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Imputing missing values through various strategies填充处理缺失值的不同方法

实际应用中数据处理至关重要，好在有很多种方法可以解决这个问题，我们来介绍一些方法，但是记住，注意那些对于自己的实际情况最合适的方法。...其实scikit-learn自身带有一些处理方式，它可能对已知数据情况执行一些简单的变换和填充Na值，然而，当数据有缺失值，或者有不清楚原因的缺失值（例如服务器响应时间超时导致），这些值或许用其他包或者方法来填入一个符合统计规律的数字更合适...redo the iris example with the median strategy, simply reinitialize impute with the new strategy: 根据不同的规则填入填充值...scikit-learn使用选择的规则来为数据集中每一个缺失值计算填充值，然后填充。例如，使用中位数重新处理iris数据集，只要用新的规则重置填充即可。...当然可以用特别的值来做填充，默认是用Nan来代替缺失值，看一下这个例子，调整iris_X，用-1作为缺失值，这听起来很疯狂，但当iris数据集包含长度数据，这就是可能的。

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C++ sizeof()运算符的参数为指针和数组的值为什么不同

sizeof()的参数为指针和数组 C++或C语言中，都可以使用sizeof()运算符来计算数组的字节大小，除此之外，在C++和C语言中，都可以使用一个指向数组第一个元素的内存地址的指针来引用数组，因此...，如果要计算数组的字节大小，或长度，传递数组本身或传递指向数组的指针给sizeof()运算符似乎都是可以的，实际上则不然，二者有本质上的区别。...和m的值是不同的！...这是为什么呢？ 不同值的原因 这主要是因为当sizeof()运算符的参数是数组本身，将计算的是数组的大小，而如果传递的是指针作为参数，那计算的便是指针的大小，而不是整个数组的。...来源：C++ sizeof()的参数为指针和数组的区别 免责声明：内容仅供参考，不保证正确性。

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两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...当然，你未必要按照要求去做，但是如果你违背了上述原则就会发现在使用容器时，相同的对象可以出现在Set集合中，同时增加新元素的效率会大大下降（对于使用哈希存储的系统，如果哈希码频繁的冲突将会造成存取性能急剧下降...，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false。...实现高质量的equals方法的诀窍包括：1. 使用==操作符检查"参数是否为这个对象的引用"；2. 使用instanceof操作符检查"参数是否为正确的类型"；3.

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更好的数据胜过更高级的算法

但事实上，数据清理可能会加快或中断整个项目进程，专业的数据科学家通常在此步骤上花费很大一部分时间。 他们为什么要这么做呢？机器学习中存在一个很简单的事实： 更好的数据胜过更高级的算法。...换句话说，输入垃圾数据，得到的也是垃圾结果。 如果我们的数据集经过了正确的清洗，那么即使是简单的算法也可以从中得到深刻的启发！...不同类型的数据需要不同的清洗方法，但是本文中阐述的系统方法可以作为一个很好的学习起点。 删除不需要的观测结果 数据清理的第一步是从数据集中删除不需要的观测结果，包括重复或不相关的观测结果。 1....缺失值本身可能会提供一些参考 在现实世界中，即使缺少某些功能，我们也经常需要对新数据进行预测 插入缺失值也不是最佳选择，因为该值最初是缺失的，但如果我们将其填充，无论插入缺失值的方法多么精确得当，总是会导致信息丢失...满足了技术需求，即要求没有任何缺失值。 3. 缺少数字数据 对于缺少的数字数据，应标记并填充值。 1、使用缺失的指示变量标记观察结果； 2、为了满足没有任何缺失值的技术需求，用0填充原始丢失值。

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声学工程师应知道的150个声学基础知识（全篇）

18、等响曲线中每条曲线显示不同频率的声压级不相同,但人耳感觉的响度相同。 19、等响曲线中，每条曲线上标注的数字是表示响度级。...20、用分贝表示放大器的电压增益公式是20lg（输出电压/输入电压）。 21、响度级的单位为phon。 22、声级计测出的dB值，表示计权声压级。 23、音色是由所发声音的波形所确定的。...28、如某一声音与已选定的1KHz纯音听起来同样响，这个1KHz纯音的声压级值就定义为待测声音的响度。 29、人耳对1~3KHZ的声音最为灵敏。...66、声波在不同物质中传播，其速度快慢依次为金属>木材>水>空气。 67、回声的产生是由于反射声与直达声相差50ms以上。 68、颤动回声的产生是由于声音在两个平行光墙之间来回反射。...72、人耳对不同频率的听觉特性是对中音最敏感，其次是高音，频率越低越不敏感。 73、不同频率声波的指向性特点为高音指向性强，低音指向性弱。 74、不同频率声波的绕射能力为低音容易绕射，高音不易绕射。

