K-S

python 判断一组数据是否符合正态分布

正态分布：若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2的正态分布，记为N(μ,σ)其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0时的正态分布是标准正态分布判断方法有画图/k-s检验画图
·2020-09-23 16:11

K-S值

fromscipy.statsimportks_2sampget_ks=lambday_pred,y_true:ks_2samp(y_pred[y_true==1],y_pred[y_true!=1]).statisticget_ks(x,y)https://www.cnblogs.com/bregman/p/6279261.htmlk-s检验是无参数检验，相当于通过两个分布（CDF）竖直距离最大
OverTheMoon·2020-09-10 15:36

Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何实现

目录Alink漫谈(八):二分类评估AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart如何实现0x00摘要0x01相关概念0x02示例代码2.1主要思路0x03批处理3.1EvalBinaryClassBatchOp3.2BaseEvalClassBatchOp3.2.0
玉祥～008·2020-08-24 14:24

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

Postedon2008/12/25by胡江堂跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini、K-S
turkeyzhou·2020-08-24 02:30

校验用户画像的准确性

一.用户画像开发中1.1Recall、Pecision、K-S、F1曲线、Roc曲线、ConfusionMatrix、AUC1.2交叉验证二.用户画像上线后三.用户画像更新3.1用户回访3.2机制检测在用户研究的课题中
查里王·2020-08-22 20:14

python 如何判断一组数据是否符合正态分布

正态分布：若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2的正态分布，记为N(μ,σ)其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0时的正态分布是标准正态分布判断方法有画图/k-s检验画图
小白的进阶·2020-08-10 06:42

积木

Input第一行包含两个整数N和M(1maxthenmax:=a[j,k]-a[j-i,k]-a[j,k-s]+a
Amber_lylovely·2020-08-03 19:30

K-S检验

转载：https://wenku.baidu.com/view/e92e4ea1a36925c52cc58bd63186bceb18e8ed3f.html
堂堂正正的大号·2020-07-19 14:40

统计学_显著性检验综述

显著性检验概述关于统计的一些问题关于独立关于自由度参数检验与非参数检验概述联系与区别优缺点非参数适用情况参数检验正态总体均值的假设检验正态总体方差的假设检验二项分布总体的假设实验非参数检验单样本非参数检验卡方检验适配度检验列联表独立性检验双样本分布关系ks检验单样本是否符合某一分布双样本检验是否为同一分布与卡方适配度检验的区别二项分布检验变量值随机性检验两独立样本的非参数检验曼-惠特尼U检验K-S
Young_Gy·2020-07-11 00:18

SPSS中八类常用非参数检验之四：单样本K-S检验

一、定义定义：单样本K-S检验是以两位前苏联数学家Kolmogorov和Smirnov命名的，也是一种拟合优度的非参数检验方法。
iteye_8899·2020-07-09 17:56

建立线性回归模型的完整步骤（附代码）

简述一、建立模型二、模型检验1模型的显著性检验——F检验2模型回归系数的显著性检验——t检验三、数据诊断1正态性检验1.1检验方法1.1.1直方图法1.1.2PP图与QQ图1.1.3Shapiro检验和K-S
积跬步，慕至千里·2020-07-08 20:04

非参数统计分析

实验内容及要求利用观测数据计算总体分位数、对称中心和位置差的点估计，区间估计；利用R软件自带程序或自编程序完成中位数的符号检验，两总体比较的Wilcoxon秩和检验和K-S检验，独立性与随机性的卡方检验和
c可·2020-07-08 00:15

python 如何判断一组数据是否符合正态分布

正态分布：若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2的正态分布，记为N(μ,σ)其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0时的正态分布是标准正态分布判断方法有画图/k-s检验画图
小小喽啰·2020-07-06 11:00

python 如何判断一组数据是否符合正态分布

正态分布：若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2的正态分布，记为N(μ,σ)其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0时的正态分布是标准正态分布判断方法有画图/k-s检验画图
小小喽啰·2020-07-06 11:00

TADAM:Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning

另外，还提出了辅助任务协同训练，使得具有任务依赖性的特征提取更容易训练，并且具有很好的泛化能力背景考虑episodic形式的K-s
liuglen·2020-07-04 22:36

R语言之非参数检验篇

9.2单样本检验9.2.1单样本K-S检验单样本的K-S检验是用来检验一个数据的观测累积分布是否是已知的理论分布；K-S检验可对各种分布进行检验9.2.2单样本符号秩检验非参数的wilc
feng_lilan·2020-07-02 08:13

