将父值添加为R数据集中的列 - 腾讯云开发者社区

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leetcode 931. 下降路径最小和

此时对应的状态转移方程: dp[i][j] = min(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j + 1]) + matrix[i][j]; 2,当前位置为最右边一列的时候...添加一行后，最后一行的每个元素最小值就是0，不需要求解如果没添行的话，我们需要提前求出dp数组最后一行的最小值，这样的话，最后一行的求法就不满足状态转移方程了：总结:没添行与添加行后的区别...没添行的话需要提前求出最后一行的dp值，对应的就是matrix的最后一行的值添行后，原来最后一行的求法也满足状态转移方程，并且新的最后一行的最小值就是0 添行的代码: class Solution...()) return 0; int r = matrix.size(); vector dp(r + 2,0);//实际有效值范围1---r //初始值---第一行数据初始化...= map.end()) return map[{i, j}]; //将当前位置的结果存入map容器中 map[{i, j}] = m[i][j] + min( dp(i - 1,

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数据库系统概念

没有父节点)，若干个子节点，子节点有且只有一个父节点网状模型：可以多个根节点，子节点可以有多个父节点关系模型：扁平的二维表，由行/列组成，主要概念包括：表(关系，relation)：对应实体集合行(元组...指定列(属性)，列运算，从关系R中选择若干属性组成新的关系并∪：R∪S，在关系R或关系S或两者中的元素的集合，一个元素在并集中只出现一次，R和S是同类型的，对应的属性集(字段列表)相同、属性次序相同、属性名可不同交...∩：R∩S，在R和S中都存在的元素的集合，一个元素在交集中只出现一次，R和S是同类型的差-：R-S，在R中而不在S中的元素的集合，R∩S=R-(R-S)，R和S是同类型的笛卡尔积X：RXS，是R与S的无条件连接...，使任意两个关系的信息能组合在一起条件连接θ：从R×S的结果集中，选取在指定的属性集上满足θ条件的元组，组成新的关系，其中θ 是一个关于属性集的逻辑表达式自然连接⋈：从R×S的结果集中，选取在某些公共属性上具有相同值的元组...、MIN结果分组：GROUP BY子句，将结果表按一列或者多列值进行分组，值相等的为一组。

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机器学习—最大熵模型（MEM）小结

当对数不为2而是其他大于2的整数r时，我们称信息熵为r-进制熵，记为 H r ( X ) H_{r}(X) Hr(X)，它与信息熵转换公式为：信息熵用以描述信源的不确定度，概率越大，可能性越大...X 1…K p p1…pK 根据上面熵的定义，我们知道我们要做的其实就是：概率相加为1这个条件肯定得是天然满足的，换成求最小值：同样利用拉格朗日乘子法，我们令：我们让L...解释一下经验分布： p ^ ( f ( x 1 ) ) \hat{p}(f(x1)) p^(f(x1))= x 1 x_{1} x1在训练集中出现的次数/样本集的总数目。...我们让L对 p ( x ) p(x) p(x)求导得：于是我们就得到了 p ( x ) p(x) p(x)的具体值，也就是x的具体分布。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.3K6 1

最大熵模型(MaxEnt)

当对数不为2而是其他大于2的整数r时，我们称信息熵为r-进制熵，记为，它与信息熵之间的转换公式为：信息熵用以描述信源的不确定度，概率越大，可能性越大，但是信息量越小，不确定性越小，熵越小。...X 1...Kpp1...pK 根据上面熵的定义，我们知道我们要做的其实就是：概率相加为1这个条件肯定得是天然满足的，换成求最小值：同样利用拉格朗日乘子法，我们令：我们让L对求导得：...可以看到，每一个都是一个相等的常数，又因为相加为1，所以每一个取值发生的概率都相等并且为1/K。...： =一个已知量解释一下经验分布： = 在训练集中出现的次数/样本集的总数目为什么我们要定义一个经验概率分布呢？...3.2求解概率分布那么我们最终要求解的就是：其中已知。利用拉格朗日乘子法，我们令：其中是一个常数，是一个列向量，也是一个列向量，它们都是Q维。

