信息增益 计算步骤 IV . 信息增益 计算使用的数据集 S V . 信息增益 计算公式 已知条件 VI . 信息增益 总熵 计算公式 VII . 信息增益 每个属性的熵 计算公式 VIII ....决策树中的信息增益 : 属性的 信息增益 越大 , 就越能将分类效果达到最大 ; 如 : 想要从用户数据集中找到是否能买奢侈品的用户 , 先把高收入群体划分出来 , 将低收入者从数据集中去除 , 这个收入水平的属性...熵 和 信息 的数据组成 : ① 数据集 ( 熵 ) : 给定一个总的数据集如 100 个用户数据 , 要从里面选择购买奢侈品的 1 个用户 ( 高收入 , 30 岁以下 ) ; ② 年龄属性 ( 信息...总熵 : 不考虑 输入变量 ( 属性 / 特征 ) , 为数据集 S 中的某个数据样本进行分类 , 计算出该过程的熵 ( 不确定性 ) , 用 Entropy(S) 表示 ; 2 ....引入属性后的熵 : 使用 输入变量 ( 属性 / 特征 ) X 后 , 为数据集 S 中的某个数据样本进行分类 , 计算出该过程的熵 ( 不确定性 ) , 用 Entropy(X , S) 表示 ; 3
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
在机器学习中，我们需要评估label和predicts之间的差距，使用KL散度刚刚好，即 ? ，由于KL散度中的前一部分 ? 不变，故在优化过程中，只需要关注交叉熵就可以了。...所以一般在机器学习中直接用交叉熵做loss，评估模型。 ▌机器学习中交叉熵的应用 1 为什么要用交叉熵做loss函数？...交叉熵在单分类问题上基本是标配的方法 ? 上式为一张样本的loss计算方法。式2.1中n代表着n种类别。 举例说明,比如有如下样本 ? 对应的标签和预测值 ? 那么 ?...前面说过对于二项分布这种特殊的分布，熵的计算可以进行简化。 同样的，交叉熵的计算也可以简化，即 ? 注意，上式只是针对一个节点的计算公式。这一点一定要和单分类loss区分开来。...例子中可以计算为： ? 单张样本的loss即为loss=loss猫+loss蛙+loss鼠 每一个batch的loss就是： ? 式中m为当前batch中的样本量，n为类别数。
同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...image.png 你一定注意到，在执行上面一行代码时，结果中没有key2列，这是因为该列的内容不是数值，俗称麻烦列，所以被从结果中排除了。...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod...image.png 经过以上操作，我们可以看出来，凡是key是按照one分组的，如今在people列表里都变成了one里的平均值。这时候我们再自定义函数。 ?
Python大数据分析 ❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 我们在使用...pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样
交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点：...除此之外，交叉熵还有另一种表达形式，还是使用上面的假设条件： 其结果为： 以上的所有说明针对的都是单个样例的情况，而在实际的使用训练过程中，数据往往是组合成为一个batch来使用，所以对用的神经网络的输出应该是一个...m*n的二维矩阵，其中m为batch的个数，n为分类数目，而对应的Label也是一个二维矩阵，还是拿上面的数据，组合成一个batch=2的矩阵： 所以交叉熵的结果应该是一个列向量（根据第一种方法）...在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...上述代码实现了第一种形式的交叉熵计算，需要说明的是，计算的过程其实和上面提到的公式有些区别，按照上面的步骤，平均交叉熵应该是先计算batch中每一个样本的交叉熵后取平均计算得到的，而利用tf.reduce_mean
而边缘计算可以减少网络等待时间，减少数据在网络上的暴露，在某些情况下，通过将处理加载到最终用户的设备来降低成本。 ? 由于具有吸引人的优势，云计算架构师可能希望将尽可能多的工作负载推向边缘计算。...主要有两种类型： •设备-边缘计算，其中直接在客户端设备上处理数据。 •云计算-边缘计算，其中在边缘计算硬件上处理数据，而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。...如果企业使用云计算-边缘计算架构，那么最终用户使用的设备类型并不重要，因为不会将数据存储或处理从中央云转移到这些设备。与其相反，企业需要将负载转移到在云计算-边缘计算运行的服务器。...在边缘计算处理和存储数据是不切实际的，因为这将需要大型且专门的基础设施。将数据存储在集中式云计算设施成本将会低得多，也容易得多。 •智能照明系统。...允许用户通过互联网控制家庭或办公室中照明的系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小的处理能力，也没有超低延迟要求，如果打开灯具需要一两秒钟的时间，那没什么大不了的。