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【音频处理】Melodyne 自动修正功能 ( 修正音高中心 | 修正音高补偿 | 节拍自动修正 | 量化时间 )

; 如果是制作音源 , 那么必须是 100\% ; " 修正音高补偿 " 用于控制声音的颤动 , 表示的是去除颤音的深度 , 0 是留下所有的声音颤动 , 100 表示 删除所有声音的颤动...; 二胡 / 小提琴 等弦乐的揉弦等操作 , 这些颤动一般不会超过半音程 , 这些颤动尽量留在声音上 , 这种情况下 修正音高补偿 设置的低一些 , 尽量保留颤音 ; 歌手由于气息不稳定造成的声音发颤...确定 " 按钮后 , Melodyne 会自动检测出最适合的音符长度 , 进行修正 ; 也可以选择不同的 节拍设置 , 让音符进行相应节拍的对齐 ; \cfrac{1}{4} T 表示 四分音符三连音...; \cfrac{1}{32} T 表示 三十二分音符三连音 ; None 是不使用预置节拍网格 ; 如果选择 None , 会按照距离音符最近的节拍 , 自动进行对齐音符操作 ; 选择不同的量化值 ,...编辑界面会显示不同的网格线进行参照 ; 下图是选择 16 分音符的网格线 ; 上述自动修正操作 , 如果没有选中音符 , 就是针对所有音符进行修正操作 ; 如果选中了音符 , 就是只针对选中音符进行修正操作

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原创｜手把手教你构建评分卡模型

那么评分卡为什么最后是选用这些变量？这些分数又是怎么计算出来的呢？接下来我们一起看看评分卡的构建过程。 二、数据清洗 在上面的例子中，模型的目标是申请者是否会按时偿还，特征则是每个申请者的个人信息。...缺失值则可以用平均数、相似样本填充等方法进行填补，也可以直接保留缺失状态，在后续的建模中作为单独的一个分箱。 三、分箱 评分卡模型的一大特点是对每个输入变量的不同分箱分别进行打分。...例如在上面例子中，我们注意到每个输入变量都是离散的。即使是像收入、年龄这样的连续型变量，也是先进行分箱（分成不同的取值区间）后再进行打分，因此模型最后的得分也是离散的。...（2）等频分箱 将变量可能取值的区间分为k个区间（可以不同大小），每个区间内的样本频率相同，例如[0,3]拆分为[0,1)和[1,3]两个区间，但样本中在两个区间内的取值频率相同。...注意在计算时，即使是缺失值组成的分箱也可以算出一个WOE分数。 但是WOE的计算为什么是这个形式？

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项目总结 | 八种缺失值处理方法总有一种适合你

为什么要处理缺失值 这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本，你要么删了，要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息，填充要是填充的不合适，会给样本增加噪音。...特殊值填充 这个是认为数据的空值也是具有一定的信息的，它之所以为空，是因为它不同于其他的任何数据。所以将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。...「比方说，一个样本的特征a缺失了，那么a就填充上所有样本的特征a的平均值」。 此外有一种叫做「条件平均值填充」的方法，是只考虑和缺失样本具有相同特征的样本的平均值。...比方说某一个样本的特征a缺失了，用和这个样本的特征b相同的所有样本的特征a的平均值来填充这个缺失值。（因为这些样本和缺失数据的样本具有相同的特征，所有认为他们会更为相似）。 4....热卡填充 对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。

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【数据分析】八种缺失值处理方法总有一种适合你

为什么要处理缺失值 这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本，你要么删了，要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息，填充要是填充的不合适，会给样本增加噪音。...特殊值填充 这个是认为数据的空值也是具有一定的信息的，它之所以为空，是因为它不同于其他的任何数据。所以将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。...「比方说，一个样本的特征a缺失了，那么a就填充上所有样本的特征a的平均值」。 此外有一种叫做「条件平均值填充」的方法，是只考虑和缺失样本具有相同特征的样本的平均值。...比方说某一个样本的特征a缺失了，用和这个样本的特征b相同的所有样本的特征a的平均值来填充这个缺失值。（因为这些样本和缺失数据的样本具有相同的特征，所有认为他们会更为相似）。 4....热卡填充 对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。

