LabelEncoder是一个可以用来将标签规范化的工具类，它可以将标签的编码值范围限定在[0,n_classes-1]。这在编写高效的Cython程序时是非常有用的，:class:LabelEncoder可以如下使用:
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型 默认情况下，具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori
针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试.
本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。这里就说一说multi-label的搭建网络的部分。之后如果有时间的时候，再说一说cross validation（交叉验证）和在epoch的callback函数中处理一些多标签度量metric的问题。
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/
在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。 01scikit-learn基础介绍 1.1 估计器 估计器，很多时候可以直接理解成分类器，主要包含两个函数： 1、fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predic
数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《特征工程系列：特征预处理（上）》介绍了无量纲化和特征分桶相关的处理方法，本章将继续介绍特征预处理中的统计变换和类别特征编码相关内容。
该文章介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能和职责，包括文本编辑、校对、内容质量审核、知识审核、合规性审核、社区管理、媒体管理、团队协作和沟通、培训和教育、以及执行和推行政策和流程等。同时，该文章也介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能，包括数字素养、语言和写作技能、媒体管理和沟通技能、流程和政策的制定和执行能力、培训和教育能力、团队协作和领导能力等。该文章旨在为技术社区中的内容编辑人员提供实用的指南和参考，以便他们可以更好地履行其职责并推动技术社区的发展。
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
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使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 （比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。 我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我
EllipticEnvelope假设数据是正态分布的，并且基于该假设，在数据周围“绘制”椭圆，将椭圆内的任何观测分类为正常（标记为1），并将椭圆外的任何观测分类为异常值（标记为-1）。 这种方法的一个主要限制是，需要指定一个contamination参数，该参数是异常观测值的比例，这是我们不知道的值。
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/multiclass.html 英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/multiclass.html 官方文档: http://scikit-learn.org/stable/ GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力
本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。
sklearn：multiclass与multilabel，one-vs-rest与one-vs-one 针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时，每条数据仅仅对应其中一个类别，不会对应多个类别。multilabel是指分类任务中不止一个分类时，每条数据可能对应不止一个类别标签，例如一条新闻，可以被划分到多个板块。 无论是multiclass，还是mul
之前阐述了逻辑回归、孤立森林等建模方法，本文介绍如何把建好的模型保存为标准格式(PMML文件)。
本文详细介绍sklearn.preprocessing用于对数据进行预处理，具体有缩放、转换和归一
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化(normalization)，利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
主要包括特征提取（Feature Extraction）和特征选择（Feature Selection）
参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197
通常用keras做分类任务的时候，一张图像往往只对应着一种类别，但是在实际的问题中，可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集，整个数据集有两种属性，一种是颜色(blue, red, black)，另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
NDV全称为Number Of Distinct Values，即非重复值的个数。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。每个记录由一个或多个字段组成。每个字段可以是atomic字段或者group字段。Group字段包含嵌套的字段，每层可以要么是atomic要么是group字段。每个字段定义由两部分组成：数据类型（基本的数据类型，比如int32或者byte array）、repetition类型（定义字段值出现的次数）：required(1次)、optional(0或者1次)、repeated（0次或大于1次）。
我们都知道HashSet存放的元素是不允许重复的，那么HashSet又是是如何保证元素不可重复的，你知道吗？
Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式，既然属于Hadoop生态圈，因此也兼容大多圈内计算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平台、语言无关的，这使得它的适用性很广，只要相关语言有对应支持的类库就可以用；
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
这周某系统上线，有一个需求就是，为一张表修改唯一性约束，原因就是之前发现，由于唯一性约束设置不当，导致业务处理出现异常。
Guava引入了很多JDK没有的、但我们发现明显有用的新集合类型。这些新类型是为了和JDK集合框架共存，而没有往JDK集合抽象中硬塞其他概念。作为一般规则，Guava集合非常精准地遵循了JDK接口契约。
所有数字都是正数 组合中的数字要按照从小到大的顺序 原数组中的数字只可以出现一次 结果集中不能够有重复的组合
insert ignore会忽略数据库中已经存在的数据(根据主键或者唯一索引判断)，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据.