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
今天在调试代码的时候，需要使用定时任务，我就用宝塔的定时任务运行了。...但是定时任务启动后，发现代码逻辑有点问题，并且任务一直在后台运行，所以我需要kill掉任务进程，接下来我就来说一下解决方法登录ssh（宝塔终端或其它任何ssh工具），执行以下命令# 列出所有正在执行的任务
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面： 处理大规模数据：MapReduce 可以并行地处理大规模的数据，将数据划分为多个小块，每个小块都可以在不同的计算节点上进行处理...高可靠性和容错性：MapReduce 支持数据备份和恢复，可以在计算节点出现故障时自动重试或重新分配任务，从而保证了数据处理的可靠性和容错性。...以下是MapReduce在云计算中的优势： 分布式计算：MapReduce可以将数据分解成小的块，并在多个计算节点上并行处理这些数据块，从而实现分布式计算。...鲁棒性：MapReduce在处理数据时会将任务分成多个子任务，并在不同计算节点上进行并行计算。即使某个节点发生故障，也不会对整个计算任务产生影响。这种鲁棒性可以提高计算任务的可靠性。...简而言之，MapReduce在云计算中具有分布式计算、可扩展性、鲁棒性、易于编程以及成本效益等优势，所以成为云计算中常用的数据处理技术之一。
从云中心到IT基础架构的“边缘” 云计算是通过将IT资源集中在集中式的环境中来简化业务，对于许多应用程序而言，这种集中化在可扩展性和IT管理方面具有很大的优势，这也解释了云本身巨大成功的原因。...要与云或企业数据中心进行通信（即使用其服务并与“云”之间传输数据），必须与其建立稳定且可执行的连接，但在多种IT环境中，人们无法总是保证与云或企业网络连接的稳定性。...例如，全球工业4.0正在走边缘计算的道路。在工业物联网环境中，机器将拥有越来越多的传感器，能够检测运行状态以及管理与生产过程相关的大量数据，将计算资源直接重新分配到工厂。...生活中的应用 重要的是要理解边缘计算不是一个特定问题的技术解决方案，它是一种真实的体系架构模型，在许多类似于所描述的用场景中逐渐被采用。...一些隐藏的要求 谈到数据中心，大家首先会考虑到计算，存储和网络的组件。然而，在边缘计算方面，必须同样关注企业经常考虑较少的一些因素：电源、监控、管理。
Linux 在云计算中的应用 Linux 作为开源操作系统的代表，在云计算领域扮演着至关重要的角色。其灵活性、稳定性和强大的社区支持使其成为云计算基础设施的理想选择。...以下是 Linux 在云计算中的主要应用和优势： 1....容器化优势：容器化技术使得开发者可以快速打包应用及其依赖环境，实现跨平台的一致性，这对于云计算中的微服务架构尤为重要。 4. 大数据与人工智能 Linux 是大数据处理和人工智能应用的理想平台。...实时处理能力：在边缘计算中，Linux 支持在数据源附近进行分析，减少了延迟，提高了实时处理能力。...总结 Linux 在云计算中的应用广泛且深入，从基础设施到虚拟化技术，从容器化到大数据和人工智能，Linux 提供了强大的支持和灵活性。
“云计算”的核心部分是数据中心，它使用的硬件设备主要是成千上万的工业标准服务器，它们由英特尔或AMD生产的处理器以及其他硬件厂商的产品组成。...云计算技术在生活中的应用越来越广泛，我们也许有一天会突然发现，越来越多的生活习惯已经被悄悄的改变了。 在线办公 可能人们还没发现，自从云计算技术出现以后，办公室的概念已经很模糊了。...在将来，随着移动设备的发展以及云计算技术在移动设备上的应用，办公室的概念将会逐渐消失。 云存储 在日常生活中，备份文件就和买保险一样的重要。...个人数据的重要性越来越突出，为了保护你的个人数据不受各种灾害的影响，移动硬盘就成了每个人手中必备的工具之一。但云计算的出现彻底改变了这一格局。...电子商务不仅仅是应用在了生活中，企业之间的各种业务往来也越来越喜欢通过电子商务来进行。而这些表面简单的操作过程其实背后往往涉及到大量数据的复杂运算。
字节（byte）：8 个bit组成 1 个字节（byte），通常也是计算机中最常见的数据大小单位，用于表示 8 个二进制位的数字或字符。...在计算机中，一个bit指的就是一个二进制位，即最小的数字单位。 ---- 二进制表示 ---- 例如： 在计算机中，7 被表示为 0000,0111。其中，每四位加入 , 便于区分位数。...将该二进制数的符号位取反，即将第一位由“0”变为“1”，得到：1000,0111。 因此，在 8 位二进制原码表示法中，-7 的二进制原码为 1000,0111。...---- 反码表示法 ---- 反码是一种用于计算机中表示负数的二进制数表示法。在反码中： 正数的反码与其原码相同； 而负数则取其对应正数的原码每一位取反（0变为1，1变为0）得到。...将该二进制数的每一位取反，即将所有的位由“0”变为“1”，得到：1111,1000。 因此，在 8 位二进制反码表示法中，-7 的二进制反码为 1111,1000。
