R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
请注意,第一行文本(Coluumn 1)下的一系列破折号是第二级标题的另一种 Markdown 语法形式,即
去年师兄用这个包做了一个不错的应用(企业可靠性统计方向的项目)。今天正好需要学习下数据可视化仪表盘的制作。尝试了下,还不错,比Tableau还要优秀。最近出一期入门,有机会可以把自己的例子介绍一下。
树,一种十分基础的数据结构。 本篇将重点讲一些树的基础知识,作为下一篇《走进STL - 红黑树》的支持。
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展,人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单,但对于完成工作有很大的帮助。
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键
关联式容器:每笔数据都有一个键值和一个实值。 容器内部结构可能是RB-tree,也可能是hash-table等平衡树 关联式容器没有所谓头尾,只有最大元素和最小元素,所以不会有所谓的puch_back、push_front、pop_back、pop_front、begin、end等行为。
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与:蒋思源、吴攀 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法,它可以更自然地解释为一种工程或算法,而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的
参考:25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出, 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等, 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation), 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation), 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
5.3 二叉树的前序遍历 144. 二叉树的前序遍历 - 力扣(LeetCode)
除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程。
翻译 | MOLLY 选文&校对整理 | 寒小阳 ◆ ◆ ◆ 债务违约预测 债务违约预测是Kaggle中的一个比赛,本文将介绍取得第一名成绩的方法,本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型,债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是,通过预测未来两年内债务违约的概率,来改进现有的信用评分制度。这是一个极度复杂和困难的Kaggle挑战,因为银行和各种借贷机构一直都在不断地寻找和优化信用评分的算法。这个模型是银行用来判定是否准许某
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键。
每个节点或是红色,或是黑色。根节点是黑色。每个叶节点(NIL或空节点)是黑色。如果一个节点是红色的,则它的两个子节点都是黑色。从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。要使红黑树中红色内部结点与黑色内部结点的比值最大,我们需要考虑以下策略:
B树,又称多路平衡查找树,B树中所有节点的孩子结点数的最大值成为B树的阶,通常用m表示。一棵m阶B树或为空树,或为满足如下特性的m叉树:
在现代机器学习应用中,对实验到生产的流程进行简化是最难实现的任务之一。在已经市场化深度学习框架中,Facebook的PyTorch因其高度灵活性成为数据科学界的最爱,PyTorch能够实现快速建模和实验。但是,深度学习应用中的许多实验面临的挑战已经超出了特定框架的能力范围。
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
不同容量的存储器,访问速度差异悬殊。以磁盘和内存为例,访问磁盘的时间大概是ms级的,访问内存的时间大概是ns级的。有个形象的比喻,若一次内存访问需要1秒,则一次外存访问需要1天。所以,现在的存储系统,都是分级组织的。
日常中我们见到的二叉树应用有,Java集合中的TreeSet和TreeMap,C++ STL中的set、map,以及Linux虚拟内存的管理,以及B-Tree,B+-Tree在文件系统,都是通过红黑树去实现的。虽然之前写过《再谈堆排序:堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理》但是二叉树的基本性质,对我来说,从入门到放弃是搞了好几回。
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引太多,应用的性能可能会受到影响;如果索引太少,对查询性能又会产生影响。
强化学习 (RL) 与深度学习的结合带来了一系列令人印象深刻的成果,许多人认为(深度)强化学习提供了通向通用智能体的途径。然而,RL 智能体的成功通常对训练过程中的设计选择高度敏感,可能需要繁琐且容易出错的手动调整。这使得将 RL 用于新问题具有挑战性,同时也限制了 RL 的全部潜力。
二叉查找树是最常用的一种二叉树,它支持快速插入、删除、查找操作,各个操作的时间复杂度跟树的高度成正比,理想情况下,时间复杂度是
堆排序的实现是靠叫做“堆”的数据结构来实现的。所以学习堆排序,首先要了解什么是堆 堆 堆是一个数组,每个结点表示数组中的一个元素,堆可以看做是一个近似的完全二叉树。完全二叉树是所有叶结点深度相同,且所有内部结点度为2的2叉树。 树的高度:从结点x向下到某个叶结点最长简单路径中边的条数 表示堆的数组A包括两个属性:A.length给出数组元素的个数,A.heap-size表示有多少个堆元素存储在该数组中。 最大堆和最小堆 最大堆:除了根以外的所有结点i都要满足 A[PARENT(i)] >= A[i] 意思是
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。 有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点 除根节点外,其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm,其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继 因此,树是递归定义的。
二叉树(Binary Tree)是一种树形数据结构,由节点构成,每个节点最多有两个子节点:一个左子节点和一个右子节点。
对于树的存储结构,我们这里介绍三种不同的表示法:双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
对于不少单身一族而言,每年春节阖家团聚当然是好事,但总被亲朋好友追问“为何还是单身”却难免有点烦。也正是因此,不少心急如焚的父母们特别 喜欢在春节期间为外地打工回家的仔仔女女们安排一些频繁的相亲会
资源背后的机构和开发者,都可以看看,他们的网站,个人Twitter之类的,寻宝哦。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。整理了一份328页MySQLPDF文档
线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。 逻辑上,每个元素有且只有一个直接前驱,有且只有一个直接后继(表头表尾元素例外)
平衡二叉树最早是由两位前苏联数学家G.M.Adelsen-Velskii和E.M.Landis提出的。这是一个高度平衡的二进制位。那么满足哪两点才是平衡二叉树?怎样才能不破坏二叉树的平衡性?