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SQL 基础（六）多关系连接查询

返回一组值 ANY IN ALL 相关子查询集合运算查询存储查询结果多关系表连接查询连接查询：一个查询需要对多张表操作，查询结果称表之间的连接；连接关系通过字段值体现，称为连接字段当我们查询的数据...，不符合连接条件的列会被系统用 NULL 填充，再返回结果集 *注：bit 类型无 NULL 值，会填充 0 后返回结果集中使用主表所在的方向位置判断连接类型，例如：主表在左，即为左外连接复习下关系运算中...SQL 语句，外部查询称为父查询，父查询需要接收子查询（嵌套查询）的结果普通子查询普通子查询仅执行一次返回一个值该例子解释父级查询需要子查询结果的概念 select tno,tn from t...cno='c5')) -- 课程号首先执行子查询，找到讲授 c5 课程的教师号，父级查询根据教师号再查询教师姓名意思是，tno 是子查询结果集中的任（ANY）一个 IN 和 ANY 一样的例子，我们也可以使用...tb_b 中查询出学号为 002 同学的学号和总成绩信息合并为一个结果集存储查询结果此处“存储”的含义是指将 A 表中查询的数据结果集存储到其他表，B 表中我们使用 SQL 语句查询到的结果，

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手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

此外，虽然featuretools会自动推断实体中每列的数据类型，但我们可以通过将列类型的字典传递给参数variable_types来覆盖它。...，即使missed 的类型是一个整数，但也不是一个数字变量，因为它只能取2个离散值，所以我们告诉featuretools将缺失数据视作是一个分类变量。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个：使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...例如，在我们的数据集中，clients客户数据框是loan 贷款数据框的父级，因为每个客户在客户表中只有一行，但贷款可能有多行。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。

5.1K1 0

可自动构造机器学习特征的Python库

特征工程自动化旨在通过从数据集中自动构造候选特征，并从中选择最优特征用于训练来帮助数据科学家。在本文中，我们将介绍一个使用 Feature Tools Python 库实现特征工程自动化的例子。...每个实体都必须带有一个索引，它是一个包含所有唯一元素的列。就是说，索引中的每个值只能在表中出现一次。在 clients 数据框中的索引是 client_id，因为每个客户在该数据框中只对应一行。...另外，尽管特征工具能自动推断实体中每列的数据类型，但是我们可以通过将列数据类型的字典传递给参数 variable_types 来覆盖它。...在将该数据框添加到实体集中后，我们检查整个实体集： ? 列的数据类型已根据我们指定的修正方案被正确推断出来。接下来，我们需要指定实体集中表是如何关联的。...对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。例如，在我们的数据集中，clients 数据框是 loans 数据框的一张父表。

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C++ 图论之次最小生成树

Tips： (5,7,5)其中的第一个和第二个数字表示节点编号，第三个数字表示连接第一个和第二个节点的边的权重。先添后删算法的基本原则：就是用t1中的边替换t中的边。显然，替换要讲究策略。...这里使用动态规划思想，记录最小生成树上任意两点间权重最大的边。构建名为dp 的矩阵。行号i和列号j表示最小生成树上任意两点的编号。值为两点间权重最大的边的值。推导动态转移方程式。...dp[2][3]的值直观上也可以得到，在 dp[1][3]和dp[1][2]中选择值较大即可。 Tips：1号节点的父节点编号设为0。那么通用的动态转移方程式应该如何书写？...节点1是节点3的父节点，节点3被选择出来后，它与父节点的权重是可知，即为5，再求父节点1和节点2之间的最大权重边的值（树是连通的，节点 3 一定是可以通过父节点到达 2节点）。再在两者中取最大值。...可以得到通用的转移方程式，dp[i][j]=max(dp[i][i父节点],dp[i的父节点][j])。

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资源 | Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库

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数据分析究竟在分析什么？

中位数是将总体中各单位标志值按大小顺序排列，处于中间位置的变量值就是中位数。因为处于中间位置，有一半变量值大于该值，一半小于该值，所以可以用这样的中等水平来表示整体的一般水平。...所以引入了全距，全距的计算方法是用数据集中最大数（上界）减去数据集中最小数（下界）。全距存在的问题：容易受异常值影响。全距只表示了数据的宽度，但是没有描述清楚数据上下界之间的分布形态。...其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差关于相关系数需要注意几点：相关系数r的范围为：[-1，1]。 r的绝对值越大，表示相关性越强。...，包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识，还包括窗口函数等进阶知识；第3篇主要介绍SQL 数据分析实战，都是一些比较常规的业务场景实战。...涵盖从Java 5到Java 11所有重要特性口碑销量双爆的数据分析丛书再添新成员！ Visual Studio Code有哪些工程方面的亮点？ ▼点击阅读原文，获取本书详情~