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。...虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。...王：是啊，图已经是对现实世界的一个抽象了，在计算机中我们要对其进行进一步的抽象。你想一想，图由哪两部分组成？ 小可：边的集合和顶点的集合。 Mr....如果这些节点还有权值，那么就记在另一张表中。实际存储在计算机中时，我们会用一个二维数组来表示，其中A,B,C,D,E这些字母用数组下标0,1,2,3,4来表示。 小可：那么如何来表示一条边呢？...在我们的讨论课中，我会给出这些经典算法的大数据版本。当然，在那之前，我会带你复习其经典版本。 内容来源：灯塔大数据
公司需要强大的财务治理来进行数据处理，以便能够持续监控，防范惊人的支出，并直接证明所获得的抵御支出优势。 与内部部署相比，财务治理从根本上来说是云计算中的独特挑战，其中包括预先同意长期承诺的成本。...影响云计算中数据处理平台可靠财务治理的许多挑战，都相当于交付任何基于云计算的框架所面临的挑战。但是，基于云计算的数据平台面临专门针对信息处理的显式挑战。...当前，云计算中的容量管理是指通过财务治理的护栏来简化基础架构的利用率，以使团体能够快速开展活动，而不用担心无法预料的账单。...公司在优化过程中的目标是制造能够连续提供足够能力以略高于要求的系统，同时保持用户，集群和工作成本指标级别的可追溯性和可预测性。...这将有助于支持不同的团队在共享云环境中运行大数据，也可以支持独立的团队进行整合，以在不影响性能的情况下节省更多成本。
上篇博文 引出了“硬币模型”，从“抛硬币”的角度描述了计算机数据的最本质属性。同时也介绍了为若干硬币赋予现实意义、实现更多数据展示的基本思路。...这里介绍两个最常见的关于计算机中的数字的“意义体系”，一个是表达整数的补码表示法，一个是表达小数的浮点表示法。 3....4.1 “乘2”与移位 在继续介绍浮点数前，需要有一点计算机二进制位运算的基础。我们知道，在计算机中，所有的信息都是通过“二进制位”的组合去描述的。它在数学角度表现为 010101 这样的数字。...首先是分工，浮点数由 3 部分组成：符号位(sign)、指数(exponent)、有效数位(fraction)。...在 IEEE 754 标准中，上一节所介绍的 32 位浮点数规则有个确定的名字，叫做 单精度浮点数。
一、程序编译的过程 ? 二、程序加载进CPU的过程 ? 三、CPU的组成 累加寄存器（AC） ：主要进行加法运算。 标志寄存器（PSW) ：记录状态，做逻辑运算。...程序计数器（PC） ：是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 基质寄存器（BX） ：储存当前数据内存开始的位置。 变址寄存器 ：储存基质寄存器的相对位置。...通用寄存器（GPRs）:支持有所的用法。 指令寄存器（IR） ：CPU专用，储存指令。 堆栈寄存器（SP） ：记录堆栈的起始位置。 ? CPU是由四大部分所构成的：寄存器、控制器、运算器、时钟。...寄存器 CPU内部的内存，程序加载进CPU内部的寄存器中从而被用来解释和运行。 控制器 计算机的指挥中心，负责决定执行程序的顺序,给出执行指令时机器各部件需要的操作控制命令。...运算器 计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。 时钟 它是处理操作的最基本的单位，影响着指令的取出和执行时间。
早前，ScaleFlux委托Percona对其最新的下一代可计算存储设备CSD 2000进行标准评测。一份客观的评测报告需要尽可能地直观并尊重事实，因此我们会着重关注测试中不同寻常的地方。...在我们这个案例中，作料包括运行Ubuntu 18.04 Linux OS的数据库主机和测试主机，PostgreSQL 12版本，模块化、跨平台、多线程的Sysbench测试工具集，以及一个用于对照的存储设备...需要注意的是，除了数据库处理中传统的OLAP和OLTP模式，用贴近实际生产的标准来进行评估往往会存在一些问题，比如，当系统达到容量上限时，所有的生产系统都会表现出各自的行为特征。...因为填充因子本质上是通过在PostgreSQL的页面中预留一部分空间，用于将来页面中元组的更新和删除，这样当页面还存在足够的空间时，更新/删除后新的元组就可以直接追加到页面尾部，而无需进行页面的分裂和空间申请等操作...ScaleFlux CSD 2000通过集成透明压缩功能，可将页面预留的空间（填充全0数据）进行高度压缩，在提升性能的同时，并不占用大量额外的物理存储空间，因此无须在性能和空间之间进行取舍。
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