Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。...只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。...（以单独列名作为columns的参数），也可以进行多重排序（columns的参数为一个列名的List，列名的出现顺序决定排序中的优先级），在多重排序中ascending参数也为一个List，分别与columns...通过逻辑指针进行数据切片： df[逻辑条件]df[df.one >= 2]#单个逻辑条件df[(df.one >=1 ) & (df.one 条件组合 这种方式获得的数据切片都是DataFrame...('A').sum()#按照A列的值分组求和df.groupby(['A','B']).sum()##按照A、B两列的值分组求和 对应R函数： tapply() 在实际应用中，先定义groups，然后再对不同的指标指定不同计算方式
原因：中心极限定理 实际问题中，很多随机现象可以看做众多因素的独立影响的综合反应，往往服从正态分布 写出损失函数： image.png 求解： image.png 求得的杰刚好和线性代数中的解相同...最小二乘法 用投影矩阵可以解决线代中方程组无解的方法就是最小二乘法，其解和上述解一样 image.png 例子：用最小二乘法预测家用功率和电流之间的关系 数据来源：http://archive.ics.uci.edu...test_size表示怎么划分，random_state固定随机种子类似于在执行random模块时候，给一个随机种子random.seed(0),之后每次运行的随机数不会改变 x_train,x_test...,np.nan) data = df1.dropna(axis=0,how="any") #把数据中的字符串转化为数字 def data_formate(x): t = time.strptime...测试集上R2: 0.13627227933073027 rmse: 4.766714115205903 image.png 关于R2的概念，他是衡量数据集是否为线性的依据。
**查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split(...，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值
Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...D 0 6 9 2 6 1 7 4 3 7 2 7 2 5 4 如果我们在这些对象中的任何一个上应用 NumPy ufunc，结果将是保留索引的另一个 Pandas 对象： np.exp(ser)...无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...在 Pandas 中，按照惯例，默认情况下逐行操作： df = pd.DataFrame(A, columns=list('QRST')) df - df.iloc[0] Q R S T 0 0 0...0 0 1 -1 -2 2 4 2 3 -7 1 4 如果你希望逐列操作，则可以使用前面提到的对象方法，同时指定axis关键字： df.subtract(df['R'], axis=0) Q R S
条件逻辑运算符 在and与or运营商被称为条件逻辑运算符。...在表达式xor 中y，y当且仅当x不计算为 时才会计算表达式true。 在表达式xand 中y，y当且仅当x不计算为 时才会计算表达式false。...乘法表达式 / 元数据表达式 精确 M 中的数字使用多种表示形式存储，以尽可能多地保留有关来自各种来源的数字的信息。...下表列出了非零有限值、零、无穷大和 NaN 的所有可能组合的结果。在表中，x和y是非零有限值，z是 的结果x + y。如果x和y大小相同但符号相反，z则为正零。...如果x + y太大而无法在目标类型中表示，z则是与 具有相同符号的无穷大x + y。
其一便是如上一篇的方法依次判断的过程没法做到后续过程的等价性，使得可以大量使用乘法原理按步骤相乘或者等价划分后乘法简便运算得到；其二，不妨看看，如果直接给你n只鸭子的坐标，你直接要写出判断他们是否在一个半圆的式子怎么写呢...在进一步分析中可以发现，首先这种划分后的并集和原题意等价，每个判断之间是互斥的；另外，该点的存在，和以该点为终点，逆时针方向遇到的第一个点为起点围成的弧之间的点中存在这种点，是等价的（更本质的结构其实是一系列子集包含关系形成的集合全序序列的并集等于最大那个集合...那么，我们有r = 1 / 2 ^ ( n - 1) * q，即满足题意的事件是所有q事件中占比为 1 / 2 ^ ( n - 1)的那些，原因是有(n - 1)个点需要选择是否在给定的半圆内，全中才有机会...另外所有不满足题意的(1 - 1 / 2 ^ ( n - 1)) * q个事件，从对应生成的角度，有两个来源： 一个是原本就不满足的(p - r)个事件，它们各能构造出n个不满足的q事件来；二是原本满足条件的...r个事件中，每个除了选对起点的那个以外，剩余(n - 1)个是都不满足的，因此有： (1 - 1 / 2 ^ ( n - 1)) * q = (p - r)n + r(n - 1) 可以解得r / p
运算符优先级和结合性的概念是对语言语法中真实情况的近似。您可以在 Dart 语言规范 中定义的语法中找到 Dart 运算符关系的权威行为。使用运算符时，您会创建表达式。...例如，乘法运算符 % 的优先级高于（因此在执行之前）等于运算符 == ，而 == 的优先级高于逻辑与运算符 && 。这种优先级意味着以下两行代码的执行方式相同：// 括号提高了可读性。...（在极少数情况下，如果您需要知道两个对象是否是完全相同的对象，请改用 identical() 函数。）...注意严格来说，级联的“双点”表示法不是运算符。它只是 Dart 语法的一部分。展开运算符展开运算符计算一个产生集合的表达式，解包结果值，并将它们插入另一个集合中。...[] 条件下标访问与 [] 相同，但最左边的操作数可以为 null；示例： fooList?