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使用数控车刀时要考虑的几个要点

下面是如何思考这个问题： RH 刀具的优点主要在于主轴方向。无需反转主轴方向（在 LH 刀具上向后运行）即可进行钻孔。使用 RH 工具，它始终以与其他刀具相同的方向运行。...有些人还会说，LH 上的力往往会减少颤动，可能会产生更好的表面光洁度，并且还可以更容易地将冷却液送到需要的地方。 请注意，我们实际上讨论的是倒置的右侧支架与右侧向上的左侧支架。...这就是为什么主轴需要改变方向以及为什么力被作用到它们所在的位置的原因。这也带来了 LH 的另一个优势，即使用右侧朝上的支架比使用倒置的支架更容易看到更换刀片。...但选择不同的刀片进行粗加工和精加工可提供最高的性能和灵活性。...就像在铣床上一样，您可以使用较大的铣刀粗加工型腔，但最终必须使用可以进入狭窄角落的铣刀，车削加工中也是如此。另一件需要考虑的事情是，这些薄刀片比粗加工刀片具有更好的排屑能力。

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图片或视频充当网页背景+过渡动画

这个需求产生的场景是：如果直接用img标签显示界面左上角的logo，那么鼠标右键是可以直接选中图片的，也可以通过拖动的方式选中，跟文字一样。...而对于大多数现代化网页，左上角的logo都是只能点，不能选的。右键显示的也是打开链接，而非打开图片。...为什么还要设置宽度？ 可以加一个background-color辅助调试。 目前logo是块级元素，会导致导航栏的剩余内容没有地方存放，因此需要指定宽度。...none：被替换的内容将保持其原有的尺寸。 scale-down：内容的尺寸与 none 或 contain 中的一个相同，取决于它们两个之间谁得到的对象尺寸会更小一些。...即使是拖动窗口大小，如果元素采用了相对定位，也会有一个过渡的动画。

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写给开发人员的实用密码学 - 对称加密算法

但即使是使用加密算法，我们也需要了解密钥长度、分组长度、填充模式等等知识，只有这样才能选择安全的加密算法。 首先，密钥长度是对称加密算法中非常关键的一个概念，密钥长度决定了算法的安全性。...这是由于固定的明文和密钥每次运算的结果都是相同的，很容易被人找出规律。举个例子： ?...ECB模式解密 “hellochaia”这个字符串对于同一个密钥来说，经过两次迭代运算得到的密文值永远是不变的，攻击者截取到密文很容易发现加密采用的是ECB模式，从而可以观察到很多规律，比如密文中多次出现...CTR模式解密 和 CBC 模式不同之处在于数据块无需填充。 GCM (Galois/Counter) 模式 下图直观地说明了GCM块模式的工作方式： ?...PKCS#7填充 可以看出，其规律是根据填充的字节数量进行对应的填充，如果填充的字节长度 n 是3，填充的值就是030303；如果 n 是5，那么填充的值就是0505050505，填充值最后一个字节代表的就是实际填充的长度

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Nature评论：800名科学家联名反对统计学意义，放弃P值“决定论”

同理，因此断言这些结果是矛盾的但是结果却相同（风险比都是1.2）也是滑稽的。但是这些习以为常的做法说明依赖于统计临界值会误导我们。...我们也同样赞成这个号召，并呼吁这个统计概念被禁止。 我们并不是孤身一人，这个活动发起后，在最初的24小时已经有250人签下了名字。...预先登记研究和承诺公布所有分析的所有结果可以减轻这些问题。然而，也可能会因分析计划中始终存在的决定而产生偏见。即使是出于好意，这也会发生。...避免这种“二分法”的一个原因是所有的统计数据，包括P值和置信区间，在各个研究之间自然会有所不同，并且差异通常会达到令人惊讶的程度。...这就是为什么我们敦促作者讨论点估计，即使它们具有较大的P值或较宽的区间，以及讨论该区间的上下限。

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通过禁止比较让 Go 二进制文件变小

除此之外，值的类型定义了如何比较该类型的两个值。 例如，整型是用算数方法进行比较的。对于指针类型，是否相等是指它们指向的地址是否相同。...映射和通道等引用类型，跟指针类似，如果它们指向相同的地址，那么就认为它们是相同的。 上面都是按位比较相等的例子，即值占用的内存的位模式是相同的，那么这些值就相等。...由于它们并不是被定义为某个确定的值，因此按位比较会因为分布在 s 的 24 字节中的 9 个填充字节不一样而返回错误结果。 Go 通过生成所谓的相等函数来解决这个问题。...在这个例子中，s 的相等函数只比较函数中的字段略过填充部分，这样就能正确比较类型 s 的两个值。...单独看节省的这 32 字节似乎微不足道，但是考虑到你的程序中每个类型及其传递闭包都会生成相等和哈希函数，还有它们的依赖，这些函数的大小随类型大小和复杂度的不同而不同，禁止它们会大大减小最终的二进制文件的大小

