标签：VBA,用户窗体,列表框 有时候，我们想从数据表中搜索指定的内容，但匹配项往往不只一项，而我们想要将匹配项全部显示出来，如下图1所示。...图1 在Excel中，有很多方法可以实现，这里使用用户窗体和VBA代码来完成。 示例数据如下图2所示。 图2 单击“查找”按钮，弹出我们所设计的用户窗体如下图3所示。...，即如果某人正在搜索位置，则仅在位置列中搜索 With Range("Table1[" &SearchColumn & "]") ' 查找第一个匹配项 Set RecordRange...FirstAddress = RecordRange.Address RowCount = 0 Do ' 设置匹配值行中的第一个单元格...Results.AddItem Results.List(RowCount, 0) = "没有找到" End If End With End Sub 代码中的
2 Apriori算法 简介 Apriori算法采用一个简单的先验准则来减少关联规则的搜索空间：一个频繁项集的所有子集一定是频繁的，一个不频繁的项集的所有父集一定是不频繁的。...因此，如果轻音乐或者古典中只要有一个是非频繁的，那么任意一个含有这两项的集合都可以从搜索中删除。...3 度量统计量 支持度（ ）:项集在数据中出现的频率，定义公式为： 置信度（ ）:该规则的预测能力或者准确度的度量，定义公式为： 提升度（ ）:度量一类事物相对于它的一般选择率，此时被选择的可能性有多大...5.2 数据准备 事务性数据是无法直接被利用的，为解决此问题采用了一个称为稀疏矩阵的数据结构，稀疏矩阵的每一行表示一个项集，每一列表示项集中的一个事物。...，可以使用summary()函数，从运行结果中可以看出包含3个或4个事物的项集个数居多，出现频率最高的是“五月天”和“周杰伦”。
Apriori算法的目的： 主要是用来挖掘关联规则，即从一个事务数据集中发现频繁项集并推出关联规则，其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本次的频繁项...算法核心在于提升关联规则产生的效率而设计的。 2. 新概念： 项集： ? （例如所有的商品）为一个项集，则每一个事务t（例如购买小票上的商品）都是一个项集。...支持度： 项集的支持度是指包含该项集的事务所占所有事务的比例。 频繁项集：就是指满足给定的最小支持度的项集。...Apriori的思想： 我们希望置信度和支持度要满足我们的阈值范围才算是有效的规则，实际过程中我们往往会面临大量的数据，如果只是简单的搜索，会出现很多的规则，相当大的一部分是无效的规则，效率很低，那么Apriori...此时，第二次迭代发现了{1 2} {1 5}的支持度只有1，低于阈值，故而舍弃，那么在随后的迭代中，如果出现{1 2} {1 5}的组合形式将不被考虑。 ?
Apriori算法的目的： 主要是用来挖掘关联规则，即从一个事务数据集中发现频繁项集并推出关联规则，其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本次的频繁项...算法核心在于提升关联规则产生的效率而设计的。 2. 新概念：项集： ? （例如所有的商品）为一个项集，则每一个事务t（例如购买小票上的商品）都是一个项集。...支持度： 项集的支持度是指包含该项集的事务所占所有事务的比例。 频繁项集：就是指满足给定的最小支持度的项集。...Apriori的思想： 我们希望置信度和支持度要满足我们的阈值范围才算是有效的规则，实际过程中我们往往会面临大量的数据，如果只是简单的搜索，会出现很多的规则，相当大的一部分是无效的规则，效率很低，那么Apriori...此时，第二次迭代发现了{1 2} {1 5}的支持度只有1，低于阈值，故而舍弃，那么在随后的迭代中，如果出现{1 2} {1 5}的组合形式将不被考虑。 ?
p=22732 ---- 关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中，我将解释如何在R中提取关联规则。...交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 数据分析的第一件事是了解目标数据结构和内容。出于学习的目的，我认为使用一个简单的数据集更好。一旦我们知道了这个模型，就可以很容易地把它应用于更复杂的数据集。...在这里，我们使用杂货店的交易数据。首先，我们创建一个数据框并将其转换为交易类型。...我们从上面的列表中获取第一个rhs项（规则后项）来检查该项的规则。但如果你知道目标项目，可以在参数中只写rhs="melon"。 inspect(rules_1@rhs\[1\]) ?...> rhs_item <- gsub("\\\}","", rhs) ? 我们为我们的rhs_item建立规则 ?