1.非空左子树的所有键值小于其根节点的键值 2.非空右子树的所有键值大于其根节点的键值 3.左右子树都是二叉搜索树
数据结构想必大家都不会陌生,对于一个成熟的程序员而言,熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合,特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
一、堆 1.概念 堆的物理结构(我们能看到的)是一个数组 堆的逻辑结构(我们想象出来的)是一个完全二叉树 📷 2.特性 1.结构性:用数组表示完全二叉树 2.有序性: 任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(最小值) 而拥有最大值在顶叫做 大堆 拥有最小值在顶叫做 小堆 3. 父子结点 因为都是由数组表示的完全二叉树 而数组对应下标 左孩子下标 =父亲节点下标*2+1 右孩子下标 =父亲节点下标*2+2 📷 二、向下调整算法 1.概念 向下调整算法 以小堆为例, 当满足左子树与右子树都
先来看下算法导论对R-B Tree的介绍: 红黑树,一种二叉查找树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。
非随机化的效果评估方法(二) 一图讲清因果推断方法论,无法 AB 测试时分析的万能钥匙
在过去的几年里,伴随着智能手机的迅速普及和推广,人们对过度使用智能手机的潜在不利影响越来越感到担忧,特别是对身心健康的潜在不利影响。最近,“智能手机成瘾”(SPA,smartphone addiction)一词被引入,用来描述与智能手机相关的成瘾行为及其相关的身体和心理障碍。
一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干内部结点和若干个叶结点,叶子结点对应于决策结果,而其他每个结点对应于一个属性测试,每个结点被包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中,根结点包含样本全集。
自从计算机时代开始,科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样,给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一,该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起,机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力,例如在ResNet(一种深度残留的网络架构)的情况下超越了人类在图像识别方面的表现,或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。
思考:为什么满足上面的性质,红黑树就能保证:其最长路径中结点个数不会超过最短路径结点个数的两倍?(其实不带第4条就可以,加不加第4条都不会影响每条路径黑色结点数量是否相等)
导读: 从训练到用不同的参数做实验,设计神经网络的过程是劳力密集型的,非常具有挑战性,而且常常很麻烦。但是想象一下,如果能够将这个过程实现自动化呢?将这种想象转变为现实,就是本指南的核心内容。 我们将探索一系列的研究论文,这些论文试图解决具有挑战性的自动化神经网络设计任务。在本指南中,我们假设读者尝试过使用 Keras 或 TensorFlow 等框架从头开始设计神经网络。
来源:小金博士公众号 本文约5000字,建议阅读10分钟 本文将探索目前可用于自动化过程的框架,以帮助读者了解在自动化机器学习方面可能出现的情况。 自动机器学习综述 自从计算机时代开始,科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样,给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一,该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起,机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力,例如在ResNet(一种深度残留的网络架构)的情况
首先,我们需要明确什么是完全二叉搜索树(Complete Binary Search Tree, CBST)和红黑树(Red-Black Tree)。
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法。
贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力。下面,贝叶斯信息准则(BIC)和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型。
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