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铰削的转速和进给

大多数是以麻花钻来估算的，一般转速取麻花钻的1/3，进给比相同尺寸的麻花钻多3倍。 对于铰刀转速和进给到底应该是多少，意见不一。有人说与麻花钻的比率是 1/3，而也有人建议是 1/2。...很多铰刀生产厂家给出的值更接近1/2，但如果将这个值提高1倍，负载也将成2倍的增长，所以在这个问题上没有准确的计算值。...所以，铰削加工的转速和进给，我们只能使用经验值或者按刀具手册提供的切削用量来进行加工。 除此之外，可以通过合理的操作尽可能的减少加工失误。 1、确保工件没有松动，这样它就不会弯曲、移动或振动/颤动。...2、使用质量好的刀架来固定铰刀。 3、为铰刀使用推荐的切削液。 4、不要让铰刀的凹槽被切屑堵塞。 5、使铰刀的中心线尽可能靠近孔的中心线。 6、如果角度超过 5 度，则不建议铰削倾斜表面。

93320

一篇文章读懂UI按钮设计细节与规范

按钮是一种可以让用户产生对其描述作用的交互式元素。咱们打个赌，如果一个按钮上显示“保存”，那么单击它很可能会“保存”某些内容。按钮也是任何数字产品中最重要的交互元素之一。 ?...按钮看起来越类似于与按钮相关联的按钮则越好。这就是为什么矩形（或者圆角矩形）始终是按钮最安全也最常见的选择的原因。 ?...但请记住，即使是在台式机上，按钮越大，用户使用起来就越容易。 按钮设计最佳实践 重要的按钮也可以与图标配合使用。...根据按钮的圆角半径，我们来创建一个圆或者正方形，其大小等于按钮的高度。在这个图形中，我们创建另一个形状来容纳图标。这个图形应该在一个视觉形状中有填充，以便与我们的文本高度相同。...最后的总结 当你开始设计主按钮，辅助按钮和三级按钮时，请记住每次都要针对上面这些因素进行检查。即使是很小的不一致或者对齐不良也会导致用户转化率降低。

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可穿戴设备可以通过机器学习发现糖尿病的早期症状

研究显示，在神经网络的帮助下，普通的可穿戴设备也能基于心率变异性与糖尿病可能性的关系检测出早期糖尿病的迹象。...最近一项由健康创业公司Cardiogram和加州大学旧金山分校（University of California San Francisco）进行的研究显示，即使是普通的以健身为中心的可穿戴设备，也能检测出糖尿病的早期症状...更糟糕的是，将近90%的糖尿病前期患者完全没有意识到隐藏在他们看似正常的生活方式背后的危险。 开发监测葡萄糖水平的仪器并不是什么新鲜事，但理想的非侵入式无创监测仪器仍然是梦想。...他们后来对照12,790人周的单独数据集验证了DeepHeart的准确性，达到85%的成功率。 这个研究最好的部分是，任何拥有兼容智能手表或健身跟踪器的人都可以从这个神经网络中获益。...这款应用适用于所有配有听速传感器的苹果手表和安卓穿戴智能手表。除了糖尿病的早期症状外，DeepHeart还被证明可以检测到其他心脏相关疾病，如高血压、睡眠呼吸暂停、心房颤动。

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Nature | P值不够科学？800多位科学家联合反对滥用统计显著性

因为它们的结果是统计不显著的，所以有一组研究者得出结论说：使用这些药物与新发心房颤动（最常见的心律紊乱症状）「没有关联」；而这个结果与之前的一项结果统计显著的研究正好相反。 现在，我们看看实际数据。...别再分类 这个问题更在于人类和认知，而不是统计：将结果分为「统计显著」和「统计不显著」会让人类认为以这样的方式划分的事项是不同类别的。...避免这种二分法的一个原因是：包括 P 值和置信区间在内的所有统计度量会因研究的不同而自然地有所差异，而且差异往往大到让人惊讶。...这就是为什么我们要敦促研究者讨论点估计（即使当它们有较大的P 值或较宽的区间），以及讨论区间的限制。...这基于一个错误的观点，即计算得到的区间本身有95% 的可能性包含真值，再加上模糊的感觉认为这就是一个置信决策的基础。根据应用的不同，合理的阈值水平也是不同的。

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