1. 内容介绍 开一篇文章记录在leetcode中array主题下面的题目和自己的思考以及优化过程，具体内容层次按照{题目，分析，初解，初解结果，优化解，优化解结果，反思}的格式来记录，供日后复习和反思[注：有些题目的解法比较单一，就没有优化过程]。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序，有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的，也不是严格按照难易程度来排列的。 因此，这篇文章并不具有很强的归类总结性，归类总结性知识将会在其他文章记录，本篇重点在记录解题过程中的思路，希望能对自己有所启发。 2. 题
前段时间加了一个刷算法题的群，也刷了leetcode的一些题目，今天一起学习掌握二分查找，熟记于心，触类旁通，达到真正掌握每种解题的方法，希望你在实际业务中有所帮助和思考。
不忘初心，砥砺前行 作者 | 陌无崖 转载请联系授权 题目 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为
CREATE USER 'repl'@'172.18.0.11' IDENTIFIED BY '123456';
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
DISTINCT函数，隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式，列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来，相信大家也是了解的。
Java集合框架主要由Collection和Map两个根接口及其子接口、实现类组成。
在使用 Java 的新特性 Collectors.toMap() 将 List 转换为 Map 时存在一些不容易发现的问题，这里总结一下备查。
HashSet 实现了 Set 接口，由哈希表（实际是 HashMap）提供支持。HashSet 不保证集合的迭代顺序，但允许插入 null 值。也就是说 HashSet 不能保证元素插入顺序和迭代顺序相同。 HashSet 具备去重的特性，也就是说它可以将集合中的重复元素自动过滤掉，保证存储在 HashSet 中的元素都是唯一的。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
注意如果存在相同键值，比如说： a={'a':1,'b':2,'c':3,'aa':12} b= {'aa':11,'bb':22,'cc':33} 那么方法一＼二＼三得到结果为
实际项目使用中，出于对Http请求的容错性，多数都会采用请求失败后重试的策略。除新增了失败重试的功能外还提供重复请求的功能。 失败重试 接口: 设置失败请求后的重试次数，默认值为0。 HttpRequest &retry(int count); 重试次数执行完成后的信号槽/回调。 HttpRequest &onRetried(const QObject *receiver, const char *method); HttpRequest &onRetried(std::function<void
如果你试图通过 GetHashCode 得到的一个哈希值来避免冲突，你可能要失望了。因为实际上 GetHashCode 得到的只是一个 Int32 的结果，而 Int32 只有 32 个 bit。
二、对表的修改 1.给表重命名 语法：alter table table_name rename to new_table_name; 例子：alter table student rename to new_student; 2.给表添加字段 语法：alter table tablename add (column datatype [default value][null/not null],….); 例子: alter table student add (teachername varchar2(30) default ‘张三’ not null); 3.修改表字段 语法：alter table tablename modify (column datatype [default value][null/not null],….); 例子：alter table student modify (teachername varchar2(30) default ‘张三’ not null); 4.删除表字段 语法：alter table tablename drop (column); 或者alter table tablename drop column column_name 例子：alter table student drop column teachername; 5.主键约束 添加有名称的主键约束：alter table table_name add constraint pk_name primary key (id); 删除有名称的主键约束：alter table table_name drop constraint pk_name; 6.修改表字段类型 例子：alter table student alter column birthday decimal(18, 4) not null
针对一些基础业务数据如用户表，要保证主键Primary或Unique不重复，如果在插入时做判断，效率低且代码复杂。
VALUES函数，隶属于“筛选”类函数。当参数为列时，返回结果会去除重复值，保留空项；当参数为表时，结果不会进行去重复操作。
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