拟合离散数据:负二项式，泊松，几何分布
在scipy中，不支持使用数据拟合离散分布.我知道有很多关于这个的话题. 例如，如果我有一个如下数组: x = [2,3,4,5,6,7,0,1,1,0,1,8,10,9,1,1,1,0,0] 我无法申请此数组: 从scipy.stats中的 导入nbinom参数= nbinom.fit(x) 但是我想问您最新的情况，有什么方法可以适合这三个离散分布，然后为离散数据集选择
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摘要 我最近与一个应用程序所依赖的框架的创建者进行了交谈.在交谈中，他还提到，如果我将他的框架与我的应用程序捆绑在一起，并提供给最终用户一个我知道与我的代码一致的版本，那将使我的生活变得更简单.直觉上，我一直试图避免这样做，并且，实际上，我很费力地分割自己的代码，以便可以在不占用整个项目的情况下重新分配部分代码(即使在极少的机会下，任何人都可以重用任何它).但是，在考虑了一段时间之后，我仍然
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拟合分布的线性组合
我有5个数组(一个熊猫数据框的列)我想计算线性分布到指数分布的线性组合的最佳拟合.例如: a *(d1)+ b *(d2)+ c *(d3)+ d *(d4)+ e *(d5)= Y 其中Y具有指数分布(据我所知)，而a，b，c，d，e是要拟合的系数. 我尝试使用curve_fit或lmfit python库，但是没有有效地做到这一点. 解决方案 您要描述的是线性模型.使用软
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“破坏对称性"是什么意思?在神经网络编程的背景下?
在神经网络编程和初始化的背景下，我听到了很多有关“打破对称性"的知识.有人可以解释一下这是什么意思吗?据我所知，如果权重矩阵在初始化期间被填充为相同的值，则与神经元在向前和向后传播期间的表现相似.通过随机初始化(即在整个矩阵中不使用相同的值)可以更清楚地复制非对称行为. 解决方案 您的理解是正确的. 当所有初始值都相同时，例如将每个权重初始化为0，然后进行反向传播时，所有权重将获得相
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scipy rv_continuous非常慢
我正在使用自定义函数 f(x)通过 copy 的 rv_continuous 类定义自定义分布.我的代码是 class my_pdf_gen(rv_continuous):def _pdf(自我，x，整数):返回f(x)/积分 其中 integral 可确保规范化.我可以使用它创建一个实例 my_pdf = my_pdf_gen(my_int，a = a，b = b，名称='my pd
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使用boost生成正常随机数的问题
当我看到 Boost的官方网站，我发现在生成带有 boost :: random :: uniform_int_distribution
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Seaborn中未归一化的直方图图未以X轴为中心
我正在绘制一个值在两个不同的数据集中出现的次数.一个图(图1)完美地绘制了图形，条形图正好位于x轴上的数字上方.在第二个图(图2)上，应该有两个条形，一个在1 x轴值之上，另一个在2 x轴值之上，但是两个条都较厚并且在x轴上介于1和2之间.如何使第二张图看起来像第一张图? 这是我在Jupyter笔记本中用于生成两个图的代码. plot = sns.distplot(x7, kde=Fa
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ggplot2中的其他图例
我的问题是我的ggplot()的图例没有出现.这是我的代码: plot_bt
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卡方-R中的两个样本测试
R中具有执行卡方两个样本测试的功能？ http://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman1/auxillar/chi2samp.htm 例如，我想证明x = rnorm（100）和y = rnorm（100）是否来自同一分布。 我尝试使用chisq.test函数，但我认为这是不正确的，因为它给了我很大的p值 > chis
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返回具有特定分布的整数的函数
我正在寻找一个分布或一个函数，该函数将返回特定范围内的整数，且该数字越大，概率越低。 我们说范围是从1到5。 85％的时间该函数应返回1 8％的时间该函数应返回2 4％的时间函数应返回3 2％的时间函数应返回4 1％的时间函数应返回5 另外，如果概率是按照集合分布表示的，例如正态分布或指数分布，那就太好了。 这样的函数是什么样的？
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对数正态分布的逆
我需要找到给定对数正态分布的逆。 由于R中没有用于逆对数正态的内置函数，因此我需要设计自己的函数。 我对随机变量'x'具有这种对数正态分布 f_lambda
