La distanza di Hamming tra due vettori è semplicemente la somma degli elementi corrispondenti che differiscono tra i vettori. Supponiamo ad esempio di avere i seguenti due vettori: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] La...
La distanza di Hamming tra due vettori è semplicemente la somma degli elementi corrispondenti che differiscono tra i vettori. Supponiamo ad esempio di avere i seguenti due vettori: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] La...
La distanza di Hamming tra due vettori è semplicemente la somma degli elementi corrispondenti che differiscono tra i vettori. Supponiamo ad esempio di avere i seguenti due vettori: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] La...
La distanza euclidea tra due vettori A e B si calcola come segue: Distanza euclidea = √ Σ(A i -B i ) 2 Oro: Σ è un simbolo greco che significa “somma” A i è l’ i-esimo valore del vettore A...
La distanza di Levenshtein tra due stringhe è il numero minimo di modifiche di un singolo carattere necessarie per trasformare una parola in un’altra. La parola “modifiche” comprende sostituzioni, inserimenti e cancellazioni. Ad esempio, supponiamo di avere le seguenti due parole:...
La distanza di Levenshtein tra due stringhe è il numero minimo di modifiche di un singolo carattere necessarie per trasformare una parola in un’altra. La parola “modifiche” comprende sostituzioni, inserimenti e cancellazioni. Ad esempio, supponiamo di avere le seguenti due parole:...
La deviazione standard è uno dei modi più comuni per misurare la diffusione di un set di dati. Viene calcolato come segue: Deviazione standard = √( Σ(x i – x ) 2 / n ) Un altro modo per misurare la...
Un’ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o più gruppi indipendenti. Se il valore p complessivo della tabella ANOVA è inferiore a un certo livello di significatività, allora abbiamo...
Il modo più semplice per rimuovere righe duplicate in un DataFrame panda è utilizzare la funzione drop_duplicates() , che utilizza la seguente sintassi: df.drop_duplicates(subset=None, keep=’first’, inplace=False) Oro: sottoinsieme: quali colonne prendere in considerazione per identificare i duplicati. L’impostazione predefinita è tutte...
La distribuzione di Erlang è una distribuzione di probabilità originariamente creata da AK Erlang per modellare il numero di chiamate telefoniche che un operatore di stazione di commutazione può ricevere simultaneamente. La distribuzione viene utilizzata nell’ingegneria del traffico telefonico, nei sistemi...