随笔分类 - statistics
摘要：摘要：数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。（本文原创编著，转载注明出处:一文搞懂matplotlib数据可视化）
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摘要：摘要：程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理。首先提到统计学，很多人认为是经济学或者数学的专利，与计算机并没有交集。诚然在传统学科中，其在以上学科发挥作用很大。然而随着科学技术的发展和机器智能的普及，统计学在机器智能中的作用越来越重要。本系列统计学的学习基于《深入浅出统计学》一书（偏向代码实现，需要读者有一定基础，可以参见后面PPT学习）。正如（吴军）先生在《数学之美》一书中阐述的，基于统计和数学模型对机器智能发挥重大的作用。诸如：语音识别、词性分析、机器翻译等世界级的难题也是从统计中找到开启成功之门钥匙的。尤其是在自然语言处理方面更显得重要，因此，对统计和数学建模的学习是尤为重要的。最后感谢团队所有人的参与。（ 本文原创，转载注明出处：相关与回归：我的线条如何？ )
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摘要：本文继统计学几何分布、二项分布、泊松分布研究的深入，基于各种分布基础概念和核心知识介绍之后。就各种分布的实现和真实环境下应用方是目的。在进行一系列相互独立实验，每次既有成功，又有失败的可能，且单次实验成功概率相等。在一系列试验中求成功的次数。这种情况下适用于本算法。本算法中在n次伯努利试验中：试验n次得到r次成功的概率、二项分布的期望、二项分布方差的具体实现。
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摘要：本文继统计学几何分布、二项分布、泊松分布研究的深入，基于各种分布基础概念和核心知识介绍之后。就各种分布的实现和真实环境下应用方是目的。本文就算法文档规范和代码注释进行梳理，利用其基本核心算法，实现我们要达到的目的。大家通用的一些统计学或者数据挖掘的软件，底层代码也就是这些基础公式和算法，随后陆续发布其他分布的算法。本算法中在n次伯努利试验中：试验r次得到第一次成功的概率、试验r次以上才第一次成功的概率、试验r次或者不到r次才第一次成功、几何分布的期望、几何分布方差的具体实现。
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