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Node.js中的分布抽样
我想知道如何在Node.js中执行分布抽样。 特别是，我有元素数量，其中元素的第i个值数组是第i个元素的概率，例如， [0.2 0.3 0.5] 现在我需要执行采样，并且一半样本的采样结果应为0.2的样本中的2为0，在0.3个样本中是1。 解决方案 传统方法： function distribution（probs）{ return functi
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Maven版本插件2.2.2不会推送到发行版管理
我不得不将Maven版本插件从2.2.1更新到2.2.2，以解决一个错误，但是现在，在执行Maven版本时，新版本的文件没有上载到我的发行管理。 / p> 我尝试了以下操作： MVN版本：准备& mvn release：perform ，带有2.2.2版的发行插件：上传新的SNAPSHOT版本 mvn版本：准备（版本2.2.1）， mvn版本：执行版本2.2.2：上传新版本（这就
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计算Scipy LOGNORM.CDF（）并获得与MS Excel LOGNORM.DIST相同的答案
我正在使用Microsoft Excel 2013中的LOGNORM.DIST在论文中复制图表，并希望在Python中获得相同的图表。我在excel中得到了正确的答案，但是在python中却没有。 在excel中，我有， ln（KE）的平均值4.630495093 ln（KE）的标准开发0.560774853 然后我使用Excel LOGNORM.DIST将x（
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在python中绘制预先聚合的数据
我有一个预先汇总的元组列表： [{'target_y_n'：0，'value'：0.5， 'count'：1000}，{'target_y_n'：1，'value'：1，'count'：10000}，...] 我如何可视化分布（ https：/ /seaborn.pydata.org/generation/seaborn.distplot.html ），也可以获取频率图，
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iOS无线ad hoc分发在下载结束时失败，并显示“无法下载...”。信息
iOS无线ad hoc分发在下载结束时失败，并显示“无法下载...”消息。我按照以下答案中的步骤操作： iOS 4：无线应用内部应用程序分发。 有什么解决方法？ 解决方案 我有解决办法。我没有下载配置文件。 新设备应在下载应用之前下载正确的配置文件。
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这个`setup.py`有什么问题？
在获取 setup.py 正确执行 sdist 时遇到了问题。我把它归结为这一点。我具有以下目录结构： my_package\ my_subpackage\ __init__.py deep_module.py __init__.py module.py setup.py 这就是我在 setup.py 中所拥有的： ＃！/ usr / bi
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每个队列的协同映射压缩分布
我如何轻松地比较多个队列的分布？ 通常， https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.html 将是直观比较分布的好工具。但是，由于数据集的大小，我只需要压缩它就可以了。 它的创建方式是： 选择年龄，性别，compress_distributionUDF（collect_list（struct（target（y_n_
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meshlab：我的网格的拓扑是否会影响曲率结果
作为硕士论文的一部分，我需要检查不同3D扫描对象的曲率， 我是Meshlab和网格物体中的新手，所以我很难理解。 我的网格是不规则的，因为它们是3D扫描的。因此，顶点的“分布”也是不规则的。这会影响我的曲率计算吗？我认为是的，因为所有曲率计算方法都使用相邻顶点，但是我不确定。 当它们的顶点不是以相同的方式均匀分布时，我可以公平地比较它们的曲率吗？ 我的解决方案是以相同的方式对所有网
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一个iPhone应用程序，该应用程序基于从其下载的URL的不同模板
我想将我的iPhone应用程序分配给不同的发行人。 当用户从其中一个发行人下载该应用程序并打开该应用程序时，该应用程序应进行连接 问题是，每个应用程序如何“告诉”从哪个发行商下载它？ > 我不想为每个客户端编译不同的应用程序。 解决方案 您想要一个应用程序还是iOS WebApp？ ，如果您想要iOS应用程序，我不认为您可以分发给其他发行商，因为苹果是iOS应用程序的唯
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