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LeetCode/最大相等频率
给你一个正整数数组 nums,请你帮忙从该数组中找出能满足下面要求的最长前缀,并返回该前缀的长度 从前缀中恰好删除一个元素后,剩下每个数字的出现次数都相同。 1. 双哈希表 一个记录每个值的频数,一个记录每个频数的个数 class Solution { public: int maxEqualFreq(vector<int>&统计表和统计图—R语言
图和表是集成整合描述数据特点的两个重要工具,统计表或统计图为了使市场调研资料的表达直观生动、通俗易懂、便于分析比较等,但二者的效果是不同的,统计图更能直观、形象的反映数据间的变化和联它是数据可视化的基础。统计表和统计图都是在收集数据、整理数据基础上来完成的。统计非参数统计:第七、八章 分类数据拟合优度检验与列联表分析
目录分类数据的拟合优度检验基本思想检验步骤第一步:提出原假设第二步:构造检验统计量第三步:计算伴随概率第四步:做出统计推断列联表分析基本思想检验步骤第一步:提出原假设第二步:构造检验统计量第三步:计算伴随概率第四步:做出统计推断 分类数据的拟合优度检验 基本思想 总体服从特定分R语言绘制频数分布直方图或密度分布曲线
使用ggplot2绘制频数分布直方图或密度分布曲线 直方图和曲线图是最常用的展示频数和频率分布的统计图形。频数(或频率)分布直方图(frequency distribution histogram)以直方图的形式展示一组定量数据中不同值出现的频数或频率。在直角坐标系中,横轴列为一个有序数列,按数据的最小值Spss 学习 (一、概述)
SPSS概述 要在SPSS中对变量执行分析,必须用数值形式。当出现字符型的变量,需要转化为数值型。(在变量视图-值里面进行添加属性)数据输入和分析的过程分为四个步骤:(1)生成变量;(2)输入数据;(3)分析数据;(4)解释结果。在分析数据时,利用案例处理摘要(Case Processing Summary)观察结果。 描述统计:机器学习数据预处理——特征选择
引言 在机器学习的训练过程中,总是会碰到样本大、特征多的数据集。而这些数据集里面的数据有些是用处很小甚至完全无用的。如果一组数据中的无用数据占比较大时,一方面会使得模型的训练时间变长,另一方面模型容易出现欠拟合现象;而如果一组数据中作用较小的数据,即在训练中不pandas 表对行过滤后,在对特定列赋值
pandas df表对行过滤后,在对特定列赋值 原表 想把这个频数改掉 concat_crs.loc[concat_crs.频数 == 0,'频数'] = '均出现' concat_crs.loc[concat_crs.频数 == 1,'频数'] = '12月出现' concat_crs.loc[concat_crs.频数 == -1,'频数'] = '1月出现' 修改成功linux 中awk命令实现统计频数
linux 中awk命令实现统计频数 1、 root@PC1:/home/test# ls a.txt root@PC1:/home/test# cat a.txt 3 4 6 3 2 4 8 2 1 5 6 2 4 3 6 1 2 4 7 3 3 4 7 2 root@PC1:/home/test# awk '{s[$3]++} END {for (i in s) print i, s[i]}' a.txt ## 第3列 8 1 6 3 7 2 root@PC1:/home/t类别变量分析
一个类别变量的拟合优度检验 只研究一个类别变量时,可利用卡方检验来判断个类别的观察频数与某一期望频数或理论频数是否一致——卡方拟合优度检验 该检验是利用卡方统计量判断某个类别变量中各类别的观察频数与某一期望频数或理论贫瘦是否一致,也可用来判断各类别的观察频数分08
WordCount程序任务: 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数), 并按照单词字母顺序排序, 每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。 读文件 分词(text.s08
WordCount程序任务: 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数), 并按照单词字母顺序排序, 每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。 读文件 分词(text.sp08
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WordCount程序任务: 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数), 并按照单词字母顺序排序, 每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。 读文件 分词(t08 分布式计算MapReduce--词频统计
WordCount程序任务: 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数), 并按照单词字母顺序排序, 每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。 读文件 分词(text.sp08 分布式计算MapReduce--词频统计
WordCount程序任务: 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数), 并按照单词字母顺序排序, 每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。 读文件 分词(text.统计学基础--数据基础
文章目录 统计学与概率论间的关系标准差除法的双重含义频数分布表代表值四分位数变量与数据关于置信区间 统计学与概率论间的关系 概率论研究的是一个白箱子,你知道这个箱子的构造(里面有几个红球、几个白球,也就是所谓的分布函数),然后计算下一个摸出来的球是红球的概率。统计分析的关键概念
四种测量尺度 名义(定类)尺度 功能:分类作用 例:性别顺序(定序)尺度 功能:分类、排序 例:喜欢的明星、年级间隔(定距)尺度 功能:分类、排序、加减 例:温度比例(定比)尺度 功能:分类、排序、加减、乘除 例:体重、身高、年龄、年收入 定类、定序合称为分类变量(描述方1838. 最高频元素的频数
1838. 最高频元素的频数 元素的 频数 是该元素在一个数组中出现的次数。 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。在一步操作中,你可以选择 nums 的一个下标,并将该下标对应元素的值增加 1 。 执行最多 k 次操作后,返回数组中最高频元素的 最大可能频数 。 示例 1: 输入:nums = [1,LeetCode:1838. 最高频元素的频数————中等
目录 题目Code运行结果 题目 1838. 最高频元素的频数 元素的 频数 是该元素在一个数组中出现的次数。 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。在一步操作中,你可以选择 nums 的一个下标,并将该下标对应元素的值增加 1 。 执行最多 k 次操作后,返回数组中最高频元素的 最大LeetCode 1838. 最高频元素的频数
难度:中等。 标签:数组,二分查找,前缀和,滑动窗口。 用最简单的思路做,先排序,然后从大往小遍历,查看当前数是否是最大频数的数字。 正确解法: class Solution { public: int maxFrequency(vector<int>& nums, int k) { int n = nums.size(); sort(nums.begin(),2021-7-19 Frequency of the Most Frequent Element
难度 中等 题目 Leetcode: 1838. Frequency of the Most Frequent Element The frequency of an element is the number of times it occurs in an array. You are given an integer array nums and an integer k. In one operation, you can choose an index of nums andLeetcode 1838. 最高频元素的频数-C++
题目描述: 元素的 频数 是该元素在一个数组中出现的次数。 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。在一步操作中,你可以选择 nums 的一个下标,并将该下标对应元素的值增加 1 。 执行最多 k 次操作后,返回数组中最高频元素的 最大可能频数 。 示例 1: 输入:nums = [1,2,4], k = 5输出天池案例-产品关联分析
1 案例描述 赛题以购物篮分析为背景,要求选手对品牌的历史订单数据,挖掘频繁项集与关联规则。通过这道赛题,鼓励学习者利用订单数据,为企业提供销售策略,产品关联组合,为企业提升销量的同时,也为消费者提供更适合的商品推荐。 说明: 1)频繁项集、关联规则的计算会用到第15章卡方检验:拟合优度和独立性检验
参数和非参数统计检验:参数检验:通常会作出有关总体分布形态和其他总体参数的假设,旨在对特定总体参数(如μ)进行假设检验,依赖于特定分布类型,比较的是参数。非参数检验:不需要假定总体分布形式,直接对数据的分布进行检验,由于不涉及总体分布的参数,故名非参数检验。 拟合优度的卡方检验