数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https...www.cnblogs.com/xiximayou/p/12489069.html 使用预训练的resnet18模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12516735
PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...但是，query（）的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值 Query（）函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE...的数据子集或记录。...但是，query（）的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值 Query（）函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...但是，query()的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值query()函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.05092 为了探究MLLMs处理时间任务的能力，他们我们构建了精确定制的测试集，包含两个子集：ClockQA和CalendarQA。...图2：DateTimeReasoning任务概览及其两个主要子集：ClockQA和CalendarQA 虽然数据集规模较小，但它的设计能有效探测时间推理、视觉解析和日期/时间推断的核心维度。...这项研究强调了两个方面的改进需求： 一是需要在训练数据中加入更多有针对性的示例； 二是需要重新思考AI如何处理逻辑推理与空间感知相结合的任务，尤其是那些它们平时接触不多的任务。...但正如Saxena所解释的那样，AI处理算术的方式和传统计算机不同： 算术对传统计算机来说很简单，但对大语言模型就不是这样了。AI并不是运行数学算法，而是根据训练数据中学到的模式来预测答案。...Saxena表示：「AI的确很强大，但当任务既涉及感知又需要精确推理时，我们仍然需要进行严格测试、设置备用逻辑，很多情况下还必须有人类介入。」
上期深圳市共享单车数据分析【文末附共享单车数据集清单】简单分享了如何使用共享单车数据进行数据分析，有很多人问如何才能获取数据，以及没学过 Python，如何获取？...获取子集： 可通过“startDate”和“endDate”参数限定时间范围，查询对应时间范围内的入库数据。...为什么数据库很重要 如果你需要储存整个数据集（2.4 亿条共享单车订单数据），不建议将数据保存在单个 Json 或 csv 文件中，因为一个超过电脑内存的文件根本无法一次性读取到内存中，更没办法查询，所以有的人会按照日期分多个子集保存...简单来说就是返回的是数据而不是 html 文件，浏览器无法渲染输出。按 f12 打开开发者菜单，找到如图所示的响应页面，可以查看链接返回的数据。...需要检查数据库中的日期字段（START_TIME）类型是 Date 还是 str 字符串，如果不是Date类型，最好进行类型转换，并创建START_TIME索引，加快检索速度。
例如，这里有一棵树，根据天气状况预测一天是否适合在户外玩耍： 内部节点告诉我们要检查哪些特征，叶子揭示树的预测。他们如何产生预测？每个叶子都包含训练数据集的子集。...首先，它们容易过度拟合数据。由于每个内部节点的准确性都会提高，因此训练将倾向于将树生长到最大，以提高性能指标。然而，这会降低树的泛化能力和对看不见的数据的有用性，因为它将开始对噪声进行建模。...也就是说，即使是对训练数据的微小更改，例如排除几个实例，也可能导致完全不同的树。这给我们留下了一个问题，即信任哪棵树。 3. 随机森林 随机森林解决了这两个问题。...例子 假设我们有数据： 我们想预测一天是否适合在户外玩。下面是一个有三棵树的森林示例： 要对日期进行分类： 我们计算所有树的预测，并输出多数投票。第一棵和第三棵树预测“是”，而第二棵树预测“不是”。...一棵树是可解释的，而森林不是。人类可以可视化和理解一棵树，无论他们是机器学习专家还是外行人。森林的情况并非如此。它们包含很多树，因此解释它们如何输出聚合预测是非常困难的，如果不是不可能的话。
根据前面不同的分类，Ryan会用不同的少样本提示词指示GPT-4o，提示词中包含这三项指令： 分步推理和解释每个例子中的转换规则 思考如何将推理得到的规则实现为代码 实际编写对应的Python代码 对每个问题...此外，Ryan还使用了一些额外的策略，比如在训练集和测试集的不相交子集上进行迭代优化，通过局部搜索等方法寻找更好的提示词等 同时，他还引入了一些额外的规则，比如拒绝输出与输入完全相同的解，从而更好地筛选出有用的程序...为此，活动方选择了一套测试数据集，也就是Ryan挑战的ARC-AGI，旨在评判大模型的“智力”，或者说“AGI能力”，并激发人们对于新算法和架构的探索，而不是单纯增加数据规模。...该数据集出现的时间是在2019年，去年有300个团队进行了尝试，今年的挑战则于6月11日开启。...按照官方赛程，提交的截止日期为11月10日，获奖名单则会在12月3日公布，对这项挑战感兴趣的话，不妨试一试。
记录结果：如果 t1 和 t2 是独立的，将它们的任务对记录到已检查的任务对的数据结构中。否则，可以确定集合 A 不是独立的，并立即停止算法。 c....确定独立性：如果算法成功完成遍历而没有发现任何非独立的任务对，则可以确定集合 A 是独立的。否则，集合 A 不是独立的。...这将帮助您了解如何利用这个引理来解决问题。 2. 分析任务集合A的特性，以确定它是否满足引理16.12的性质2。这可能涉及检查任务之间的关系、资源分配、截止日期等因素，具体取决于引理的定义。 3....在这种情况下，我们需要更高效的数据结构和算法来存储和查询邻接信息，例如使用邻接表而不是邻接矩阵。...为了在 O(|A|) 时间内确定给定的任务集合 A 是否独立，我们可以按照以下步骤操作： 1. 初始化：创建一个空的任务子集 B，用于存储与 A 进行比较的子集。 2.
