这里我们稍微讨论一下CBO对于Cost值相同的索引的选择，可能会有朋友认为在同样Cost的情况下，Oracle会按照索引名的字母顺序来选择索引，实际上并不完全是这样，CBO对于Cost值相同的索引的选择和...See Bug 6734618 这意味着对于Oracle 10gR2及其以上的版本，CBO对于Cost值相同的索引的选择实际上会这样： 1-如果Cost值相同的索引的叶子块数量不同，则Oracle会选择叶子块数量较少的那个索引...； 2-如果Cost值相同的索引的叶子块数量相同，则Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...——对于Oracle 10gR2及其以上的版本，如果Cost值相同的索引的叶子块数量相同，则Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...a_idx_t1的索引范围扫描变为了现在的走对索引b_idx_t1的索引范围扫描，这就验证了我们之前提到的结论：对于Oracle 10gR2及其以上的版本，如果Cost值相同的索引的叶子块数量不同，则Oracle
如果拷贝代价小，没有方法可以超过拷贝的简单和安全，另外，对于小对象（不超过2到3个字）来说，由于函数不需要额外间接访问，因此传值会比传址的速度更快。...，需要优化为向输入参数传递右值引用的情况有： If the function is going to unconditionally move from the argument, take it by...如果函数会管理一个参数的拷贝，除了使用功能const&（对于左值）以外，增加一个使用&&（对于右值）传递参数的重载函数并且在内部使用std::move移动参数内容到目标上。...对于 特殊场合，例如多重“输入+拷贝”参数，考虑使用完美的forward。...返回值优化不会处理赋值的情况，但是移动赋值会。 译者注： 1.返回值优化（RVO）已经足够好，不要在寻求更高级的技术了。
一、数据预处理之重要性和必要性： 对于Scikit-learn中实现的许多机器学习估计来说，对数据集进行规范化是一个通用的需求。...例如，在一个机器学习的目标函数中使用的许多元素被假设为以零为中心并且在相同的阶上具有相同的方差。...，经常这个给定的最大值和最小值取值为 0 和 1，或者对每个特征的最大值得绝对值进行归一化。...任何其它的稀疏输入都会被转化成压缩的行表示。为了避免不必要的内存复制，推荐选择CSR 或者 CSC 表示输入流。...他们使用更鲁棒的方法来估计数据的中心和范围。 ---- 三、归一化： 归一化是将单个的样本缩放到统一规范的处理过程。
class regx { public static function check($str) { if(preg_match("/^([1-9,])+...
, time_steps, input_dim) model = Sequential() #部分注释是对于老版本的kreas,支持，2.2.2不支持 # model.add(LSTM...在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。...此时只会返回一个hidden state 值。...在这种参数设定下，它们俩的值相同。都是最后一个时间步的 hidden state。 state_c 是最后一个时间步 cell state结果。 为什么要保留两个值一样的参数？...lstm1的最后一个时间步的值相同。
通常来说，我们输入的X会是我们的特征矩阵，现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这个问题。 StandardScaler和MinMaxScaler选哪个？ 看情况。...很多特征，对于分析和建模来说意义非凡，但对于实际收集数据的人却不是如此，因此数据挖掘之中，常常会有重要的字段缺失值很多，但又不能舍弃字段的情况。因此，数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。...它包括四个重要参数： 参数 含义&输入 missing_values 告诉SimpleImputer，数据中的缺失值长什么样，默认空值np.nan strategy 我们填补缺失值的策略，默认均值。...总共包含三个重要参数： 参数 含义&输入 n_bins 每个特征中分箱的个数，默认5，一次会被运用到所有导入的特征 encode 编码的方式，默认“onehot” "onehot"：做哑变量，之后返回一个稀疏矩阵..."quantile"：表示等位分箱，即每个特征中的每个箱内的样本数量都相同 "kmeans"：表示按聚类分箱，每个箱中的值到最近的一维k均值聚类的簇心得距离都相同 from sklearn.preprocessing
1.数据处理的重要性 对于机器学习，选择一个好的算法是非常有用的，另外对测试集和训练集的数据进行处理也是非常重要的。通常情况下是为了消除量纲的影响。...这并不能保证总是有效的;例如，如果数据不是一个NumPy数组或scipy。稀疏CSR矩阵，仍可返回副本。属性解释center_浮点数数组。训练集中每个特征的中值。scale_浮点数数组。...-范数dtypedtype为负数时，输出数组的type与输入数组的type相同；否则，输出数组与输入数组只是通道数相同，而tpye=CV_MAT_DEPTH(dtype).mask操作掩码，用于指示函数是否仅仅对指定的元素进行操作...subsampleint,默认=1e5，用于估计分位数以提高计算效率的最大样本数。注意，对于值相同的稀疏矩阵和密集矩阵，子采样过程可能不同。...在多个函数调用之间传递int以获得可再现的结果。copy布尔值,默认=True，设置为False以执行就地转换并避免复制（如果输入已经是numpy数组）。
