Category: လမ်းညွှန်

တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော လွတ်လပ်သော အုပ်စုများအကြား စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ တစ်လမ်းသွား ANOVA သည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည်- H 0 : အုပ်စုဟူသည် အားလုံး ညီတူညီမျှဖြစ်သည်။ H A : အုပ်စု ပျမ်းမျှအားလုံး တူညီကြသည်တော့ မဟုတ်ပါ။ ANOVA ၏ စုစုပေါင်း p-value...

R ရှိ prop.table() လုပ်ဆောင်ချက်ကို တန်ဖိုးအားလုံးနှင့် အချိုးအစားအလိုက် ဇယားတစ်ခုရှိ ဆဲလ်တစ်ခုစီ၏ တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- prop. table (x, margin = NULL ) ရွှေ- x : ဇယားအမည် အနားသတ် – (1 = အတန်း၊ 2 = ကော်လံ၊ ပုံသေသည် NULL) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် R တွင် အောက်ပါ...

တူညီသောဖြန့်ဝေမှုသည် a မှ b ကြားကာလတစ်ခုကြားရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင် ရွေးချယ်ခံရနိုင်ခြေတူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ a မှ b ကြားကာလတစ်ခုတွင် x 1 နှင့် x 2 ကြားတန်ဖိုးတစ်ခုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ရှာတွေ့နိုင်သည်- P(x 1 နှင့် x 2 ကြားတန်ဖိုးကိုရယူပါ) = (x 2 – x 1 ) / (b – a) Python ရှိ...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ Kullback–Leibler (KL) ကွဲပြားမှုသည် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုနှစ်ခုကြားရှိ ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်သည့် အကွာအဝေးမက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှု နှစ်ခုဖြစ်သော P နှင့် Q ရှိပါက၊ “ P မှ Q ၏ ခြားနားခြင်း” ကို ဆိုလိုသော သင်္ကေတ KL(P || Q) ကို အသုံးပြု၍ ယေဘုယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် KL ကွဲပြားမှုကို ရေးပါသည်။ အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်ပါသည်။...

မက်ထရစ်ကို ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်း ဆိုသည်မှာ အတန်း သို့မဟုတ် ကော်လံတန်ဖိုးများသည် 0 နှင့် 1 အကြား အကွာအဝေးဖြစ်သည့် တန်ဖိုးများကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြစ်သည်။ NumPy matrix ၏တန်ဖိုးများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုထားသည့် sklearn package မှ normalize() function ကိုအသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်- from sklearn. preprocessing import normalize #normalize rows of matrix normalize(x, axis= 1 , norm='...

Python တွင် NumPy ကိုအသုံးပြုသောအခါတွင် တွေ့ရလေ့ရှိသော အမှားတစ်ခုမှာ- TypeError : 'numpy.ndarray' object is not callable စတုရန်းကွင်းပိတ်များ [ ] အစား round brackets () ကို အသုံးပြု၍ function တစ်ခုအနေဖြင့် NumPy array ကိုခေါ်ရန်ကြိုးစားသောအခါတွင် ဤအမှားအယွင်းဖြစ်တတ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ အမှားကို ဘယ်လိုပြန်ထုတ်မလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ NumPy...

NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခု၏ အတန်းများကို ကော်လံတန်ဖိုးများဖြင့် စီရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံတန်ဖိုးများကို ကြီးလိုက်ကြီးလိုက်ဖြင့် စီပါ။ x_sorted_asc = x[x[:, 1]. argsort ()] နည်းလမ်း 2- ကော်လံတန်ဖိုးများကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက်ဖြင့် စီပါ။ x_sorted_desc = x[x[:, 1]. argsort ()[::-1]] အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Numpy array ကို ကော်လံတန်ဖိုးများကို ကြီးလိုက်ကြီးလိုက်...

NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုရှိ ဒြပ်စင်များဖြစ်ပေါ်မှုကို ရေတွက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်သုံးနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- တိကျသောတန်ဖိုးတစ်ခု၏ ဖြစ်ပျက်မှုများကို ရေတွက်ပါ။ n.p. count_nonzero (x == 2 ) Method 2: အခြေအနေတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်ပေါ်မှုကို ရေတွက်ပါ။ n.p. count_nonzero (x < 6 ) Method 3: အခြေအနေများစွာထဲမှတစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီသောတန်ဖိုးများဖြစ်ပေါ်မှုကိုရေတွက်ပါ။ n.p. count_nonzero ((x == 2 ) | (x...

R တွင် ဇယားဒေတာပါရှိသော ဖိုင်ကိုဖတ်ရန် read.table လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- df <- read. table (file=' C:\\Users\\bob\\Desktop\\data.txt ', header= FALSE , sep = "") ပုံမှန်အားဖြင့်၊ read.table လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဖိုင်တွင် ခေါင်းစီးအတန်းများမရှိဟု ယူဆပြီး တန်ဖိုးများကို နေရာလွတ်များဖြင့် ခွဲခြားထားသည်။ သို့သော်လည်း၊ ဖိုင်တွင် ခေါင်းစီးလိုင်းတစ်ခုရှိပြီး မတူညီသော မျဉ်းကြောင်းများကို အသုံးပြုကြောင်း R အားပြောပြရန်...

တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကသော အမှီအခိုကင်းသော အုပ်စုများ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ တန်းတူရှိ/မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ တစ်လမ်းသွား ANOVA သည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည် ။ H 0 : အုပ်စုဟူသည် အားလုံး ညီတူညီမျှဖြစ်သည်။ H A : အနည်းဆုံးအုပ်စုတစ်ခု၏ပျမ်းမျှသည် အခြားအုပ်စုများနှင့်မတူပါ။ တစ်လမ်းမောင်း ANOVA ကို သင်လုပ်ဆောင်တိုင်း၊ အောက်ပါပုံသဏ္ဍာန်ရှိသော အကျဉ်းချုပ်ဇယားတစ်ခုဖြင့် သင် အဆုံးသတ်ပါမည်-...