Публикации по теме 'mode'
6-центральная тенденция
Мода — это наиболее часто встречающееся значение в распределении.
Рассмотрим этот набор данных, показывающий пенсионный возраст 11 человек в целых годах:
54, 54, 54, 55, 56, 57, 57, 58, 58, 60, 60
Наиболее часто встречается значение 54, поэтому мода этого распределения — 54 года.
Преимущество режима:
Преимущество моды перед медианой и средним значением состоит в том, что ее можно найти как для числовых , так и для категориальных (нечисловых) данных.
Ограничения режима:..
Вопросы по теме 'mode'
Как я могу рассчитать режим массива с плавающей запятой в Ruby?
У меня есть массив данных с плавающей запятой, я хотел бы выбрать наиболее вероятное значение. В описательной статистике это называется модой. Как я могу вычислить это в Ruby или с помощью драгоценного камня.
28.12.2023
Использование нескольких команд лексера в одном правиле лексера в Antlr
Я пытаюсь использовать более одной команды лексера в правиле лексера. Мой код выглядит примерно так:
LEXER_RULE: something->mode(NUMBER);
mode NUMBER;
NU: [0-9]+ ->mode(ANOTHER_MODE); //Going into another mode in case the NU rule is used...
22.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..