一、变量的定义 在python中定义变量很简单，只要一个赋值语句就可以了比如： a = 10 这里就成功定义一个变量了，这里的a是变量名，=号是赋值，10是变量的值。...这里要特别注意的是使用=号把10 赋值给a，这个顺序不能错乱。 二、变量的分类 上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型的变量属于整数类型，但是仅仅一个整数类型的变量还无法满足我们的需求。...下面就是python的常见变量类型。...基础课程中主要接触的变量类型就是上面的四种，后面还会学习到一些复杂的类型，比如字典，列表，集合等都可以归结为变量的一种类型。...这里要强调一下，变量只是一种概念，大家不要局限思想，换句话说只要一个值被=号赋值给一个变量名的语句都可以叫做变量，因为python属于弱类型语言，在定义变量的时候不指定类型，不想其他语言，定义一个整形变量需要加一个前缀
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用柱状图进行展示，基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
问题描述图形因浏览器窗口的缩放而错位。缩放前：缩放后，饼状图错位。解决方式通过Echarts的resize()方法解决。...el-aside { line-height: 260px;}.el-container:nth-child(7) .el-aside { line-height: 100%;}效果缩放前...：缩放后，图随窗口的大小变化而变化。
同时缩放和旋转 在做缩放和旋转的时候 我们可以使用两种方式 目标本身的旋转和缩放 使用Transform旋转和缩放 因为我这里还有画板，并且画板和图片要始终对应，所以使用Transform相对就比较简单...注意 不要两种方式并存，比如缩放是改的目标本身的宽高，而旋转使用Transform，会导致实际效果和预期不符。...Background="Transparent" /> 其中 RenderTransformOrigin="0.5,0.5"保证旋转的时候是按照中心旋转的...rotateTransform = new RotateTransform(_rotationAngle); MGridImage.RenderTransform = rotateTransform; 只缩放
文章背景： VBA中，变量的作用域，决定变量在哪里能被获取和使用。VBA中的过程和函数，与变量类似，也具有不同的作用域。...1 变量的作用域 1.1 过程作用域 1.2 模块作用域 1.3 工程作用域 1.4 全局作用域 1.5 作用域冲突 2 过程或函数的作用域 2.1 模块作用域 2.2 工程作用域 2.3...全局作用域 1 变量的作用域 根据变量的声明位置和声明方式，变量的作用域有以下四种： （1）过程作用域 （2）模块作用域 （3）工程作用域 （4）全局作用域 1.1 过程作用域 在过程或函数内部声明的变量...& guest End Sub 使用关键词 Private 或 Dim 声明的变量，都是模块变量，因此以下两种声明方式是等效的。...工程级别变量，在所在模块顶部声明 Option Private Module 修饰语句前提下，在过程或函数外面，使用关键词 Public 声明的变量，其作用域是当前工程。
分类变量 的水平一定要压缩 模型中分类变量一般需要处理成0-1形式的哑变量。...如果变量水平本身较多，那么哑变量的水平个数也会相应变多，这种情况下去构建模型肯定不行，需要将分类变量的水平进行压缩处理。...分类变量 水平压缩的方法 一般情况，分类变量水平压缩有下面两种方法，这一篇先说说我对哑变量编码法的理解： 哑变量编码法； 基于目标变量的WOE转换法； 我眼中的 哑变量编码法 建模时，...变量压缩 的原则 变量压缩遵循的基本原则为：将缺乏变异性的 数据分类 压缩处理掉。...合并的过程需要手动完成，需要将每一个分类变量拿出来后，逐一进行列联表分析，然后人工的去挑出没有变异的值后，再手动进行合并。
