识。什么是数据科学？… 阅读更多

在自然语言处理中，中间语言和转移技术被用来促进语言翻译和其他与语言相关的活动。这些技术很有价值，因为它们能够自动将文本从一种语言翻译成另一种语言，这在多种情况下可能是有益的，例如国际交流或处理大量多语言文本数据。在这篇文章中，我们将检查和对比中间语言方法与转移方法。什么是中间语言方法？中间语言方法是自然语言处理中将文本从一种语言翻译成另一种语言的方法。它的基础是… 阅读更多

Welch 检验是标准 ANOVA 检验的扩展，它允许不同的样本量和方差。通常，ANOVA 检验中比较的样本可能没有可比的方差或样本量。在某些情况下，应该执行 Welch 检验而不是标准 ANOVA 检验，因为它可能不可接受。在这篇文章中，我们将详细了解 Welch 检验什么是 Welch 检验？Welch 检验是 ANOVA 检验的一种变体，用于比较两个或多个样本的均值。ANOVA 确定… 阅读更多

协方差分析 (ANCOVA) 是一种有用的统计方法，因为它允许在分析中包含协变量，这可能有助于调整辅助变量并提高组比较的精度。这些额外的因素或协变量可以使用 ANCOVA 纳入研究。为了确保观察到的组间差异是由正在研究的治疗或干预引起的，而不是由无关因素引起的，可以使用 ANCOVA 来调整协变量对组均值的影响。这可以使组之间的比较更准确，并提供… 阅读更多

从 Z 分数获得 P 值是一个典型的统计过程。Z 分数，有时也称为标准分数，表示一个值与正态分布均值的标准差数。Z 分数可用于评估特定值出现在正态分布中的概率。P 值是在零假设为真的情况下获得至少与观察到的检验统计量一样严重的检验统计量的概率。由于 Z 分数通常是检验统计量，因此从 Z 分数确定 P 值允许… 阅读更多

学生化残差通常用于回归分析中，以识别数据中潜在的异常值。异常值是指与数据整体趋势明显不同的点，它会对拟合模型产生重大影响。通过识别和分析异常值，您可以更好地了解数据中的潜在模式并提高模型的准确性。在这篇文章中，我们将仔细研究学生化残差以及如何在 python 中实现它。什么是学生化残差？“学生化残差”一词指的是一类特殊的残差，它们… 阅读更多

Dunn 检验是一种用于比较多个样本均值的统计技术。当需要比较多个样本的均值以识别哪些样本之间存在显著差异时，Dunn 检验经常用于各种学科，包括生物学、心理学和教育学。我们将在本文中深入探讨 Dunn 检验，以及 python 实现。什么是 Dunn 检验？Dunn 检验是一种用于比较多个样本均值的统计分析。它是一种多重比较检验，用于比较两个以上样本的均值，以识别… 阅读更多

许多统计检验和程序假设数据是正态的并且具有相等的方差。这些标准通常决定研究人员是否可以应用参数检验或非参数检验、以特定方式构建假设等等。Bartlett 检验是一个突出的推论统计检验，处理来自正态分布的数据。这篇文章将向您展示如何在 python 中运行 Bartlett 检验。什么是 Bartlett 检验？Bartlett 检验是一种统计检验，用于确定样本是否具有相等的方差。它是一种假设检验，分析两个或多个样本的方差，以查看… 阅读更多

引言顾名思义，机器学习是指创建能够从各种类型数据中学习的计算机算法的实践。更广义地讲，Arthur Samuel 认为“机器学习是一门科学领域，它赋予计算机学习的能力，而无需明确地进行教授。”它们经常被用来处理各种日常问题。过去用于执行机器学习任务的算法、数学方程式和统计计算都是手动编码的。因此，这个过程既耗时又具有挑战性，而且效率低下。但由于许多库、框架和模块的存在，... 阅读更多