用 const的好处是，调试时，可以直接获取变量，而非定义的数字，这个在使用gdb跟踪代码的时候很有用，比如#define NUM 123;如果在gdb中print NUM，会出现NUM找不到符号表的问题...，编译器不可能针对初始化列表中的顺序进行初始化，否则重载不同初始化顺序的构造函数会让编译器头晕的。...String& String::operator =(const String&rhs) { … return *this; } 条款16: 在operator=中对所有数据成员赋值 原因：编译器会默认为你生成一个...operator=，采用bitwise，所以最好都是自己写一个 注意点：继承机制的引入，Base中的私有成员Derived对象无法访问 要么 Base::operator=(rhs),要么staqtic_cast...条款20: 避免public接口出现数据成员 Effective中举了三个原因，说明为什么不要放在公开接口中 一致性，以后对类对象的所有操作，均需要带()，也就是只能调用函数，不能获取变量
提升是A和B的共存超过独立的A和B并存的预期概率的因素。因此，提升越高，A和B一起发生的机会就越高。 让我们看看如何使用R获取规则，置信度，提升度等。...： size(head(Groceries)) # 每个观察项的数量 #> [1] 4 3 1 4 4 5 LIST(head(Groceries, 3)) # 将'交易'类转换为列表，注意CAPS中的...在eclat()交易对象中获取并给出根据您提供的支持数据的最常见物品supp。该maxlen定义频繁项中的每个项目集项目的最大数量。...提升为18（见rules_lift上文）的规则意味着，与假设无关的购买相比，LHS和RHS中的物品一起购买的可能性要高18倍。 如何控制输出中的规则数量？...，无论支持，置信度或最小参数如何，您在RHS上只能得到一项。
综上：对训练集构成训练分类器模型的过程，本质是对参数模型的求解。然后将这些参数在预测方法中使用，根据公式获取最大概率即可完成文档分类。...分类模型：对于类c_i，单词w_k的先验条件概率 二项独立模型的先验概率：（假设条件：其在一定假设条件下实现的，即给定的类c_i，文档d中单词w_k和w_i是否出现是相互独立的。） ?...多项模型与二项模型一样，都使用公式(9) 单词w_k对于类c_i的条件先验条件概率的估计（多项式考虑同一词多次出现） ?...5 混合模型 ---- 思想概述 在估计单词对类别的先验概率时使用二项独立模型，而分类阶段估计类别对于特分类文档的后验概率时，使用多项式模型 对比体现 二项独立模型缺点：只考虑单词出现和不出现的情况，忽略了频率信息...同一单词在同一文档中多次出现相互独立（显然比较二项式假设更不合理） 实际中，训练文档通常充足，不使用单词在文档中的频率信息，也可以很好的分类，过多考虑频率信息非但不会对分类有帮助，反而起相反作用。
二、相关概念 交易集：包含所有数据的一个数据集合，数据集合中的每条数据都是一笔交易 关联分析：在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。...关联规则：LHS --- RHS(confidence) -----> 如果客户购买了左件(LHS)，也可能购买右件(RHS)，购买的置信度为confidence 比如上面的{尿布，葡萄酒}就频繁出现，...由于在含有Orange的4条交易中，仅有2条交易含有Coke.其置信度为0.5。 支持度计算在所有的交易集中，既有A又有B的概率。例如在5条记录中，既有Orange又有Coke的记录有2条。...Apriori原理的出现，可以在得知某些项集是非频繁之后，不需要计算该集合的超集，有效地避免项集数目的指数增长，从而在合理时间内计算出频繁项集。 2、实现 Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。...该算法首先会生成所有单个物品的项集列表->接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求，其中不满足最小支持度的集合会被去掉->然后对剩下的集合进行组合以生成包含两个数据集的项集->接着重新扫描交易记录