机器学习（六） ——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、多变量 当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0=...二、特征缩放（FeatureScaling） 特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。...其将每个特征值，除以变量中该特征值的范围（特征值最大值减最小值），将结果控制在-1~1之间。 对于x0，不需要改变，其仍是1，也在期望的范围内（-1~1）。...对于α，可以使用下列数据进行测试： 0.001、0.01、0.1、1、10…，或者可以用0.001、0.003、0.01、0.03、0.1、0.3、1…，即可以用3倍或10倍的速度，将α的值慢慢调整到一个区间...缺点：需要调试出合适的学习速率α、需要多次迭代、特征值数量级不一致时需要特征缩放。 2）标准方程法 优点：不需要α、不需要迭代、不需要特征缩放，直接解出结果。
机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、多变量 当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0...二、特征缩放（FeatureScaling） 特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。...其将每个特征值，除以变量中该特征值的范围（特征值最大值减最小值），将结果控制在-1~1之间。 对于x0，不需要改变，其仍是1，也在期望的范围内（-1~1）。...对于α，可以使用下列数据进行测试： 0.001、0.01、0.1、1、10…，或者可以用0.001、0.003、0.01、0.03、0.1、0.3、1…，即可以用3倍或10倍的速度，将α的值慢慢调整到一个区间...缺点：需要调试出合适的学习速率α、需要多次迭代、特征值数量级不一致时需要特征缩放。 2）标准方程法 优点：不需要α、不需要迭代、不需要特征缩放，直接解出结果。
传统嵌入 对于大多数我们处理的数据源变量，主要分为两种： 连续变量：这种变量通常是整数或十进制数字，它们都有无限个可能的值。例如计算机的内存单元（即1GB，2GB等等）。...分类变量：根据一定的特征，这些离散的变量可以对数据进行分类。例如计算机内存的种类（即RAM内存、内置硬盘和外置硬盘等等）。...一些常见的转换例子包括： One-hot编码：我们把每一个分类的值，转换成一个纵列，然后为这个纵列中的值分配0或1。 二元编码：通过在列中保留一些特殊值，这种方式比one-hot编码创建更少的特征。...模型摘要 嵌入层：对于分类变量，我们对于嵌入层的大小进行分类。在本次实验中我设为了3，如果我们增加其大小，它将会捕捉到分类变量之间关系的更多细节。...总结 总的来说，我们可以看到，在使用Cat2Vec后，我们可以用低纬度嵌入表示高基数的分类变量的同时，也保留了每个分类之间的联系。
特征缩放 特征缩放是一种在固定范围内对数据中存在的独立特征进行标准化的技术。...z-score标准化，即零-均值标准化（常用方法） 标准化(或z分数归一化)缩放后，特征就变为具有标准正态分布，具有μ= 0和σ= 1，其中μ均值，σ是平均值的标准差。...而在标准化中，数据被缩放到平均值(μ)为0，标准差(σ)为1(单位方差)。 规范化在0到1之间缩放数据，所有数据都为正。标准化后的数据以零为中心的正负值。 如何选择使用哪种缩放方法呢？...虽然是这么说，但是使用那种缩放来处理数据还需要实际的验证，在实践中可以用原始数据拟合模型，然后进行标准化和规范化并进行比较，那个表现好就是用那个，下图是需要使用特征缩放的算法列表： 特征编码 上面我们已经介绍了针对数值变量的特征缩放...NOMINAL CATEGORICAL是我们不需要关心排列或顺序的分类变量。例如性别，产品类别，国家地区，这些分类变量没有顺序的概念。
教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...标准化数据序列 标准化数据集涉及重新缩放值的分布，以使观测值的平均值为0，标准偏差为1。 这可以被认为是减去平均值或中间数据。...分类输入 你可能有一系列分类输入，例如字母或状态。 通常，分类输入是首先要整数编码，然后进行独热编码。...- 我应该归一化/标准化/重新缩放数据吗？神经网络常见问题 缩放输出变量 输出变量是由神经网络预测得到的。 你必须确保输出变量的比例与神经网络输出层上的激励函数（传递函数）的比例相匹配。...缩放时的实际考虑 缩放数据序列时的一些实际的考虑。 估计系数。你可以从训练数据中估计系数（归一化的最小值和最大值或标准化的平均值和标准差）。
