compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。 可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在这个帖子里，我希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一种划分算法的方式是根据学习的方式，第二种则是基于形式和功能的相似性(就像把相似的动物归为一类
注意：这是一篇试图向不完全熟悉统计数据的读者解释Logistic回归背后的直觉的帖子。因此，你可能在这里找不到任何严谨的数学工作。）
可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在这个帖子里，我希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一
寒假前半个月到现在差不多一个多月，断断续续做完了这个项目，现在终于可以开源出来了，我的想法是为这个项目编写一套完整的教程，包括技术选型分析、架构分析、业务逻辑分析、核心技术点分析、常见面试题等。不过说实话，这里面涉及的一些技术我仍然停留在仅仅是会用的阶段，当然，后面我会不断学习，了解透彻这些技术的底层原理，不断完善这套教程。
作者：陈丹奕 宜人贷 数据分析师 https://ask.hellobi.com/blog/datanaystimprovement/4902?utm_source=tuicool&utm_medum
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？ 1万属性，100亿数据，10万吞吐，今天和大家聊一聊，这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据？ 一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？ 各分类帖子的信息有什么特点？ 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到，这里的帖子信息
随着我国信息工程产业的不断壮大,各行业企业信息化的实施和建设正是以各个阶段进行时的举措和动作来运行。 bbs ( bulletin board system )这个电子公告牌已经逐渐地成为 internet上最著名的公告服务之一,它为我们打开了一块"公共"的空间,可以让所有的用户阅读其中的内容。随着世界互联网络化的发展与通讯技术水平的提升,它已经成为互联网时代很重要的一个消息沟通平台。本文将在对 java 技术和系统的需求情况进行深入分析基础上,结合不同研究人员开发技术的具体功能特点,设计了一个可扩展性较强的基于 java 的网上论坛系统。 本系统隶属于web企业信息系统服务的一个重要子系统,用户可以自我自由地选择是否能够阅读若干个自己最为感兴趣的网站专业板块版面及其他相关的专业讨论板块版面内的最新资讯,可以随意地检查自己在网站上是否被发现了有新鲜的资讯及时进行发布并自行选定是否能够进行阅读,在多个网站内随时发布最新资讯或者是发表一篇文章时提供其他人进行阅读或者查看的功能。本系统内容主要涉及系统设计分析、数据库系统设计、软件设计。在软件开发中我选择了SSM+Java+MySQL的开发模式,在其中实现了整个论坛中的基本功能。
Github和Gitee代码同步更新： https://github.com/PythonWebProject/Django_Fresh_Ecommerce； https://gitee.com/Python_Web_Project/Django_Fresh_Ecommerce。
有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章 本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。欢迎文末查看下载关键字，公众号回复即可免费下载实战代码。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样本属于这一类。那么Logistic是怎么估计概率的呢？ 1.1 如何实现分类 Logistic对样本的概率
本文转载自外网，作者为《经济学人》杂志的记者Sarah leo，中文由苏有熊译校。
一个分类信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。
杨小杰分享一个iptraf工具实现Linux查看实时宽带流量情况 1、安装iptraf： 分为两类，一类为CentOS系统，另为一类为Debian/Ubuntu系统 CentOS系统的安装命令为：yum install iftop -y Debian/Ubuntu系统的安装命令为：apt-get install iftop 2、软件的使用： 首先知道自己服务器的网卡名称（ifconfig命令） -i 设定监测的网卡，如：# iftop -i eth0，其中eth0是服务器的公
利用聚类分析方法进行图像分类使用较多的是动态聚类法。在系统聚类法中，对于那些先前已被“错误”聚类的样本，将不再提供重新聚类的机会，而动态聚类法却允许样本从一个类移动到另一个类中。此外与建立在距离矩阵基础上的系统聚类法相比，动态聚类具有计算量小，占用计算机内存较少和方法简单的优点。
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
如果K=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形。 如果K=5，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形，这5个点投票，于是绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形。
不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢，让我们一同进行实验，来探索那暗中作祟的标签噪声！
WordPress.com是由 Automattic（发明 WordPress 的开发人员）运营的在线平台，您可以在其中免费创建基本博客（尽管您可以注册高级计划）。WordPress.com 的问题在于，您的网站在技术上由 Automattic 拥有和管理，而在网站的功能和设计方面，您的选择有限。
经济学人杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也自成一派。绝妙的颜色搭配，风格鲜明的图表总能让读者过目不忘。
每个代码分析规则都属于某种规则类别。 例如，设计规则支持遵从 .NET 设计准则，而安全规则可帮助防止出现安全漏洞。 你可为整个规则类别配置严重性级别。 还可以按类别配置其他选项。
有一种病就是每天不知道“穿”什么好，在线买衣服不知道买哪一件好！我们称之为“选衣服困难症”。本文的数据侠们就设计了一个系统，帮助“患者”通过AI技术克服了这种“病”，快来看看他们是如何做到的吧！
访问目录文件夹下的文件是经常需要的操作，C/C++和win32接口都没有提供直接调用的函数。在这里总结了几个经常用到的函数，通过MFC的CFileFind函数递归遍历实现，包括以下几个功能函数：