Ljung-Box”,lag=12) ( m1=arima(prop, order = c(1,0,0),method=”ML”) ) #用AR(1)模型拟合，如参数method=”CSS”，估计方法为条件最小二乘法...，用条件最小二乘法时，不显示AIC。...（the mean and the intercept are the same only when there is no AR term，均值和截距是相同的，只有在没有AR项的时候） 如果想得到截距...test data: r X-squared = 5.8661, df = 5, p-value = 0.3195 “df = 5”表示自由度为5，由于参数lag=6，所以是滞后6期的检验。...) Box.test(r,lag=6,fitdf=1) 自动运行的自编函数 acf.3(x) #同时绘制3个相关图，acf函数的扩展 ur.df.01(x) #进行单位根检验，得到更加舒服的结果 tsdiag2
在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，...非监督学习 1.在非监督学习中，每组训练数据只有都有已知的特征，并未做任何标记。 2.需要通过模型找到数据中隐藏的结构。 ?...,base=2) 1开始以比为2的10个等比数列 2.3Pandas的使用 导入Pandas的包import pandas 可以说是python中的Excel。...条件概率：在A事件发生的情况下，B事件发生的概率，表示A和B有交集。 联合分布：表示2个不相关的分布，联合组成的概率事件。...条件分布：对于二维随机变量(X,Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。
在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...五、季节性其他因素 在某些情况下，季节性可能取决于其他因素，例如每周季节性模式，在夏季是不同于一年中其余时间，或者每日季节性模式，在周末是不同于工作日。这些类型的季节性可以使用条件季节性来建模。...使用快速入门中的Peyton Manning的数据。默认的每周季节性假设每周季节性的模式在全年都是相同的，但我们希望每个季节性的模式在赛季（每个星期天有比赛时）和休赛期间是不同的。...这意味着季节性仅适用于condition_name列为True的日期。还必须将这个列添加到我们正在进行预测的future dataframe中。...额外的回归量被置于模型的线性分量中，因此底层模型是时间序列依赖于额外回归量作为加法或乘法因子（参见下一节的乘法季节性 ）。
在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...这些类型的季节性可以使用条件季节性来建模。 使用快速入门中的Peyton Manning的数据。...默认的每周季节性假设每周季节性的模式在全年都是相同的，但我们希望每个季节性的模式在赛季（每个星期天有比赛时）和休赛期间是不同的。我们可以使用有条件的季节性来构建单独的赛季和休赛季的每周季节性。...这意味着季节性仅适用于condition_name列为True的日期。还必须将这个列添加到我们正在进行预测的future dataframe中。...额外的回归量被置于模型的线性分量中，因此底层模型是时间序列依赖于额外回归量作为加法或乘法因子（参见下一节的乘法季节性 ）。
vis_compare（）可视化相同维度的两个数据帧之间的差异 vis_expect（）可视化数据中满足某些条件成立的数据 vis_cor（）在一个漂亮的热图中可视化变量的相关性 vis_guess...上图告诉我们：R将此数据集读取为数值型或者整数型，并在Ozone和Solar.R中存在一些缺失的数据。缺少的数据由灰色表示。...通过图片的输出结果我们可以看出， Ozone； Solar.R；Temp ；Month Day这几列为数字型，而Wind这一列为整数型。...可视化数据中满足条件的值。...vis_cor是基于基础R中的cor函数，并且可以指示要计算哪个相关系数： “pearson”（默认），“kendall”或“spearman”之一。
时间序列的模式 另一个需要考虑的方面是周期性模式。当序列中的上升和下降，不是按日历中的特定时间间隔发生时，就会出现这种情况。注意不要把“周期”作用和“季节”作用混淆。...6、加法与乘法时间序列 根据趋势和季节的固有属性，一个时间序列可以被建模为加法模型或乘法模型，也就是说，序列中的值可以用各个成分的加和或乘积来表示： 加法时间序列： 值 = 基准 + 趋势 + 季节 +...加法和乘法分解 设置 extrapolate_trend='freq' 有助于处理序列首部趋势和残差中的空值。 如果你仔细观察加法分解中的残差项，会发现其中仍保留了一些模式。...然而，乘法分解中的残差项看起来更具有随机性。因此，对于这一特定序列来说，采用乘法分解更合适。...它可以接受一个二维数组，其中第一列为值，第二列为预测因子。 零假设为：第二列的序列与第一列不存在格兰杰因果关系。
