会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
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。
“傅立叶变换是信号分析的基础。看到公式的瞬间，就有想要放弃的感觉～ 让我们从目的出发，逐步展现它的逻辑之美”
“在信号分析中，常常要计算输出信号相对于输入信号的传递函数，简单来说，就是要计算在哪些频率上信号放大，哪些频率上信号衰减。本文以模态试验为例，介绍得到传递函数的几种方法”
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。 data可以是data.frame表或data.table。如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但
大家看惯了五六分的肿瘤预后分型套路？今天小编为大家带来一篇发表在Briefings in bioinformatics这样的生物信息学期刊的肿瘤预后模型文章，题目为Immune infiltration and clinical significance analyses of the coagulation-related genes in hepatocellular carcinoma，影响因子13.9分。
大多数情况，我们可以根据业务本身进行分群，例如异动分析中的维度下钻。但实际业务中也会存在一些需要通过数据对指定对象进行分群，这里我将介绍下最常见的用户分群方法-RFM。
连锁不平衡指的是在某一群体中，两个基因同时遗传的频率大于随机组合的频率。下面通过一个例子来说明。
其实很多时候，各种防攻击的思路我们都明白，比如限制IP啊，过滤攻击字符串啊，识别攻击指纹啦。可是要如何去实现它呢？用守护脚本吗？用PHP在外面包 一层过滤？还是直接加防火墙吗？这些都是防御手段。不过本文将要介绍的是直接通过nginx的普通模块和配置文件的组合来达到一定的防御效果。
车窗外，路两旁，整整齐齐的是身姿各异的树；会议室，小黑板，不经意间出现树状的结构图；揉了揉眼睛，终于看完一篇和树相关的算法，突然涌现起当年上数据结构课时相同的瞌睡感。迷迷糊糊间，一颗颗树出现在眼前，脑海中回响着一个问题：为什么到处都是树啊？
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
压缩感知代码初学 实现：1-D信号压缩传感的实现 算法：正交匹配追踪法OMP(Orthogonal Matching Pursuit) 》几个初学问题 📷 1. 原始信号f是
TT6/TR6 是一对为遥控玩具车设计的 CMOS LSI 芯片。TT6 为发射编码芯片，TR6 为接收解码芯片。TT6/TR6 提供七个功能按键控制前进、后退、左转、右转、加速、独立功能 F1,独立功能 F2 的动作。除此以外，还有这五种常规小车功能（前、后、左、右和加速）的组合，此组合实现了前进和后退功能的两檔变速。
Goertzel算法由Gerald Goertzel在1958年提出，用于数字信号处理，是属于离散傅里叶变换的范畴，目的是从给定的采样中求出某一特定频率信号的能量，用于有效性的评价。
在众多的客户关系管理（CRM）分析模式中，RFM 客户价值分析模型经常被提到。RFM 客户价值分析模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
计算机通常的颜色空间是 RGB 模型，每个像素由三个 0-255 的值表示。每个值由 8 位/1 字节来存储，则图像的每个像素需要占用 3 个字节的存储空间。因此，对于一张 2592×1944 的图片，其占用内存空间可达 15M 字节，但是使用 JPEG 压缩后，其只需要 0.8M 字节，并且不会影响图像的视觉效果。
分片就是一种把数据分布在多台机器上的方法。mongodb使用分片来支持大数据量、高吞吐量的布署。
ABBA BABA 统计（也称为“D 统计”）为偏离严格的分叉进化历史提供了简单而有力的测试。因此，它们经常用于使用基因组规模的 SNP 数据（例如来自全基因组测序或 RADseq）来测试基因渗入。
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。
出于实用目的，这些着色和光照方程当然必须在代码中实现。在本节中，我们将讨论设计和编写此类实现的一些关键考虑因素。我们还将介绍一个简单的实现示例。
图像降噪是一个十分具有实用价值的研究方向，因为噪声总是无处不在的。当处于比较昏暗的环境时，噪声将极大地影响着我们所拍摄的图像。如今，随着深度学习算法以及相关硬件的不断发展，深度卷积网络同样在图像降噪领域占据了主流，并且代表了该领域最优异的成绩。但是，深度神经网络同样有着其缺点，例如模型过于庞大而计算复杂度过高，以及缺乏一些理论上的解释性，当然这些缺点正不断地得到弥补。为了更好地理解图像降噪的基本原理，我们有必要回过头来仔细研读一些传统算法的具体思路，了解其所使用基本理论依据，以及一些巧妙的改进方法。在这些传统降噪算法中，最经典而强大的莫过于 BM3D 了。这篇文章将全面地对其原理进行解读，并且对其论文中一些没有提及的细节进行补充，让各位读者能够更加轻松地理解其算法的内核。在开始这篇文章之前，本人建议大家可以先看一下以下的文章，主要是对本文中一些需要用到但是为了节省篇幅而没有细讲的基本原理进行补充：
