首先来对比一下通用的查找算法和字符串查找算法： 各种字符串查找算法的性能特点 算法（数据结构） 优点 二叉查找树（BST） 适用于随机排列的键 2-3树查找（红黑树） 有性能保证 线性探测法（并行数组） 内置类型，缓存散列值 R向单词查找树 适用于较短键和较小的字母表 三向单词查找树 适用于非随机的键 如果空间足够，R向单词查找树的速度是最快的，能够在常数次次数比较内完成查找。对于大型字母表，R向单词查找树所需空间可能无法满足时，三向单词查找树是最佳选择，因为它对字符比较次数是对数级别的，而二叉查找树中键
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
为了避免R向单词查找树在空间上的过度消耗，产生了三向单词查找树。在三向单词查找树中，每个结点都含有一个字符，三条链接和一个值。这三条链接分别对应着当前字母小于、等于和大于节点字母的所有键。 三向单词查找算法实现查找和插入很简单。在查找时，我们首先比较键的首字母和根结点的字母，如果键的首字母较小，则选择左链接；如果较大，则选择右链接；如果相等，则选择中链接。然后，递归地使用相同的算法。如果遇到了一个空连接或当键结束之时结点值为空，则未命中，如果键结束时结点值非空，则命中。插入方法和R向单词查找树基本原理相同。
自注意力模型通过捕获用户-商品交互之间的序列依赖关系，在序列推荐系统中实现了最佳性能。但是，它们依赖于位置embedding来保留顺序关系，这可能会破坏商品embedding的语义。大多数现有工作都假设这种顺序依赖性仅存在于商品embedding中，而忽略了它们在商品特征中的存在。本文基于 MLP 的架构的最新进展提出了一种新颖的序列推荐系统 (MLP4Rec)，该方法对序列中商品的顺序敏感，设计一种三向融合方案，连贯地捕获顺序、跨通道和跨特征相关性。
Beyond Compare for Mac(文件比较对比工具)允许您快速，轻松地比较您的文件和文件夹。通过使用简单，强大的命令，您可以专注于您感兴趣的差异，忽略其余的。然后，您可以合并更改，同步文件，并为记录生成报告。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
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在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
谢谢大家支持，可以让有兴趣的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 今天是共享第二天，每天为大家分享一篇中国人民大学数据挖掘中心（DMC）的统计专题报告，内容很丰富，专业性和学习行都很强，希望大家有所收获。所有版权均属中国人民大学数据挖掘中心，请勿用作商业用途！！！ 本期主题：线性判别、Logistic回归 先从一个案例分析开始，然后在阅读原文里有Python和R关于梯度上升法和logistic的代码
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1)，判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符，或者是否组间的频数分布有（显著）差异。
对于2维的频率表，我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验，用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的。
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
因为书中列举的方法和知识点比较多，没必要全都掌握，会一种，其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
hello，码神又回来了，首先感谢大家对上篇类的支持，其次就是来还欠下的面向对象了，秋名山路途漫漫，码神始终与你们同在，发车了！
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
在这里，我想和大家简单介绍一下如何度量列联表里分类变量之间的相关性。我们可以使用“vcd”包里的assocstats(x)函数，这里x是一个列联表，示例如下：
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
对字符串的排序可以使用前面的通用排序算法，但有些专用的字符串排序算法将比通用排序算法效率更高，它们突破了NlogN的时间下界。 算法 是否稳定 原地排序 运行时间 额外空间 优势领域 低位优先的字符串排序 是 否 NW N 较短的定长字符串 高位优先的字符串排序 是 否 N到Nw之间 N+WR 随机字符串 三向字符串快速排序 否 是 N到Nw之间 W+logN 通用排序算法，特别适用于 含有较长公共前缀的字符串 字母表的长度为R，字符串的长度为N，字符串平均长度为w，最大长度为W。
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
注意：mosaicplot和mosaic绘制马赛克图是基于多（二维以上）列联表。
发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要：语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息，而且它们的规模仍在快速增长。然而，由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声，很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法，基于稀疏张量的因子分解，该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。 