群集节点首先要决定自己是否存活，所以群集节点之间定期使用心跳来判断所有群集节点是否处于健康状态。...严格监控和宽松监控都是相对的，可以使用两个具体的参数来测量，一个参数是心跳频率（Delay），一个参数是心跳失败阈值（Threshold）。...资源监视器检测 为了保证群集应用正常工作，RHS时刻监视着资源情况并定期检查群集资源的健康状态。每个不同的资源的检查频率略有不同，检查频率由不同的群集资源DLL定义。...早期的设计里，默认情况下所有的资源在一个RHS进程里运行，这种情况的问题是如果一个资源故障，那么整个RHS进程和所有由这个RHS加载的资源都会出现故障。...但是仍然有可能不同的群集资源加载到了同一个RHS进程里，如果多个资源共享一个RHS进程，那么某个资源出现故障时，群集会重启RHS进程，这样其他加载到RHS进程的正常资源也会跟着重启。
一是频率学派解决方案：通过某些优化准则（比如似然函数）来选择特定参数值；二是贝叶斯学派解决方案：假定参数服从一个先验分布，通过观测到的数据，使用贝叶斯理论计算对应的后验分布。...当然，之前频率学派所使用的最大化似然函数方法也可以转换成这种序列式方法的。 注意到一个问题，我们的终极目标是什么？...，都要用到似然函数，注意到频率学派所使用的似然函数是N次贝努力实验下的似然函数，但贝叶斯学派所使用的似然函数是二项式分布形式的似然函数（二项式分布是N次贝努力实验中出现事件A的次数的分布）。...比如在抛硬币实验中，当数据量有限时，先验均值为0.5，后验均值将会比先验大，比频率学派得到参数估计小。...四、后记——Beta分布，Dirichlet分布的应用 介绍这些分布的目的是为了做参数估计，参数估计的方法大致分为两种，一种是频率学派利用某些优化准则求得参数值，一种是贝叶斯学派通过给参数先验分布，同时使后验与先验共轭
从训练数据中学习线性模型的目标是找出系数 β，该系数能够最好地解释数据。在频率派线性回归中，对数据最好的解释指的是系数 β 能够最小化残差平方和（RSS）。...我们的模型是完全通过数据训练出来的：这样看来，我们所需要的所有关于模型的信息都被编码在了训练数据中。 当得到了 β hat 后，我们可以通过使用模型的等式来估计任意新数据点的输出值： ?...先验分布：如果具备领域知识或者对于模型参数的猜测，我们可以在模型中将它们包含进来，而不是像在线性回归的频率方法那样：假设所有关于参数的所需信息都来自于数据。...贝叶斯线性模型的应用 我将跳过本文的代码部分（请参阅 PyMC3 中的代码实现），但是实现贝叶斯回归的基本流程是：指定模型参数的先验（在这个例子中我使用正态分布），创建将训练数据中的输入映射到输出的模型...有了所有的数据点，OLS 和贝叶斯模型的拟合结果几乎是一样的，因为先验的影响被数据中的似然降低了。 当使用我们的贝叶斯线性模型预测单个数据点的输出时，我们仍然不是得到单一的值，而是一个分布。
