Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primary key， auto_increment，unique key 1、空属性 两个值：null（默认的）和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
特征选择能够改善你的机器学习模型。在这个系列中，我简单介绍你需要了解的特征选择的全部内容。本文为第一部分，我将讨论为什么特征选择很重要，以及为什么它实际上是一个非常难以解决的问题。我将详细介绍一些用于解决当前特征选择的不同方法。 我们为什么要关心特征选择？ 特征工程对模型质量的影响通常比模型类型或其参数对模型质量的影响更大。而特征选择对于特征工程来说是关键部分，更不用说正在执行隐式特征空间转换的核函数和隐藏层了。在支持向量机（SVM）和深度学习的时代，特征选择仍然具有相关性。 首先，我们可以愚弄最复杂的模型
MIMIC-IV-ED 是一个大型的免费数据库，记录了2011年至2019年间急诊部门(ED)贝斯以色列女执事医疗中心的入院情况。该数据库包含约425,000个 ED 停留。生命体征，分类信息，药物协调，药物管理和出院诊断是可用的。所有数据都被确定为符合健康信息便携性和责任法(HIPAA)安全港条款。MIMIC-IV-ED 旨在支持各种各样的教育倡议和研究。
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
这篇文章在进行组合算法设计和教学过程中展示了一种基于数学归纳法的方法，尽管这种方法并不能涵盖设计算法时的所有可能方法，但它包含了大部分已知的技术方法。同时这种方法也提供了一个极好的并且也是直观的结构，从而在解释算法设计的时候显得更有深度。这种方法的核心是通过对数学定理证明过程中和设计组合算法过程中的两种智力过程进行类比。尽管我们承认这两种过程是为不同的目的服务的并且取得的是不同类型的结果，但是这两者要比看上去的更加相似。这种说法可以通过一系列的算法例子得到验证，在这些算法中都可以采用这种方法进行设计和解释。我们相信通过学习这种方法，学生能够对算法产生更多的热情，也能更深入更好的理解算法。
Bigtable，HBase，Hypertable和Cassandra都被称为列存储，因为它们能够单独存储和访问列族。 这使它们看起来与列存储（如Sybase IQ，C-Store，Vertica，VectorWise，MonetDB，ParAccel和Infobright）处于相同的类别，这些列存储也可以单独访问列。 我认为，称呼这两个系统的列存储导致了大量的混乱和错误的预期。这篇博客文章试图澄清一些这种混乱，突出这些集合系统之间的高级差异。 最后，我将提出一些可能的方法来重命名这些组，以避免将来混淆。
要是在索引中有范围查找,那么索引有序性就无法利用(WHERE a>10 ORDER BY b; 索引:a_b无法排序)
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站，这是一个相当简单的任务，一般的做法是存储用户ID，然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量，这是一种可行的做法，但是慢慢就会发现随着用户的不断增长，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
E.F.Codd, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"《Communication ofthe AcM》，1970
**数据(Data)**是描述事物的符号记录，是信息的符号表示或载体，也是数据库中存储的基本对象，数据描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的、可存储并具有明确意义的符号记录。
ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。
表的约束：表中一定要有各种约束，通过约束，让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段，倒逼用户，插入正确的数据。反过来，在 mysql 角度，凡是插入进来的数据，都是符合数据约束的！约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件！
原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
以上是Oracle数据库的物理存储结构及各个重要文件的作用。通过正确配置和管理这些文件，可以确保数据库的安全性和可靠性。
维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性：它可以商用硬件上运行，可横向扩展，并支持高可用性操作。
我们人类是一种贪婪的动物，如果给您一个容量一定的背包和一些大小不一的物品，裝到背包里面的物品就归您，遇到这种好事大家一定不会错过，用力塞不一定是最好的办法，用脑子才行，下面就教您如何解决这样的问题，以获得更多的奖品。
一：类型 约束的类型一共分三种 域约束： 涉及一个或多个列，（限制某一列的数据大于0） 实体约束： 相同的值不能存在于其他的行中 引用完整性约束： 一个表中的一个列与某个表中的另一个列的值匹配 二：命名 约束是可以命名的 一般这样命名： pk_customer_*** pk代表主键 customer代表主键所在的表 后面是你自己定义的（要确保整个名称的唯一性） 三：主键约束 主键约束：一般就是id, 一个表中最多有一个主键 例子1 use accounting create table employee (
唯一约束用于保证数据表中字段的唯一性，即表中字段的值不能重复出现。唯一约束是通过unique定义的。语法如下：
