Odległość Hamminga między dwoma wektorami jest po prostu sumą odpowiednich elementów, które różnią się między wektorami. Załóżmy na przykład, że mamy następujące dwa wektory: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] Odległość Hamminga między dwoma wektorami...
Odległość Hamminga między dwoma wektorami jest po prostu sumą odpowiednich elementów, które różnią się między wektorami. Załóżmy na przykład, że mamy następujące dwa wektory: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] Odległość Hamminga między dwoma wektorami...
Odległość Hamminga między dwoma wektorami jest po prostu sumą odpowiednich elementów, które różnią się między wektorami. Załóżmy na przykład, że mamy następujące dwa wektory: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] Odległość Hamminga między dwoma wektorami...
Odległość euklidesową między dwoma wektorami A i B oblicza się w następujący sposób: Odległość euklidesowa = √ Σ(A i -B i ) 2 Złoto: Σ to grecki symbol oznaczający „sumę” A i jest i -tą wartością wektora A B i jest...
Odległość Levenshteina między dwoma ciągami znaków to minimalna liczba zmian pojedynczych znaków wymagana do przekształcenia jednego słowa w drugie. Słowo „modyfikacje” obejmuje podstawienia, insercje i skreślenia. Załóżmy na przykład, że mamy następujące dwa słowa: IMPREZOWAĆ PARK Odległość Levenshteina między dwoma słowami...
Odległość Levenshteina między dwoma ciągami znaków to minimalna liczba zmian pojedynczych znaków wymaganych do przekształcenia jednego słowa w drugie. Słowo „modyfikacje” obejmuje podstawienia, insercje i skreślenia. Załóżmy na przykład, że mamy następujące dwa słowa: IMPREZOWAĆ PARK Odległość Levenshteina między dwoma słowami...
Odchylenie standardowe jest jednym z najpowszechniejszych sposobów pomiaru rozproszenia zbioru danych. Oblicza się go w następujący sposób: Odchylenie standardowe = √( Σ(x i – x ) 2 / n ) Innym sposobem pomiaru rozkładu obserwacji w zbiorze danych jest średnie odchylenie...
Jednoczynnikową ANOVA stosuje się do określenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica pomiędzy średnimi z trzech lub więcej niezależnych grup. Jeśli ogólna wartość p tabeli ANOVA jest poniżej pewnego poziomu istotności, wówczas mamy wystarczające dowody, aby stwierdzić, że co najmniej jedna ze...
Najłatwiejszym sposobem usunięcia zduplikowanych wierszy w ramce DataFrame pand jest użycie funkcji drop_duplicates() , która wykorzystuje następującą składnię: df.drop_duplicates(subset=Brak, keep=’pierwszy’, inplace=False) Złoto: podzbiór: które kolumny należy wziąć pod uwagę, aby zidentyfikować duplikaty. Wartość domyślna to wszystkie kolumny. keep: Określa, które duplikaty...
Rozkład Erlanga jest rozkładem prawdopodobieństwa pierwotnie stworzonym przez AK Erlanga w celu modelowania liczby połączeń telefonicznych, które operator centrali może odebrać jednocześnie. Dystrybucja jest wykorzystywana w inżynierii ruchu telefonicznego, systemach kolejkowych, biologii matematycznej i innych dziedzinach do modelowania różnorodnych zjawisk w...