Summary Statistics

总结了MATLAB编程中常用的一些函数，便于快速查找和使用。

Oracle 性能优化总结 在进行 Oracle 性能优化 时，以下几点是关键： SQL 查询优化：合理使用索引，避免全表扫描，尽量使用 EXPLAIN PLAN 语句来查看执行计划。 数据库参数调优：合理设置数据库的内存参数，如 SGA、PGA，以及优化表空间的分配。 并行处理：在查询和数据导入时合理使用并行度，提高多核处理器的性能。 索引管理：定期检查索引的使用情况，删除无效索引，避免过多索引导致性能下降。 查询缓存：启用查询缓存功能，减少重复查询的执行，提高响应速度。 数据库结构优化：对数据表进行分区处理，减少单表数据量，提高查询效率。 硬件资源优化：确保数据

OCP 10, 42, 43, 47 考试缩略版直接被缩略版节省大量背题时间。

聚类算法是机器学习中的一个经典难题，核心目的是将数据划分成不同的簇，使同一簇内的对象尽相似，簇与簇之间尽不同。你听过 K-Means 算法，它的核心思想其实挺简单：随机选择 K 个中心点，根据距离最小原则，把每个点归类到最近的中心，更新簇的中心。说白了，它就是找“中心”进行反复迭代调整，直到聚类结果稳定。K-Means 的优点是实现起来比较简单，速度也挺快，适合大规模数据。不过，它有个小问题，就是需要事先定义簇的数量 K，选得不好影响效果。如果你做数据挖掘或是市场、客户细分这类工作，这个算法还挺有用的。你可以尝试着在自己的数据上跑跑看，效果蛮不错的哦！ 如果你在了解聚类问题时卡住了，可以看看这

Log_buffer 等待事件：初始统计

如果你对统计学感兴趣，或者想深入了解机器学习中的统计概念，这本《All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference》绝对值得一看。它从最基础的随机变量、分布、条件概率开始，逐步涉及到一些高级概念，比如极大似然估计、贝叶斯估计，甚至包括线性回归、分类器和 MCMC 等。作者不仅清晰，还注重模型和公式背后的统计思想，避免了繁琐的数学推导，挺适合初学者和想快速提升统计学能力的开发者。嗯，如果你刚接触数据或者机器学习，拿它来作为入门教材，应该会受益匪浅。总体来说，挺适合那些既想了解基本概念，又不想在数学推导上浪费太多时间的人。至于更

从平均值、标准差和样本数，快速模拟出分组数据？嗯，有个小工具我还挺常用的，叫simulate_group_data_from_summary_stats。你只要丢进去几个数组，比如means、stddevs和n，它就能帮你生成适合做方差那种统计的模拟数据。写论文、测试模型时挺方便，尤其你又不想手动敲假数据的时候。 输出的结构也蛮清楚的，x是生成的模拟数据，group是对应的分组名，像是{'A','A','B','B','C'...}这种。如果你平时用anova1或者fitrm这些统计函数，这个模拟器就对口了。 它整个逻辑其实就是按组生成正态分布数据，所以你传的stddevs和n越真实，模拟结果

高清的《All Of Statistics》中英文双语版，真的挺实用的。书签分章节，翻页速度快，重点是看起来不费眼。Larry Wasserman 的方式比较贴近咱们程序员的逻辑思维，一上来就用概率、变量这些入门，后面再慢慢引入因果推断、图模型啥的，逻辑清晰，例子也接地气。 统计理论讲得扎实，应用也到位。像Bootstrap 方法、贝叶斯推断、线性回归这几个内容，配合 R 语言代码，直接能跑。想搞清楚Logistic 回归的背后原理？这本讲得还挺透，搭配 R 用着也顺手。 比较推荐给那种想从原理到实战都打通的前端/数据开发同学，尤其是你用Python 做数据或者你正琢磨怎么搞推荐系统的，翻翻这

Python作为广受欢迎的高级编程语言，以其简洁的语法和易读性著称。statistics模块作为Python标准库的一部分，提供了丰富的统计学函数，包括计算平均数、中位数、众数、方差、标准差等。将详细介绍如何使用statistics模块进行各种统计分析，通过示例代码展示其功能和应用。

SPSS 22 的桌面快速启动包，挺适合刚接触统计的你。里面有不少上手资源，像中文界面、聚类、线性回归啥的都涵盖到了。压缩包还贴心地准备了多语言支持，不管你习惯哪种语言，基本都能找到熟悉的操作环境。嗯，适合学习也适合拿来跑点实际项目，安装也方便，不用折腾太多配置，解压就能看文档，响应也快，资源清晰明了。