互联网时代，假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性，因此假新闻检测任务对逻辑的判断，以及常识的学习都需要很高的要求。今天和大家分享『虚假新闻检测』相关研究进展，包括创新点、改进点等
Reddit 讨论地址：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/a8p0l8/p_training_on_the_test_set_an_analysis_of/
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监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。
一分钟系列之《啥，又要为表增加一列属性？》分享了两种数据库属性扩展思路，被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》，分享了互联网大数据高并发情况下，数据库属性扩容的成熟工具及思路。 对于version + ext方案，还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，说明不仅不是“不可能这么用”，而是大数据，可变属性，高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问：什么是数据库扩展的version + ext方案？ 使用ext来承载不
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都
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相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。这里用户感兴趣的是图像中包含的特定物体或目标，并且检索到的图片应该是包含有该物体的那些图片。如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval)，近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索，并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上。相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。
决策树是基本的机器学习分类算法，它的输入是一组带标签的数据，输出是一颗决策树，树的非叶结点代表判断逻辑，叶子结点代表分类子集。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。 可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在这个帖子里，我希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一种划分算法的方式是根据学习的方式，第二种则是基于形式和功能的相似性(就像把相似的动物归为
信息熵是信息论中的一个基础概念 (信息论是一个专门的领域)。信息熵表示的是随机变量的不确定度，简单来说，
机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。在我们的生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，下面，我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别。
对于生活中常见的二分类问题，我们可以通过建立一个回归方程来解决，我们希望有一个函数h(x)的输入在[0,1]之间（二分类问题一般将类标签定义为0和1，因此[0,1]以外的值会给分类带来很多麻烦。下边介绍一个比较常用的函数：
WooCommerce配备了很多shortcode短代码(简码)，可以直接在post帖子和page页面内插入内容，方便展示产品、分类等。比如直接在文章编辑时直接插入[products]，或者在php文
假设不单单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，其中把猫称为类1，狗为类2，小鸡是类3，如果不属于以上任何一类，就分到“其它”或者说“以上均不符合”这一类，把它称为类0。
本文介绍了朴素贝叶斯模型，朴素贝叶斯（几乎所有的概率模型）的核心假设：特征之间的条件概率相互独立。以垃圾邮件分类问题为例，分析了朴素贝叶斯模型的两种应用场景：1）先验分布和条件概率分布都为一元伯努利分布，2）先验分布为一元伯努利分布，条件概率分布为多元伯努利分布。分别对应词袋子表示中两种常用的方法: one-hot表示，编号表示（词频表示）。
在这篇文章中，我将用简单的术语解释决策树。这可以被认为是一个关于决策树的傻瓜教程，虽然我个人不太喜欢这种表达。
今天我就来给大家分享一个案例，来看一下我在工作中是利用 ChatGPT 把原本需要半天的工作量压缩到不到半小时的。
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过，聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说，就是直接观察数据的分布，将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说，就是现在有一批数据，我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义，就是： 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可：这个n 维特征空间是什么？ Mr. 王：有一个数据域的数据我们叫它
“著名的鸢尾花（Iris）数据集（由Ronald Fisher于1936年发表）是一种展示机器学习框架API的好方法。从某种程度上说，Iris数据集是机器学习界的”Hello world“。数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris ” 我叫了一学期的兰花分类器。。。竟然是鸢尾花。。。 我要去跟着小甲鱼学英语了 “人们对外界事物的识别，很大部分是把事物按分类来进行的。”比如，依靠分类我们可以区别图像上的景物、声音中的内容、医学上的疾病诊断。在我们的心
•分类(Classification)就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类，类别数不变。
监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）
最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。
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KNN算法即K-Nearest Neighbor，也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法，今天我们就继续讲KNN算法，两者看起来挺相似的，但区别还是很大的，看完本片文章你就会明白了。
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