【机器学习算法实战1】小额信用贷款预测

同时深入讲解ROC曲线、K-S曲线的表现。重要事情说三遍~想听我讲案例，请点这里，进入B站想听我讲案例，请点这里，进入B站想听我讲案例，请点这里，进入B站二、框架1案例简介2数据展示3特征工程4探索
陈同学2020·2020-07-01 21:04

机器学习中检验样本抽样的均匀——KL散度检验和K-S检验

最近做的一个项目中，需要对原来的数据进行一定量的采样形成训练集，因此需要保证采样的均匀性以保证样本参数的同分布性。样本数据是这样的：ID.wavDate可以看到，样本数据只有日期参数可以使用，所以我采用对抽样后的样本跟总体的日期参数进行分布检验的方法。因为日期的分布不具有分布假设，所以需要用非参数检验方法，直接比较两个分布的差异，我找到两种方法：1.机器学习中常用的KL散度方法2.社会统计学中常用
glanose·2020-07-01 15:28

评分模型的检验方法和标准&信用评分及实现

评分模型的检验方法和标准通常有：K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。
weixin_33670713·2020-06-28 03:17

【python 机器学习】正态分布检验以及异常值处理3σ原则

使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布。
开心果汁·2020-06-27 06:26

Alink漫谈(八) : 二分类评估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何实现

Alink漫谈(八):二分类评估AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart如何实现目录Alink漫谈(八):二分类评估AUC、K-S、PRC、Precision、Recall
罗西的思考·2020-06-26 10:00

混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，K-S曲线

数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（ClassificationTree）、逻辑回归（LogisticRegression）、线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）等方法。在分类型模型评判的指标中，常见的方法有如下四种：混淆矩阵（也称误
photographyCat·2020-06-24 10:13

Python 的一些统计函数 Scipy

统计工具统计工具随机数假设检验K-S检验T检验其他函数累计分布概率密度分布信息统计描述分析极大似然估计线性关联程度线性回归importnumpyasnpimportnumpy.linalgasnlgimportscipy.statsasstatsimportscipy.optimizeasoptimportseabornassns
Varalpha·2020-06-22 07:53

Data Mining | 二分类模型评估-ROC/AUC/K-S/GINI

目录1混淆矩阵衍生指标1.1ROC1.2AUC1.3K-S1.4GINI1.5小结1混淆矩阵衍生指标上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指标，都是对某一给定分类结果的评估，而绝大多数模型都能产生好多份分类结果（通过调整阈值），所以它们的评估是单一的、片面的，并不能全面地评估模型的效果。因此，需要引入新的评估指标，来综合全面地评估模型，它们就是如下所述，由混淆矩阵衍生的一系列评估指标。1.1R
胡小羊·2020-06-16 15:00

正态分布检验

也可以通过各种假设检验，最常用的对正态分布的检验就是K-S单样本检验1.K-S检验的原理这是一种分布拟合优度的检验，其方法是将一个变量的累计分布函数与特定分布进行比较。
南风寄羽·2020-04-09 08:54

模型验证的常用“武器”—ROC和AUC

，我们经常会面对一连串的模型验证指标，最常用的有ROC&AUC、Gini、PS、K-S等等。那我们不禁会问：1.这个指标怎么定义？2.怎么实现指标计算？3.为什么用这个指标？4.怎么用它评价模型？
peiyang·2020-03-23 23:03

建模基础课

【建模基础课】ROC、K-S，教你巧妙使用模型评价指标2017-04-0806:15编辑推荐如果你对于某些概念还一知半解，快来上一节建模基础课，巩固一下基本技巧吧！
sky00093·2019-12-30 02:34

风控（一）：ROC曲线和K-S曲线比较及python实现

1.混淆矩阵（一级指标）以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。因此，我们就能得
白粥送榨菜·2019-12-24 20:00

建模知识2： ROC、AUC、K-S曲线

1、混淆矩阵（confusionmatrix）一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（Truepositive），如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（Falsepositive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（Truenegative），正类被预测成
乐想屋·2019-08-16 17:46

机器学习中的度量指标：ROC曲线，AUC值，K-S曲线

机器学习中的度量指标：ROC曲线，AUC值，K-S曲线首先，回顾一下二分类问题的一些定义：预测10实1TPFN际0FPTN上表中，四个项分别为：TP真阳性；FN假阴性；FP假阳性；TN真阴性注意，真假表示预测的对错
江户川柯壮·2019-07-31 21:26

证券secuerity英语secuerity安全

K-S?T-Z11中国市场基本信息中文名：证券外文名：security、secuerity类
执着学习·2019-05-26 09:00

python数据分析----卡方检验，T检验，F检验，K-S检验

卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。卡方检验的用途：1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。例如是否符合正态分布，均匀分布，Poisson分布2、检验某个分类变量的各类的概率是否等于指定概率3、检验某两个分类
qq_28611929·2019-04-28 10:27