使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。 在这里，客户价值指CRM毛利。CRM毛利 = 购买金额 – 产品成本 – 关系营销费用。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝
人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析，但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中，已经确定了许多与表征认知相关的特征，尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而，尽管随着儿童时期认知能力的增长，表征质量也逐步提高，但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里，我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析，包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
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从数学角度讲，特征工程就是将原始数据空间变换到新的特征空间，或者说是换一种数据的表达方式，在新的特征空间中，模型能够更好地学习数据的规律。
因为要移植CSK得写快速傅里叶变换的算法，还是二维的，以前在pc平台上只需调用库就可以了，只是有点印象原信号和变换之后代表的是什么，但是对于离散傅里叶变换的来龙去脉忘得已经差不多了，最近要用到，于是重新来学习一遍，翻出了自己大三当时录的吴镇扬老师讲的数字信号处理的视频，DFT-FFT这里老师讲了有10讲之多，但每讲都不是很长，20分钟左右，这里记录一下学习的过程，前面的推导有点多，简书又打不了公式，mathtype的直接复制也不过来，截图又太麻烦，也为了自己再推导一遍，手写了前面一部分的内容。图片形式传上来。 简单说几句：DTFT有了之后为什么还要搞出来一个DFT呢，其根本原因就是因为DTFT的频域是连续的，无法用计算机进行处理。根据我们之前得到的的傅里叶变换的规律：
本项目基于Kaggle电影影评数据集，通过这个系列，你将学到如何进行数据探索性分析(EDA)，学会使用数据分析利器pandas，会用绘图包pyecharts，以及EDA时可能遇到的各种实际问题及一些处理技巧。
在上一篇博客《一文带你硬核踏入机器学习的大门》中，已经为大家介绍了很多关于机器学习的基础内容。本篇博客，我们将结合当前阶段正在做的用户画像项目，为大家介绍RFM模型和KMeans聚类算法。
本文讨论关系数据库设计相关的一些内容，涉及关系模型，表结构设计等内容，以学生选修课程讲述设计过程，在尽量讲清楚设计要领的前提下，简化设计内容。
数据倾斜，技术黑话中最成功的的一个词。发明这个词儿的人，一定是天才，它在数据量和复杂度上，一箭双雕。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略，以此提升营销的准确率，实现ROI（收益与成本控制）的最大化。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
现在后端面试中比较喜欢问一些 Redis 的问题，比较常见的就是 内存淘汰算法。下面我们通过源码来分析 Redis 内存淘汰算法的实现，从而不会被面试官问到哑口无言。
最近我们被客户要求撰写关于马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本篇是笔者刚刚入门所写，那么在阅读CIPS2016之后，根据里面的内容重新梳理了一遍，从CIPS2016里面相关内容来看，笔者本篇内容所写的，总结的还是很全面的，当时写的时候才入门NLP一个月，还是棒棒哒~让我傲娇一下，新博客链接：
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
一个异步FIFO，rdata和wdata均为8位数据，FIFO深度为16，当rst_n输入为低时，FIFO被复位，当wclk的上升沿采样到wr为高时，数据被写入FIFO，当rclk的上升沿采样到rd为高时，FIFO输出数据。此外，当FIFO为空时，empty信号输出为高，当FIFO满时，full信号输出为高。
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.
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。
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