我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比，RESCAL的主要优势在于：当应用于关系数据时，它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知，将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如，考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地，总统和他的副总统的党籍是高度相关的，因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性，因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法，将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量，并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL，将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:，:，k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。
配对 Paired Student’s t-test（本例中v1，v2并不是配对样本，这里仅用于演示）
在很多情况下，我们所关心的不仅仅是行或列变量本身，而是行变量和列变量的相互关系，这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示同一变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是一种非常好的分析调查问卷的手段。
在这里，可以将样本绘制在下方（请注意，第一个变量在上方的y轴上，在下方的x轴上），蓝色点 等于1，红色点等于0，
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描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
本次测试采用3台物理服务器，每台服务器配置1*300GB SAS磁盘（用于操作系统安装）、2*500GB SATA SSD磁盘（用于分布式存储缓存）、4*1.2TB SAS 10K磁盘（超融合存储容量层）。
向量这个概念我们在高中就接触到了，它既指一个点在空间中的坐标，也表示一个有向线段，如果我们加入复数概念的话，它还能表示一个数。在线性代数当中，向量就是指的n个有次序的数
快速排序是对冒泡排序的一种改进。 快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
本文作者：lzaneli，腾讯 TEG 前端开发工程师 “合并前文件还在的，合并后就不见了”、“我遇到 Git 合并的 bug 了” 是两句经常听到的话，但真的是 Git 的 bug 么？或许只是你的预期不对。本文通过讲解三向合并和 Git 的合并策略，step by step 介绍 Git 是怎么做一个合并的，让大家对 Git 的合并结果有一个准确的预期，并且避免发生合并事故。 故事时间 在开始正文之前，先来听一下这个故事。 如下图，小明从节点 A 拉了一条 dev 分支出来，在节点 B 中新增了一
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
列联表分析过是通过分析多个变量再不同取值情况下的数据分布,从而进一步分析多个变量之间相权关系的一种描述性分析方法，列联表分析个少指定两个变量，分别为行变量和列变量，如果要进行分层分折，则还要现定层变量，通过列联表分析，不仅可以得到交又分组下的频数分布，还可以通过分析得到变量之间的相关关系。
类继承:它能够从已有的类派⽣出新的类，⽽派⽣类继承了原有类（称为基类）的特征，包括⽅法。
这一节我们继续广义线性模型的相关内容去说。事实上在这一节我们会发现，我们更多会回到一些更简单和实际的应用中来，因此这一节的内容不会有上一节那么难以理解，但相对应的，基本的概念和背景知识会比较多。我们也会提供对应的习题帮助大家理解。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。
1.统计学基本概念 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意：分类变量如“行业”，其变量值可以为“
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时，通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下，我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏，且较平。（偏度为正，峰度为负） summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度，偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计，针对数值变量 #aggregate,f
在1998年被广泛引用的论文中，Thomas Dietterich在训练多份分类器模型副本昂贵而且不切实际的情况下推荐了McNemar检验。
“ 本章节是数据预处理的第一步：了解数据（集）。只有充分了解了数据，我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。”
描述性统计是指将调查样本中的包含的大量数据资料进行整理、概况和计算。是推断性统计的基础。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。
在进行将多个表的数据合并到一个表后，发现输出到EXCEL表的数据发生错误，数值型数据末尾都变成了0。这是因为excel数据超过11位,自动以科学计数法显示,其最大处理精度为15位,超过15位,以后数字自动变0。找了一些解决方法，发现用.astype(‘数据类型’)还是挺方便的。我在输出时，将数值型的数据（int)转化成了字符串(str)。
后端程序员每天的搬砖日常，可以说CURD占据了绝大部分的工作；自然，数据库的CURD也就占据了很大一部分的工作时间，不是在配置xml，就是在写sql的路上，但这一切又都是一些技术含量不高的体力活；
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