KS检验、t检验、f检验、Grubbs检验、狄克逊(Dixon)检验、卡方检验小结

单样本K-S检验是用来检验一个数据的观测经验分布是否符合已知的理论分布。两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感，所以成为比较两样本的最有用且最常用的非参数方法之一。
pit_man·2018-05-23 15:20

GBDT和xgboost面试

比赛怎么做的（先说解决的问题，属于回归还是二分类问题，KS曲线是什么含义，能优化吗（用AUC代替））KS值：用真正率和假正率的累计值分别做为纵坐标就得到两个曲线，这就是K-S曲线。
guochampion·2018-04-16 17:15

[Leetcode][求和问题2Sum, 3Sum, 4Sum, KSum]相关题目汇总，分析，总结

KSum求解方法,适用2Sum,3Sum,4Sum：方法一：暴力，就是枚举所有的K-s
蛮三刀把刀·2017-08-31 04:21

数据分析与数据挖掘面试题收集

比赛怎么做的（先说解决的问题，属于回归还是二分类问题，KS曲线是什么含义，能优化吗（用AUC代替））KS值：用真正率和假正率的累计值分别做为纵坐标就得到两个曲线，这就是K-S曲线。
Cherzhoucheer·2017-04-07 00:00

数据分析与数据挖掘面试题收集

比赛怎么做的（先说解决的问题，属于回归还是二分类问题，KS曲线是什么含义，能优化吗（用AUC代替））KS值：用真正率和假正率的累计值分别做为纵坐标就得到两个曲线，这就是K-S曲线。
Cherzhoucheer·2017-04-07 00:00

poj 1721 CARDS(置换群的幂运算)

我们知道对于任意一个循环T中存在一个k≤n，使得Tk=T,对于循环T′用暴力n2找到循环节k,然后再用做k-s%k次doubleshuffle，暴力模拟可过2。在论文中有描述因为(2^s,n)=
孤鸿子_·2016-12-05 19:53

Python来做假设检验

K-S检验特点是比较严格，基于的原理
三次方根·2016-11-28 00:00

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类（这个单子可以列很长），往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大
langb2014·2016-04-11 08:00

常见假设检验类型对比

小样本量(样本容量小于30)时用以比较两个平均值的差异是否显著Ztest大样本量(样本容量大于30)时用以比较两个平均值的差异是否显著卡方检验用以检验实验观测值与理论推断值是否一直：函数拟合时检验拟合的质量K-S
zbc1090549839·2016-02-26 20:00

动态规划——背包

boolf[3000]; intmain(){ inti,k,ans=0,v,n; scanf("%d%d",&v,&n); for(i=1;i=s[i];k--)//物品有限，反序枚举空间； if(f[k-s
INCINCIBLE·2016-01-27 16:00

K-S Test

K-S test, test for the equality of continuous, one-dimensional probability distribution that can be used
·2015-11-13 20:15

Kolmogorov–Smirnov test 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验

Kolmogorov–Smirnov test：         柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(以下简称K-S检验)是用累计次数或累计频率来判断两组数据之间是否存在显著差异的方法
·2015-11-11 11:11

P-Value

0,1) .EXECUTE .如 果要检验这50个x值的样本是否服从正态分布，可作One-Sample Kolmogorov-Smirnov TestNPAR TESTS   /K-S
·2015-10-31 10:06

SPSS中八类常用非参数检验之四：单样本K-S检验

一、定义 　　定义：单样本K-S检验是以两位前苏联数学家Kolmogorov和Smirnov命名的，也是一种拟合优度的非参数检验方法。
·2015-10-31 08:47

SPSS中八类常用非参数检验之四：单样本K-S检验

  一、定义 　　定义：单样本K-S检验是以两位前苏联数学家Kolmogorov和Smirnov命名的，也是一种拟合优度的非参数检验方法。
·2015-10-30 11:31

希尔排序

希尔排序 privatestaticvoidShellSort(inta[]){ for(ints=5;s>0;s-=2){ for(inti=0;i=0;k-=s){ if(a[k]<a[k-s
victory08·2014-12-21 13:00

使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布

假设检验的基本思想：        若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的。如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性，从而拒绝该假设。 实质分析：         假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此检验过程中要使原假设得到维护，使之不
·2014-11-11 20:00

[家里蹲大学数学杂志]第051期乘积与复合函数的高阶微分

{(k-s)!s!}D^{k-s}_x(f)\cdot D^s_x(g).
·2014-06-14 08:00
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