标准化序列数据 标准化数据集涉及重新计算值的分布，使观测值的平均值为0，标准偏差为1。 这可以被认为是减去平均值或居中的数据。...一个很好的经验法则是，输入变量应该是小的值，可能在0-1的范围内，或者是标准化的零均值和一个标准差。 输入变量是否需要缩放取决于您的问题和每个变量的具体情况。我们来看一些例子。...分类输入 您可能有一系列分类输入，如字母或状态。 通常，分类输入是第一个整数编码，然后是独热编码的。...- 我应该归一化、标准化还是重新调整数据？神经网络常见问题 缩放输出变量 输出变量是由网络预测的变量。 您必须确保输出变量的比例与网络输出层上的激活函数（传递函数）的比例相匹配。...经验法则确保网络输出与数据的比例匹配。 缩放时的实际注意事项 缩放序列数据时有一些实际的考虑。 估计系数。您可以从训练数据中估计系数（归一化的最小值和最大值或标准化的平均值和标准偏差）。
概念 关于“位”运算，大家或多或少都知道点，比如与运算（&）、或运算（|）、异或运算（^）、取反运算（~）、左移（>） 因为今天的主角是：异或运算，其他的位运算就不在本文展开了，...大家自行去查阅 异或运算的英文名： exclusive OR ，简称 XOR ，那它是不是和或运算有什么关系？ ...^ 3) 具体应用 前面讲了那么多理论，大家可能没啥感觉，接下来我们就看看具体的案例，让大家好好感觉感觉 不用额外的变量，交换两个变量的值 楼主在以往的面试过程中，确确实实被面到过这个问题...O(N) 假设加个限制：额外空间复杂度 O(1) 这时候就该 XOR 出马了，我们结合 N ^ N = 0 、异或的交换律、异或的结合律，可推算出：这串数字全部进行异或运算，最终的结果就是出现了奇数次的那个数字... 这个解法没那么好理解，大家好好琢磨琢磨 总结 1、 XOR 用来判断同位上的值是否不同 2、 出现奇数个 、 偶数个 、 缺失的 、 重复的 字眼，可以往 XOR 考虑 3、关于 不用额外的变量交换两个变量的值
本文的内容来自参考书《Python机器学习基础教程》第四章数据表示与特征工程第一小节的内容 自己最浅显的理解：数学建模是基于数学表达式，数学表达式只认数字（连续变量），不认字符（分类变量）；那么如何将我们收集到的数据中的字符转换成数字...数据集中的变量包括： age workclass educatiuon gender hours-per-week occupation income 其中age(年龄)和hours-per-week(...每周工作时长)便是连续特征；而workclass（工作类型）、education(教育程度)、gender(性别)和occupation(职业)都是分类变量。...虚拟变量背后的思想就是将一个分类变量替换为一个或多个新特征，新特征取值为0，1，对于数学公式而言0，1两个值是有意义的。...参考文献 https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html 使用get_dummies()函数对分类变量进行转换 df_dummies = pd.get_dummies
预处理的机制：缩放和中心化 在运行模型（如回归（预测连续变量）或分类（预测离散变量））之前，我们还是需要对数据进行一些预处理。对于数值变量，规范化或标准化数据是很常见的。这些术语是什么意思？...标准化则略有不同， 它的最终结果就是将数据集中在0左右，并按照标准偏差进行缩放：标准化结果=（数据点-均值）/标准差。 有一点需要强调，这些转换只是改变了数据的范围而不是分布。...分类问题和回归问题哪个更重要？ 下面我们就具体看下缩放对 KNN 的影响。...预处理：缩放的预处理 下面是我们的处理步骤 缩放数据 使用 KNN 查看模型结果 使用scikit-learn的缩放函数，它会将传给它的数组中所有的特征（列）标准化。 ?...如上所述，在缩放之前，存在许多具有不同数量级范围的预测变量，这意味着它们中的某一个或几个可能在，如 KNN 算法处理中占主导地位。