p24 4：确保对象使用前已被初始化。 1.内置的int double等数据类型一定要手工初始化，因为C++不保证初始化它们。 2.构造函数最好使用成员初始化列表，因为如果放在函数体内就成了赋值了。...这样先初始化一遍，然后进行赋值，之前的初始化就白做了。(初始化列表的成员顺序一定要和成员的声明顺序相同。)...RAII(资源获取时机便是初始化时机)对象，他们在构造函数中获得资源并在析构函数中释放资源。...你应该在你的所有接口中努力达成这些性质。 2.促进正确使用的办法包括接口的一致性，以及与内置类型的行为兼容。...33：避免遮掩继承而来的名称 1.只要名称相同，子类的成员函数就会把基类中所有同名函数覆盖掉。 2.为了让被遮掩的名称再见天日，可使用using声明式或转交函数。
伯努利指出，在现实中，为了预先枚举所有可能性来确定“哪一种可能性更大”是徒劳的。 例如，他提到，我们难以枚举所有可能侵袭人类的疾病并决定其杀死人的概率的相对大小。...所以通过获取足够多的样本，我们“几乎能像预先知道参数一样从后验中确定参数”。 伯努利还推导出给定 r 和 t 的情况下，为达到特定准确度所需的样本数量。...得到 最总化简得到 下表显示了具有恒定先验的95%覆盖率测试的结果。我们可以看到，对于较小的n值，覆盖率明显小于95%。 相比之下，如果我们使用杰弗里斯先验，所有n值的覆盖率始终接近95%。...二项分布先验 我们将杰弗里的逆概率方法应用到二项分布中。 假设我们从二项分布中观察到n个值。设y表示成功的次数，θ表示成功的概率。...考虑到所有这些问题的目标都是为参数空间的一个区间分配一个概率，我们可以强有力地证明，杰弗里斯先验比均匀先验更好，因为它在渐进上具有最佳的频率覆盖性能。这也解决了费舍尔关于任意性的批评。
二项队列是 堆序 的集合，也叫 森林。其中每一种形式都有约束。 二项树Bk由一个带有儿子的B0,B1,B2...组成，高度为k的二项树 恰好有2^k个结点。...每一种高度只能出现一次...因此，只有1,2,4,8...等结点数目的二项树 deleteMin操作需要快速的找出跟的所有子树的能力，因此需要一般树的表示方法： 每个结点的儿子都在一个链表中，而且每个结点都有一个指向它的第一个儿子的指针...二项树的每一个结点包括：数据，第一个儿子，以及右兄弟 下面是二项队列类构架及结点定义： 1 template 2 class BinomialQueue...void makeEmpty(BinomialNode * & t); 41 BinomialNode * clone(BinomialNode *t) const; 42 }; 合并同样大小的两棵树二项树的例程...： 1 void merge(BinomialQueue & rhs) 2 { 3 if(this==&rhs) 4 return; 5 currentSize
分布之分布 虽然大家都可以使用贝叶斯公式，但使用的方法却可以五花八门，一是确定先验概率的方法便有多种多样。此外，因为是要对未知的不确定性作出预测，那么，如何理解这种“不确定性”？...逆概率问题，就是从样本数据来猜测概率模型的参数，比如说抛硬币实验，每次实验可以用随机变量X表示，X服从二项分布或伯努利分布。如何“猜测”抛硬币时正面出现的概率p？...频率学派认为p有一个固定数值，也就自然而然地认为决定这个数值的比较好的方法就是多次试验，不停地抛硬币，记录其中正面出现的频率，实验次数足够大的时候，就能越来越逼近p的真实数值，比如说，抛了1000次，正面...这样一来，使用贝叶斯公式，便可以逐次修正Y对应的分布： 后验概率分布 = 观测数据决定的调整因子×先验概率分布 将上式表达得稍微“数学”一点： P(Y|数据) = {P(数据| Y) /...具有上述性质的分布叫做“共轭先验”，beta分布是二项分布的共轭先验： f(x; a, b) =xa-1(1-x)b-1/B(a,b) （3） beta分布用