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数据挖掘—KEGGGO分析中的富集因子、P值等概念理解

数据挖掘—KEGG/GO分析中的富集因子、P值等概念理解基于这样的问题探究1.概念理解clusterProfiler 的结果表中没有直接显示富集因子enrichmentFactor，但是可以自己计算。...计算公式为：bgRatio=背景基因集的总基因数背景基因集中属于该GO条目的基因数它反映了在没有特定条件下（如差异表达），某个GO条目在基因集中的普遍性。...Please choose 'human', 'mouse', or 'rat'.") } # 将基因符号转换为ENTREZ ID，并去除缺失值 target_entrez 0.05 }) # 计算富集因子并添加为新列...以下是chatgpt的回答，这个还需要找其他的数据验证，但是感觉大概率是这样的。

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创建或编辑DOM

AppendCharacter()method AppendCharacter(text As %String)将新的字符数据节点追加到此元素节点的子节点列表中。...当前节点指针不变；此节点仍然是追加的子节点的父节点。AppendChild()method AppendChild(type As %String)将新节点追加到此节点的子节点列表中。...如果指定了文本参数，则字符数据将添加为新元素的子元素。当前节点指针不变；此节点仍然是追加的子节点的父节点。...AppendNode()method AppendNode(sourceNode As %XML.Node) as %Status将指定节点的副本追加为此节点的子节点。要复制的节点可以来自任何文档。...AppendTree()method AppendTree(sourceNode As %XML.Node) as %Status将指定节点的副本(包括其所有子节点)追加为此节点的子节点。

1K4 0

数学建模~~描述性分析---RFM用户分层模型&&聚类

endTime = datetime(2019,4,1) # 计算endTime和"last_order_date"这一列的时间间隔 # 将结果添加为df的"time_gap"列 df["time_gap...["font.sans-serif"] = "Arial Unicode MS" # 使用plt.bar()函数 # 以R_percent的index为x轴的值，R_percent的values为y轴的值...为边界分为5组 # 将结果添加为df的"R"列 df["R"] = pd.cut(df["time_gap"], [0,50,100,200,300,365]) # TODO 使用value_counts...'''依次划分R、F、M''' # 使用qcut()函数，对"time_gap"进行数据分箱 # 均分为5组，将结果添加为df的"R"列 df["R"] = pd.qcut(df["time_gap...F、M这三列数据，分别使用apply()函数 # 将函数名rfmTrans作为参数传入，并分别重新赋值给R、F、M这三列 df["R"] = df["R"].apply(rfmTrans) df["F"

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一篇文章教你如何用R进行数据挖掘

4、 R中的一些基本计算二、编程基础慨念及R包 1、 R中的数据类型和对象 2、 R中的控制语句简介 3、常用的R包三、用R进行数据预处理 1、数据集中基本概念 2、图形展示 3、缺失值处理...2、R中的控制语句正如它的名字一样，这样的语句在编码中起控制函数的作用，写一个函数也是一组多个命令自动重复编码的过程。例如：你有10个数据集，你想找到存在于每一个数据集中的“年龄”列。...让我们来做一些快速的数据探索，首先，我们将检查数据是否有缺失值。 ? 我们可以看出在训练数据集中有1463个缺失值。...以第一个年份为例，这表明机构成立于1999年，已有14年的历史（以2013年为截止年份）。注：mutate函数，是对已有列进行数据运算并添加为新列。...对字符变量进行编码 1）标签编码这一部分的任务是将字符型的标签进行编码，例如在在我们的数据集中，变量Item_Fat_Content有2个级别低脂肪和常规，我们将低脂编码为0和常规型的编码为1 。

4.6K5 0

python数据处理和数据清洗

pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df的"性价比评分"列 df["性价比评分..."] = (df["口味评分"]/df["人均消费"])*40 # 计算氛围评分，通过赋值，将结果添加为df的"氛围评分"列 df["氛围评分"] = (df["服务评分"]+df["环境评分"])/...，并且更新原来的数据； import pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df...的"性价比评分"列 df["性价比评分"] = (df["口味评分"]/df["人均消费"])*40 # 计算氛围评分，通过赋值，将结果添加为df的"氛围评分"列 df["氛围评分"] = (df["...，我们删除显然是不合适的；但是如果一个数据集合有几十万的数据，我们删除几百个也是无伤大雅的：drop函数；如果缺失值的数量较多，并且缺失值所在的这一列（这一个属性），并不是我们分析的重点时，可以对缺失值进行补全