综上得出归一化的目的：处理不同规模和量纲的数据,使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模、特征、分布差异对模型的影响。...标准化和归一化对比 对于归一化来说：如果出现异常点，影响了最大值和最小值，那么结果显然会发生改变。...对于标准化来说：如果出现异常点，由于具有一定数据量， 少量的异常点对于平均值的影响并不大，从而方差改变较小。...单个字母不进行统计，例如i。...因为在所有的文章中都会共存一些相同的高频词语，比如“我们”，“因为”，“所以”等等这些共性的词并不会对判断文章的类型有很大的帮助。
许多二分类任务并不是每个类别都有相同数量的数据，存在着数据分布不平衡的情况。...我们可以看到，输入变量包含有连续数据、标签数据以及序号数据，对于标签数据需要进行二进制或者独热编码。...同时也需要注意到，目标变量是用字符串表示的，而对于二分类问题，需要用0/1进行标签编码，因此对于占比多的多数标签编码为0，而占比较少的少数标签则编码为1。缺失的数据用?...model)]) 函数定义完成后，我们就可以调用该函数进行参数拟合了： ... # fit the model pipeline.fit(X, y) 拟合阶段过后，通过predict()函数进行预测，返回输入数据对应的标签是...可以看到，预测值和真实值是一致的，说明模型具有很好的预测功能。
一个值的归一化如下： y = (x - min) / (max - min) 其中最小值和最大值与归一化的值x相关。 例如，对于数据集，我们可以将最小和最大可观察值的估计值设置为30和-10。...您可以在进行预测之前检查这些观察结果，或者从数据集删除它们，或者将它们限制到预定义的最大值或最小值。 您可以使用scikit学习对象MinMaxScaler对数据集进行归一化。...MinMaxScaler和其他缩放技术的良好练习使用方法如下： 使用可用的训练数据调整刻度。对于归一化，这意味着训练数据将用于估计最小和最大可观察值。这通过调用fit（）函数来完成。...，打印相同的归一化序列，然后使用反向转换返回原来的值。...检查这些大致的估计值，并使用领域知识或求助领域专家帮助改进这些估计，以便他们将来对所有的数据有用。 保存系数。您将需要以完全相同的方式将未来的新数据归一化，就像用于培训模型的数据一样。
对于某些算法来说它是必需的，比如使用距离计算和线性回归以及人工神经网络来衡量输入值的k-最近邻居算法。 标准化要求您知道或能够准确估计最小和最大可观测值。您可以从您的可用数据中估计这些值。...例如，对于温度数据，我们可以猜测最小和最大的可观测值为30和-10，这会极大高估或低估观测值。...使用MinMaxScaler和其他缩放技术的良好范例如下： 利用可用的训练数据适配缩放器。对于标准化，这意味着训练数据将被用于估计最小和最大可观测值。...5行，以规范化的形式显示相同的5个值，然后使用逆变换将值返回原始比例。...5行，打印相同的标准化值，然后以原始比例打印这些值。
max_depth：树的最大深度。 min_samples_split：限制子树继续划分的条件，如果某节点的样本数目小于此值，则不会再继续划分。...四、实例二：把随机森林模型保存为PMML 本例数据和实例一相同，就不赘述了。 本例按Python中把模型导出为PMML文件的一般流程进行。 1 加载包 首先导入数据预处理和建模所需的包。...("pca", PCA(n_components=3)), ("selector", SelectKBest(k=2)), #返回k个最佳特征 ("classifier", RandomForestClassifier...np.abs：对该列进行绝对值处理。 OneHotEncoder：对该列进行one-hot编码。 MinMaxScaler：对该列进行标准化处理(min max 归一化)。 PCA：主成分分析。...PMML模型文件是一个基于XML的文本文件，任意文本编辑器都可以打开查阅。 2 缺点 1.对数据预处理的支持有限。虽然已经支持了几乎所有的标准数据处理方式，但是对于自拓展的方法，还缺乏有效支持。
数据的标准化或归一化是将数据按比例缩放，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。...所以对于具有伸缩不变性的模型， 最好也进行数据标准化。...决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并不敏感。因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率。...数据集的标准化是许多机器学习估计器的共同需求：如果单个特征或多或少看起来不像标准正态分布数据 (例如，具有0均值和单位方差的高斯分布数据)，它们可能会表现得很糟糕。...例如，在学习算法的目标函数中使用的许多元素（如支持向量机的RBF核或线性模型的L1和L2正则化器）假设所有特征都以0为中心，并且具有相同顺序的方差。
对于分类问题，模型学习的是一个输入特征到输出特征之间的映射，这里的输出即为一个标签。...对于新数据，我们不知道输出的是什么结果，这就是为什么首先需要一个模型。...因为这个原因，在拟合最终模型时，你可能想要保存用于编码y值的LabelEncoder结果。 概率预测 另外一种是对数据实例属于某一类的可能性进行预测。...它被称为“概率预测”，当给定一个新的实例，模型返回该实例属于每一类的概率值。（0-1之间） 在Keras中，我们可以调用predict_proba()函数来实现。...数据对象属于每一个类别的概率作为一个向量返回。 下边的例子对Xnew数据数组中的每个样本进行概率预测。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 标准化公式： ? 