R语言中的分类变量在进行回归分析时，通常会进行一些编码设置，最常见的是哑变量设置，除了哑变量，还有其他的很多类型。...通常一个有K个类别的分类变量在进入回归分析时，会被自动编码成K-1个序列，然后会得到K-1个回归系数，这些回归系数对应着因变量根据K个类别分组后计算的平均值！...Dummy Coding 哑变量是最常见的分类变量编码方式，它以其中一个类别为参考，其他所有类别都和参考进行比较。...只用在有序分类变量（有序因子）且不同类别间对因变量影响相同的情况下。...这几种就是常见的R语言中分类变量的编码方式，除了这几个，大家还可以根据自己需要灵活手动设置。 大家以为这套规则只是R语言中独有的吗？并不是，在SPSS、SAS等软件中，分类变量的编码方式也是类似的！
预处理的机制：缩放和中心化 在运行模型（如回归（预测连续变量）或分类（预测离散变量））之前，我们还是需要对数据进行一些预处理。对于数值变量，规范化或标准化数据是很常见的。这些术语是什么意思？...标准化则略有不同， 它的最终结果就是将数据集中在0左右，并按照标准偏差进行缩放：标准化结果=（数据点-均值）/标准差。 有一点需要强调，这些转换只是改变了数据的范围而不是分布。...分类问题和回归问题哪个更重要？ 下面我们就具体看下缩放对 KNN 的影响。...预处理：缩放的预处理 下面是我们的处理步骤 缩放数据 使用 KNN 查看模型结果 使用scikit-learn的缩放函数，它会将传给它的数组中所有的特征（列）标准化。...如上所述，在缩放之前，存在许多具有不同数量级范围的预测变量，这意味着它们中的某一个或几个可能在，如 KNN 算法处理中占主导地位。
所以，我想从以下几方面讲解一下： 标准化和归一化的区别 何时使用标准化和归一化 如何用Python实现特征缩放 特征缩放的意义 在实践中，同一个数据集合中经常包含不同类别的变量。...一个很大的问题是这些变量的值域可能大不相同。如果使用原值域将会使得值域大的变量被赋予更多的权重。针对这个问题，我们需要在数据预处理时对自变量或特征使用缩放的方法。...用上述数据集来展示： 特征缩放后 工资变量的常态分布和标准差 年龄变量的常态分布和标准差 通过以上图表，我们能清楚地发现离差标准化工资和年龄变量后，得到的标准差小于使用中心标准化方法。...特征缩放的使用场景： 一些基于距离矩阵的机器学习模型，被称为“距离分类器”，比如K近邻算法（KNN）,支持向量机（SVM）,神经网络（Neural Network）。...总结：现在你应懂得 使用特征缩放的目的 标准化与归一化的区别 需要使用标准化或归一化的算法 在Python中实现特征缩放 获取代码和数据集合，请使用一下连接： https://github.com/clareyan
我们对Logistics回归很熟悉，预测变量y为二分类变量，然后对预测结果进行评估，会用到2*2 Matrix，计算灵敏度、特异度等及ROC曲线，判断模型预测准确性。...但是如果遇到y为三分类变量，那么会得到3*3 Matrix 那该选用什么指标进行评估呢？...1.模型构建 我们根据 iris数据集中的 Species三分类变量，建立多元回归模型，根据花的特征预测Species种类，其中我们添加xv新变量； 首先我们对 iris数据集进行拆分成 Training...,data=train) summary(fit1) fit1结果解读比二分类多一个分类。参照OR的解释。...哑变量设置，将我们的 testing数据集中Species分类改成哑变量 计算 macro/micro。
，引入随机的或变异的个体来避免种群多样性的损失。...在动态问题中 决策变量的分类经常变化，因此需要更多次数的分类和评价次数 很少有方法将决策变量分类的方法运用到动态问题中，现有的静态问题的方法不太合适。...本文提出的方法 在本文中，我们提出了一种适用于大多数DMOP的更通用的决策变量分类方法。所提出的方法没有使用额外的目标评估或迭代积累来收集统计信息就实现了准确的分类。...值得强调的是，本文提出的分类是区分DMOP中决策变量分布（即单个最优值或多个最优最优值）的首次尝试。从搜索开始，就采用了不同的策略来采样不同的决策变量。...变量分类Decision Variable Classification 文中提出的变量分类分为两种，一种对应算法1 line 6 ,静态优化时的变量分类，一种对应算法1 line9 ,动态优化时的变量分类
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