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【通俗易懂】关系模式范式分解教程 3NF与BCNF口诀!小白也能看懂「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本来是为了复习数据库期末考试，结果找了一圈都没有发现比较好的解释，通过查阅资料和总结，为大家提供通俗易懂的解法，一听就会！并且配有速记口诀！...1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 2NF要求属性完全依赖于主键，不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。...首先可以发现没有不出现在两侧的元素，然后我们将各依赖分别划分为子集得{BG} {CEB} {CA} {BD} {CD}，即为所求保持函数依赖的3NF分解第三步：若要连接成无损，再添候选做子集。...故所求具有无损连接性及保持函数依赖的3NF分解为{BG} {CEB} {CA} {BD} {CD} {CE} (注：范式分解并不唯一，正确即可) 二、BCNF分解：将关系模式R分解为一个BCNF...例.关系模式R,有U={A,B,C,D,E,G},F={B->G,CE->B,C->A,CE->G,B->D,C->D}，将关系模式分解为3NF且保持函数依赖将关系模式分解为3NF且保持函数依赖：第一步

11.6K5 1

Scikit-learn 更新至0.24版，这10个新特性你需要了解

节省了获取和整理数据集的时间。...平均绝对百分比误差 (MAPE) mean_absolute_percentage_error 函数现已被添加为回归问题评分指标。...和 R-squared 一样，MAPE 在不同的回归问题中提供了一些比较值。...如果在 X_train 中有一个 null 值，那么在转换后的列中将有一个列来表示缺失值。 9. OrdinalEncoder 可以处理测试集中的新值你是否有存在于测试集中、但在训练集中没有的类别？...你可以将 unknown_value 参数设置为未出现在序数编码值中的整数或 np.nan。这使得 OrdinalEncoder 更易于使用。 10.

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文末福利｜特征工程与数据预处理的四个高级技巧

特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。我们经常花费大量时间将数据精炼成对于建模有用的东西。为了使这项工作更有效，我想分享四个技巧，可以帮助你进行特征工程和预处理。...我选择使用字典来指定我想要在多大程度上过采样数据。附加提示1：如果数据集中有分类变量，那么可能会为那些不能发生的变量创建值。...例如，不仅可以对列进行相乘，你也可以选择先将列A与列B相乘，然后再添加列C。首先，让我介绍将用于示例的数据。我选择使用人力资源分析数据^人力资源分析数据，因为这些特征很容易解释: ?...简单地根据我们的直觉，我们可以将 average_monthly_hours 除以number_project的值添加为一个新变量。然而，如果我们只跟着直觉，我们可能会错过很多的关系。...在这个数据集中，Age列缺少我们希望填充的值。

1.4K4 0

【SQL 基础】游标（curosr）

概述也许大家对数据库中游标都不陌生，但对于其概念可能有时又会有些模糊，游标到底是什么？为了使大家对游标有个清晰的认识，本文将介绍Oracle中游标（curosr）相关的知识。...v$sqlarea ：保存的是父游标的sql信息；列VERSION_COUNT，表示该父游标下的子游标个数。...父游标管理子游标的最大数在以前的版本中一个父游标能够管理的最大的子游标是32768 个，当子游标的个数大于这个数时，数据库会报ORA-600[17059] 错误。...但是通过Bug 8946311，Oracle把一个父游标能够管理的最大的子游标增加为65535个。Bug 8946311在以下的版本中得到了修正。...，一个父游标能够管理的最大的子游标增加为65535个。

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1.18 PowerBI数据准备-追加查询，删除冗余的过程子表

追加查询是多个表的字段取并集，然后纵向拼接到一起，相同字段追加，不同字段的值会用null填充，如下所示。...通常用于多个分散在不同数据源的数据追加成一个表，比如多个分地区存储的数据、多个分年月存储的数据、数据库与手工数据等。普通追加查询，是获取多个数据源表后，在其中一个表内追加或者追加为一个新查询。...一组二组操作步骤STEP 1 PowerQuery获取多个表的数据后，将多个表的列名、列数做对齐处理，列的顺序不需要考虑。...一组：二组：STEP 2 点击菜单栏主页下的追加查询，选择将查询追加为新查询（此时如果选择追加查询，会在当前表的基础上追加），然后在跳出的对话框中，选择要追加的表。...图片STEP 3 通常是先追加，再继续进行相应清洗处理，可以避免重复的操作步骤，比如数据类型调整、值替换等。至此，就完成了普通追加查询。

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