这主要是因为它提供了大量的数据，几乎涵盖了您可能想知道的有关访问者如何与您的网站互动的所有信息。 但是，只有从数据中提炼出可操作的结论，它才对业务有用。...但是，当涉及到网站分析时，群体的可能性仅限于收集访问者在浏览网站时产生的数据。 例如，Google Analytics中的同类群体根据获取日期或用户首次访问网站进行分组。 ?...这个群体类型在为数据提供上下文方面非常有用。 分析特定的细分，而不是整体受众，可以让营销人员更清楚地了解是什么为你的企业带来了大客户。...因此，与其根据你的受众是否一直回到你的网站来分析他们，你还不如关注那些对你最重要的目标产生影响的行动。 下一组指标类似，但不是显示每个用户的平均值，而是显示选择的指标的总计，包括： 目标完成 ?...5.为最重要的群体保存报告 如果您计划经常使用同期群分析功能，则保存报告是节省时间的绝佳方法。 它还可以确保营销人员始终查看相同的数据集，这样就不会因为报表中的设置略有不同而得出任何不准确的结论。
对该数据集的事务进行聚集的一种方法是，用一个商店的事务替换该商店的所有事务。这把每天出现在一个商店的成百上千个事务记录归约成单个日事务，而每天的数据对象的个数减少为商店的个数。 ?...▲表2.4 包含顾客购买信息的数据集 在这里，一个显而易见的问题是如何创建聚集事务，即在创建代表单个商店或日期的聚集事务时，如何合并所有记录的每个属性的值。...首先，数据归约导致的较小数据集需要较少的内存和处理时间，因此可以使用开销更大的数据挖掘算法。 其次，通过高层而不是低层数据视图，聚集起到了范围或标度转换的作用。...统计学家使用抽样的原因是获取感兴趣的整个数据集的代价太高并且太费时间，而数据挖掘人员进行抽样，通常是因为处理所有数据所需的内存或时间方面的计算成本太高。...再看一个例子，考虑包含过去30年各种股票日收盘价的时间序列数据集。在这种情况下，属性是特定日期的价格，也数以千计。 维归约有多方面的好处。
有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月的销售汇总，而不是某天的数据。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。...ETL数据流应当根据基本维度建立一致性子维度，而不是独立于基本维度，以确保一致性。本篇中将准备两个特定子维度，月份维度与Pennsylvania州客户维度。...月份维度是一个上卷维度，包含基本维度的上层数据。而特定维度子集是选择基本维度的行子集。执行下面的脚本建立特定维度表，并导入Pennsylvania (PA)客户维度子集数据。 1....修改定期装载函数 通常在基本维度表装载数据后，进行包含其行子集的子维度表的数据装载。...图2 三、使用视图实现维度子集 为了实现维度子集，我们创建了新的子维度表，修改了日期数据预装载和ETL定期装载脚本，并进行了测试。
当你在自己的项目中使用自己的数据集时，你将得不到这种反馈 — 我们只需要知道我们有良好的有效技术来可靠地构建基线模型。 机器学习应该帮助我们理解数据集，而不仅仅是对其进行预测 [15:36]。...换句话说，让我们保留全部 389,125 条记录，如果我们想加快速度，每次选择一个不同的 30,000 子集。因此，而不是对整个行集进行自助抽样，只需随机抽取数据的一个子集。...当您处理大型数据集时，很多时候最慢的部分是读取和写入 RAM，而不是 CPU 操作。...此外，我们希望使用最近日期的验证集，而不是随机的。...如果你将 set_rf_samples 设置得相对较小，而数据集很大，OOB 将需要很长时间来计算。希望在某个时候，我们能够修复库，使其不再发生这种情况。没有理由需要那样，但目前，库就是这样工作的。
当多个选取条件作用于同一个表的不同记录时，可以使用基于滑动窗口工作的函数 结果集以聚合函数为基础获得 此时结果集大小取决于group by的字段基数而不是查询条件的精确性。...实际上最让人感兴趣的SQL聚合使用技巧，不是显式的sum或avg，而是如何将过程性处理转化为以聚合为基础的纯SQL替代方案。...程序中大量中间变量保存从数据库读出的值，然后根据变量进行简单判断，最后再把它们作为其它查询的输入，这样做是错误的。...集合操作符的重大优点是彻底打破了子查询强加的时间限制。当存在关联子查询时，就必须执行外层查询，接着对所有通过过滤条件的记录执行内层查询。外层查询和内层查询相互依赖，因为外层查询会把数据传递给内层查询。...数据集可以通过各种技巧进行比较，但一般而言，使用外连接和子集合操作符更高效