字段类型选择 慷慨是不明智的 在相关的表中使用相同的数据类型，因为可能进行join 选择标示符：整数通常是最佳选择，尽量避免使用字符串 大致决定数据类型（数字，字符串，时间等） 选择存储更小的类型，选择更简单的类型（如整数优于字符串），选择mysql内建时间类型而不是字符串，选择整数而不是字符串来保存IP 尽量避免使用NULL：任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性
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一、建表规约 1、表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint（1 表示是， 0 表示否） 。 2、表名、字段名必须使用小写字母或数字， 禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。 3、表名不使用复数名词。 4、主键索引名为 pk_字段名； 唯一索引名为 uk_字段名； 普通索引名则为 idx_字段名。 5、小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 doubl
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
数据库范式 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。 范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减轻维护数据完整性的麻烦，但是操作困难，因为需要联系多个表才能得到所需要数据，而且范式越高性能就会越差。要权衡是否使用更高范式是比较麻烦的，一般在项目中，用得最多的也就是第三范式，我认为使用到第三范式也就足够了，性能好而且方便管理数据。 第一范式：对于表中
每个元素不仅链向下一个元素和上一个元素，而且头部和尾部的元素也相连，形成一个闭环。
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access 等。
本文介绍了基于压缩感知的信号重构方法，包括观测矩阵的构建、正交匹配追踪（OMP）算法、变分自编码器（VAE）和最小二乘法等。这些方法旨在解决信号重构问题中的稀疏性、噪声干扰和信号恢复等问题，具有较好的应用前景。
在本系列的上一篇文章中，我们谈到了，如何能够做出一些非常有意思且简洁的计算证明，比如通过利用多项式复合和除法技术，证明你算出了第一百万个斐波那契数。但是，它依托于一个非常重要的元素：给定一个集合，里面有很多的点，你必须能够证明集合里的大部分点都在同一个低次多项式上（译者注：本文所译的多项式度数或次数，皆对应 degree 一词）。这个叫做“低次测试”的问题，可能是协议中最为复杂的部分。
注意一点： 如果原来的字段是空，那么你就不能把该字段修改成可以为空，当然你修改也会报错
数据完整性是指数据的准确性和逻辑一致性，用来防止数据库中存在不符合语义、无效数据或错误数据等。例如，网上商城系统数据库中的商品编号、名称不能为空，订单号必须唯一，邮箱格式必须符合规范等。MySQL中，数据完整性通常使用约束来实现，本任务主要的约束包括PRIMARY KEY约束、NOT NULL约束、DEFAULT约束、UNIQUE约束、CHECK约束和FOREIGH KEY约束。
利用mysql explain来对sql语句进行优化，你需要懂这些关键字各表示的含义，这样优化才有的放矢。
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
可以看到我们插入空值的时候，这里是会报错的。 注：空字符串和null是不同的，这里可以插入空串，但是不能插入空数据。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
1、减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；
你知道一个对象的唯一标志不能仅仅通过写一个漂亮的equals来实现 太棒了，不过现在你也必须实现hashCode方法。 让我们看看为什么和怎么做才是正确的。 相等和哈希码 相等是从一般的方面来讲，哈希码更加具有技术性。如果我们在理解方面存在困难,我们可以说,他们通过只是一个实现细节来提高了性能。 大多数的数据结构通过equals方法来判断他们是否包含一个元素，例如： List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c"); boolean contains = li
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性。所谓约束，就是避免犯一些低级错误，比如类似于语法错误，编译器的编译失败实际上也算是一种约束。
1 基本原理 决策树是一个预测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。 2 算法流程
排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
书接上文，上个章节从递归到回溯的做了递进式介绍，相信已经对回溯有了初步的理解，接下来主要介绍更多与回溯相关的题目，从广度上加深对其理解。
前面文章，我们学习了 MySQL 慢日志相关内容，当我们筛选得到具体的慢 SQL 后，就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章，我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
A 集合是非空集合 , A ≠ ∅, 并且 R 关系是 A 集合上的二元关系 , R ⊆ A × A；如果 R 关系是 自反 , 对称 , 传递的 , 那么称 R 关系是等价关系。
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
在前面的文章中，我们分别探讨了《字母预言卡》这个魔术的表演改进以及背后数学模型建立的分析。今天，我们接着上一期的分析来把这个魔术背后的数学模型精确地描述出来，并完成求解。
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