均值和标准差都是在样本集上定义的，而不是在单个样本上定义的。...4）实现代码： from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 standardScaler = StandardScaler...实现代码 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 minMaxScaler = MinMaxScaler...4）实现代码 from sklearn.preprocessing import Normalizer #归一化，返回值为归一化后的数据 normalizer = Normalizer(norm='l2...').fit(X_train) normalizer.transform(X_train) 4.标准化与归一化对比 1）标准化与归一化的异同 相同点： 它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的误差；
缺点：对于异常点比如有个点更大更小,便宜过大，会影响较大。...常用特征处理： 1、Fileter：过滤 # 对方差进行过滤，方差小的，说明数值相差不大，也就是特征大致相同，就选择过滤掉。...什么特征,什么类别等) print(l.DESCR) # 获取特征名 print(l.feature_names) # 获取目标值名称 print(l.target_names) # 划分数据集 # 返回数据的顺序为训练集的特征值...# 对于大数据集这里就不慌介绍了,下载速度比较慢。...实际fit_transform() = fit()+ transform() fit()：输入数据，但是不做转化，但是他提前做了计算平均值等。 transform()：进行数据的转化。 为什么拆开？
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 标准化公式： ? 均值和标准差都是在样本集上定义的，而不是在单个样本上定义的。...4）实现代码： from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 standardScaler = StandardScaler...实现代码 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 minMaxScaler = MinMaxScaler...4）实现代码 from sklearn.preprocessing import Normalizer #归一化，返回值为归一化后的数据 normalizer = Normalizer(norm='l2...').fit(X_train) normalizer.transform(X_train) 4.标准化与归一化对比 1）标准化与归一化的异同 相同点： 它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的误差；都是一种线性变换
对于X中的每个样本，我们得到表示所写数字对应的y。...stratify参数可强制将训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。 # 划分数据为训练集与测试集,添加stratify参数，以使得训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。...后者提供了有关拟合时间，训练和测试分数的更多信息。 我也可以一次返回多个分数。...练习 使用上一个练习的管道并进行交叉验证，而不是单个拆分评估。...我们还需要处理两种情况下的缺失值： 对于分类列，我们将字符串'missing_values'替换为缺失值，该字符串将自行解释为类别。 对于数值数据，我们将用感兴趣的特征的平均值替换缺失的数据。
特征缩放 因为对于大多数的机器学习算法和优化算法来说，将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。...归一化算法是通过特征的最大最小值将特征缩放到[0,1]区间范围 归一化(Normalization) 归一化是利用特征的最大最小值，为了方便数据处理，将特征的值缩放到[0,1]区间，对于每一列的特征使用...# 它默认将每种特征的值都归一化到[0，1]之间 MinMaxScaler的实现 X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=...因此，对于各种特殊的特征值，我们都需要对其进行相应的编码，也是量化的过程，这就要用到特征编码。...此外，在L2正则化时，采用的表达式，其实相当于是各参数的平方和除以2，在求最小值时本质上和w的2-范数起到的作用相同，省去开平方是为了简化运算，而除以2则是为了方便后续求导运算，和2次方结果相消。
假如你的输入是421，你也许认为，这并不是一个太大的数，但因为有效权值大概会在1/421左右，例如0.00243，那么，在matlab里输入 421·0.00243 == 0.421·2.43，会发现不相等...（如果权值初始化在[-1,1]且输入没有归一化且过大，会使得神经元饱和） b....梯度：以输入-隐层-输出这样的三层BP为例，我们知道对于输入-隐层权值的梯度有2ew(1-a^2)*x的形式（e是誤差，w是隐层到输出层的权重，a是隐层神经元的值，x是输入），若果输出层的数量级很大，会引起...学习率：由（2）中，知道梯度非常大，学习率就必须非常小，因此，学习率（学习率初始值）的选择需要参考输入的范围，不如直接将数据归一化，这样学习率就不必再根据数据范围作调整。...隐层到输出层的权值梯度可以写成 2ea，而输入层到隐层的权值梯度为 2ew(1-a^2)x ，受 x 和 w 的影响，各个梯度的数量级不相同，因此，它们需要的学习率数量级也就不相同。
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