8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征

FunctionTransformer是Scikit-learn中的一个多功能工具,允许将自定义函数集成到数据转换过程中。它能够将任意函数应用于数据,作为预处理或特征工程管道的一部分。它将Python函数转换为与Scikit-learnAPI兼容的"转换器"对象(这里的Transformer不同于深度学习模型,而是指Sklearn中的转换器概念)。FunctionTransformer以Python函...

样本数量的线性时间计算复杂度GAN

随机变量的特征函数完全定义了它,即对于两个分布P和Q,当且仅当??P=??Q时,P=Q。与密度函数不同,特征函数总是存在的,并且是一致连续且有界的:|??P(t)|≤1。两个分布P和Q之间的平方特征函数距离(CFD)[8,16]定义为它们的特征函数之间的加权积分平方误差。其中,是使用X...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

定义函数features_engineering,在函数内部,定义了一些全局变量(如X_train、X_test等)用于存储后续划分的数据集。代码如下:deffeatures_engineering(df):"""此函数创建算法所需的所有数据集"""#使变量可在函数外部调用globalX_trainglobalX_testglobaly_train_regglobaly_train_claglobalX_...

六西格玛管理所用到的概率论基础知识:随机变量的数字特征

它的定义是随机变量与其均值之差的平方的平均值。用数学公式来写就是下述公式:方差的物理意义也是很明显的,随机变量的均值是该密度图形质心的横坐标,方差则代表该密度图形绕质心的转动惯量。“转动惯量”的含义:方差越大,代表数据越分散;方差越小,代表数据越集中。但方差有个先天性缺点。大家知道,均值的量纲与...

2021考研数学基础阶段复习:概率论与数理统计之数字特征

随机变量的数字特征这一部分的内容,相对于前面的随机变量的分布来说,比较简单和直观。随机变量的数字特征是由随机变量的概率分布所确定的数量,能够反映随机变量的某方面的统计特征,主要研究5个数字特征,其中有数学期望、方差、协方差、相关系数和矩。这一部分的考研数学内容不难,2021考研的同学们在复习过程中,只要掌...

离散型随机变量数字特征的MATLAB实现

如果随机变量的概率分布为:其中λ>0为常数,则称X服从参数为λ的泊松分布,记作X～P(λ),泊松分布的数学期望E(X)=λ,方差D(X)=λ(www.e993.com)2024年12月19日。在MATLAB中,提供如下有关泊松分布的统计函数:命令格式:poisspdf(X,LMD)功能:求泊松分布的密度函数.其中X为随机变量,LMD为参数。

2024考研数学需要重点记忆的知识点

6、随机变量的数字特征要记住一维随机变量的数字特征都要记熟,数字特征很少单独性考察,往往和前面的一维随机变量函数和多维随机变量函数和第六章的数理统计结合进行考察。特别针对数一的同学来说,考察矩估计和最大似然估计的时候会考察无偏性。7、一维随机变量函数的分布...

微积分、线性代数、概率论,这里有份超详细的ML数学路线图

首先,函数的导数定义如下在极限定理中,这也是点x处切线的斜率。下图说明了这个概念:将函数的导数可视化。微分可以用来优化函数:导数在局部极大值和极小值处为零。(也有例外,例如:f(x)=x??,x=0),导数为零的点称为临界点。临界点是最小值还是最大值可以通过查看二阶导数来确定:...

第11讲:《导数的概念与基本性质》内容小结、课件与典型例题与练习

当函数y=f(x)在x=x0处可导时,其导数及定义可描述为如下形式:注根据变量描述符号的无关性,其中的极限变量可以用其他符号描述.三、注意以下两个描述形式的区别与应用:如果已知条件中没有明确函数f(x)在x=x0处可导,则即先有极限存在,然后才有导数记号;由导数的极限定义判定导数的存在性并求函数在给...

高中就开始学的正态分布,原来如此重要

我们可以用概率分布函数求出随机变量在一个范围内取值的相对概率。举个例子,我们可以记录股票的日收益,把它们分到合适的桶中,然后找出未来收益概率在20~40%的股票。标准差越大,样本波动越大。如何用Python找出特征分布?我用过的最简单的方法是在Pandas的DataFrame中加载所有特征,然后直接调用它的方法找出特征...