，以提高其生成的统计模型的预测精度和可解释性。...对系数的影响 图中当 等于1(红色五角星)时，其已经将三个变量中的其中一个变量系数直接压缩为0，另一个已经接近于0。...''' df = pd.DataFrame() df['Feature Name'] = dataset.columns # 循环获取列表中的每个alpha值...而最小二乘法估计条件均值跨预测变量的值的响应变量的，位数回归估计条件中值(或其它位数的响应可变的)。分位数回归是在不满足线性回归条件时使用的线性回归的扩展。...中位数回归的估计方法与最小二乘法相比，估计结果对离群值则表现的更加稳健，而且，分位数回归对误差项并不要求很强的假设条件，因此对于非正态分布而言，分位数回归系数估计量则更加稳健。
当我们以这种方式可视化矩阵时，神奇的事就发生了。例如... 矩阵乘法即为沿连线向前运算。...给定两个矩阵（图）M：X×Y→R 和 N：Y×Z→R，我们可以通过将它们的图拼在一起并沿着连线进行乘法运算：MN 的第 ij 项的输入，即连接 x_i 到 z_j 的线的值，是通过将沿 x_i 到 z_j...关系矩阵 本文的最后是另一个简单而有趣的事实，即：矩阵运算在交换环（communicative ring）上是有意义的。不仅仅是像 R 或 C 等。...Z_2 中的矩阵图与上面讨论的图完全相同，只是现在所有连线的值都是 0 或 1。如果权重是 0，那和之前一样，我们就不画这条连线了。...例如，在上面的概率场景中，我们可以问，「从 x_1 到 y_1 的概率是多少？」答案由对应边的权重而来，在本例中为 12.5％。
3.1 数据框来源 （1）用代码新建 （2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取表格文件 （4）R语言内置数据 3.2 新建数据框（数据框是以列为单位组织的） 3.2.1 用代码新建 data.frame...score = c(5,3,-2,-4)) 可以R中跑一次上面的代码看看，gene change score是列的名字，后面的代码是形成列的内容的代码。...因为这一列的数据类型必须是一样的。 > df1[c(1,3),1:2] 中括号里的逗号，表示维度的分割。 #按照名字，按照这种方式可以一次提取两列。...但是 $ 自动补齐不可以 >df1[,"gene"] > df1[,c("gene","change")] #按条件（逻辑值） 挑选score>0 的行 > df1[df1$score>0,] #这是按照行取的...(df1)r1","r2","r3","r4") #修改全部行名 > colnames(df1)[2] 的列名，
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...4 7 d 5 6 e 6 5 f 7 4 g 8 3 h 9 2 k 10 1 j 对上述两个数据框以’ID‘列为内联列进行合并，得到结果如下，与Python不同的是...，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10 3 c 3 8 4 d 4...f 10 10 j 2 2 a 6.数据框的条件筛选 方式1： 普通的条件筛选： > df1[df1$a >= 6,] a ID 6 6 f 7 7 g 8 8 h 9
列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...在 Excel 中，我们对数据透视表使用以下配置： 等效的Pandas代码。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
以墨芯S40为例，在MLPerf数据中心的图像任务主流模型ResNet-50上，且在相同数据集、相同精度条件下，算力达127,375 FPS。...△1、评测条件：MLPerf相同条件、数据集、精度；2、A100单卡算力数据选择近两届MLPerf最佳成绩；3、“*”代表稀疏等效算力。...△1、评测条件：MLPerf相同模型、数据集、精度；2、“*”代表稀疏等效算力。 再从自身对比角度来看，墨芯S40计算卡比上届冠军S30计算卡的算力增幅达33%。...△1、评测条件：MLPerf相同条件、数据集、精度；2、A100单卡算力数据选择近两届MLPerf最佳成绩；3、“*”代表稀疏等效算力。...在NLP模型BERT上，墨芯S40计算卡算力5,069 SPS达到英伟达提交的A100算力的2.7倍。 △1、评测条件：MLPerf相同模型、数据集、精度；2、“*”代表稀疏等效算力。
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