共轭的意思是，以Beta分布和二项式分布为例，数据符合二项分布的时候，参数的先验分布和后验分布都能保持Beta分布的形式，这种形式不变的好处是，我们能够在先验分布中赋予参数很明确的物理意义，这个物理意义可以延续到后续分布中进行解释...为了后续描述方便，首先定义一些变量： 表示词，表示所有单词的个数（固定值） 表示主题，是主题的个数（预先给定，固定值） 表示语料库，其中是语料库中的文档数（固定值） 表示文档，其中表示一个文档中的词数（...该模型的生成过程是：给某个文档先选择一个主题，再根据该主题生成文档，该文档中的所有词都来自一个主题。...在这个过程中，我们并未关注词和词之间的出现顺序，所以pLSA是一种词袋方法。 在这里，我们定义： 表示海量文档中某篇文档被选中的概率。 表示词在给定文档中出现的概率。...而语料库中的文档对应的骰子参数在以上训练过程中也是可以计算出来的，只要在 Gibbs Sampling 收敛之后，统计每篇文档中的 topic 的频率分布，我们就可以计算每一个 p(topic|doc)
决定客观概率的方法主要有两种，一种是在大量重复事件中寻找事件出现的频率，例如，每100万个人当中，不幸患上某种疾病的概率就是客观概率。...从此，关于光是波还是粒子的讨论，以及由此产生的量子理论的发展，完全颠覆了整个世界。 3.伯努利与二项分布 至惠更斯时为止，关于概率的所有内容只是围绕着赌博中掷骰子的问题。...正是这种将原来二项分布的参数θ看作随机变量，并且引入一种主观猜测的先验分布pθ的这种做法，不仅是贝叶斯理论的核心，同时更是持反对观点的频率学派所攻击的一个关键点。...θ是二项分布的参数，因此有时也把Beta分布称作二项分布的共轭先验分布。...在二项分布中，对频率学派而言，估计θ的方法就是计算试验中的频率θ=X/N，贝叶斯统计则采用之前估计二项分布参数的固定模式：先验分布pθ+样本X → 后验分布P(θ|X)的计算。
直到所有样本都使用了，这次epoch的损失函数值则为所有mini batch的平均损失值。...还有个解释便是，从贝叶斯学派来看：加了先验，在数据少的时候，先验知识可以防止过拟合；从频率学派来看：正则项限定了参数的取值，从而提高了模型的稳定性，而稳定性强的模型不会过拟合，即控制模型空间。 ...当λ=0时，即没有先验）没有正则项，则相当于先验分布具有无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练集数据， 参数w可以变得任意大从而使得模型不稳定，即方差大而偏差小。...可见右边的最优参数只可能在坐标轴上，所以就会出现0权重参数，使得模型稀疏。 其实拉普拉斯分布与高斯分布是数学家从实验中误差服从什么分布研究中得来的。...一般直观上的认识是服从应该服从均值为0的对称分布，并且误差大的频率低，误差小的频率高，因此拉普拉斯使用拉普拉斯分布对误差的分布进行拟合，如下图： ?
完整的公式还包含一个误差项以解释随机采样噪声。如有两个自变量时，方程为： ? 模型中，y是因变量，β是权重（称为模型参数），x是自变量的值，ε是表示随机采样噪声的误差项或变量的影响。...在频率主义线性回归中，最好的解释是采用残差平方和（RSS）的系数β。 RSS是已知值（y）和预测模型输出之间的差值的总和（ŷ，表示估计的明显的y-hat）。 残差平方和是模型参数的函数： ?...我们从频率主义线性回归中得到的仅仅是基于训练数据的模型参数的单一估计。 我们的模型完全被数据告知：在这个视图中，我们需要知道的模型的所有信息都编码在我们可用的训练数据中。...先验：如果我们有领域知识，或者猜测模型参数应该是什么，那么我们可以将它们包括在我们的模型中，这与频率方法不同，后者假设所有参数都来自数据。...有了所有的数据点，OLS和贝叶斯拟合几乎完全相同，因为数据的可能性使得先验数据逐渐被覆盖。 当使用我们的贝叶斯线性模型预测单个数据点的输出时，我们得到的仍是一个分布。
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