又如何根据评价结果遴选下一轮候选子集呢？...如此，对每个候选特征子集，可基于训练数据集D来计算其信息增益，以此作为评价准则。...更一般的，特征子集A实际上确定了对数据集D的一个划分，每个划分区域对应着A上的一个取值，而样本标记信息y则对应对D的真实划分，通过估算这两个划分的差异，就能对A进行评价。...过滤式选择 过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关。先用特征选择过程对初始特征进行过滤，再用过滤后的特征训练模型。...若给定的数据集D是稠密的，即普通非稀疏数据，能否转化为稀疏表示（sparserepresentation）形式，从而享有稀疏性所带来的好处呢？自然这种稀疏表示，是恰当稀疏，而不是过度稀疏。
例如更想得到某个月的销售汇总，而不是某天的数据。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。...ETL数据流应当根据基本维度建立一致性子维度，而不是独立于基本维度，以确保一致性。本节中将准备两个特定子维度，月份维度与Pennsylvania州客户维度。...通常在基本维度表装载数据后，进行包含其行子集的子维度表的数据装载。...我们期望在每个事实表中设置日期维度，因为总是希望按照时间来分析业务情况。在事务型事实表中，主要的日期列是事务日期，如订单日期。有时会发现其它日期也可能与每个事实关联，如订单事务的请求交付日期。...而数据库视图，则是按照事实表需要引用维度表的次数，建立相同数量的视图。我们先修改销售订单数据库模式，添加一个请求交付日期字段，并对Kettle ETL作业做相应的修改。
数据中提供了观察时间和事件指示 时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：审查状态1 =审查，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。 让我们创建一个小的示例数据集，其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...生存分析中经常需要关注的另一个数量是平均生存时间，我们使用中位数对其进行量化。...注意：应在检查数据之前根据临床信息进行操作 那些人群的子集至少跟踪到里程碑时间。注意：请务必在地标时间之前报告由于关注或审查事件而排除的号码。...这可能更适合 协变量的值随时间变化 没有明显的里程碑时间 时间相关协变量数据设置 对时间相关协变量的分析R需要建立特殊的数据集。
数据集 本章中使用的数据集来自于蓝皮书对推土机的 Kaggle 竞赛，该竞赛的描述如下：“比赛的目标是根据其使用情况、设备类型和配置来预测拍卖中特定重型设备的销售价格。...但我们确实希望定义我们的验证数据，使其与训练数据具有与测试集相同类型的关系。 在某些情况下，随机选择数据点的子集就足够了。但这不是这种情况，因为这是一个时间序列。...创建随机森林 我们可以像创建决策树一样创建随机森林，只是现在我们还指定了指示森林中应该有多少树，如何对数据项（行）进行子集化以及如何对字段（列）进行子集化的参数。...这对于表示随时间变化的数据，如通货膨胀，且希望对未来时间进行预测的数据尤为棘手。您的预测将系统性地过低。 但问题不仅限于时间变量。随机森林无法对其未见过的数据类型进行外推，从更一般的意义上讲。...在另一种重要的集成方法中，称为提升，我们添加模型而不是对它们进行平均。以下是提升的工作原理： 训练一个欠拟合数据集的小模型。 计算该模型在训练集中的预测。
若对一个 n 维数据集进行切片操作，则将得到一个 n-1 维的数据集。多维数据集的维度越高，人们对其理解就越困难。...切片操作是对多维数据集进行降维处理，可以按照需要选择数据集中的某一部分，方便用户理解多维数据蕴藏的决策信息。 例 举例来说，假设我们有一个3维数据集，分别是：日期、商品类别和销售额。...在进行切块操作时，我们可以根据特定的条件选择符合要求的数据子集，以便专注于特定的数据分析需求。...具体示例： 假设有以下4维数据集： 地区维度：华东、华南、华北 产品类别维度：电子产品、服装、食品 时间维度：年、月 销售额数据 如果我们进行如下切块操作：① 选择 “华东” 地区和 “电子产品...通过切块操作，我们可以根据具体的分析需求选择特定的数据子集，以便更加深入地了解数据的特定方面，发现其中的规律和趋势，为决策提供更准确和有效的支持。
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