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 ：{}，方差：{}".format(train_mean,train_std)) print("验证集的平均值：{}".format(val_mean)) print("验证集的方差：{}".format (val_mean)) #print("测试集的平均值：{}，方差：{}".format(test_mean,test_std)) 输出的时候输出错了：应该是 print("验证集的方差：{}".format 再使用Image.open()打开一张图片，转换成numpy格式，最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的，其实这是我运行几次的结果，数据是从缓存中获取的，第一次运行的时候速度会很慢。 ，下一节我们使用第二种方式读取猫狗数据集。
数据的划分 ? 目前使用的数据划分pattern如上图所示，分为以下四个部分： train set(用来训练，前向传播、后向传播) train-dev set (增加这一部分是为了检验你从训练集得到的参数能否泛化到该数据集 从各个数据集的error上获得的信息 ? Training-dev error和Dev/Test error之间体现的是data mismatch，即training set和test set的数据分布可能会有很大差别，导致你通过训练得到的参数无法很好的应用于解决实际问题 该问题可以用人工合成数据等方法使你的training set尽可能接近Dev/Test set，吴恩达这个视频的下一个视频对此有专门的解释说明。
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偏差和方差的区别是一个经常在面试中被问到的问题，其区别可以用一下的图片来表示： ? 导致偏差的可能原因： 对问题本身的假设不正确：比如说对非线性数据使用线性回归，存在欠拟合现象。 导致高方差的可能原因： 数据的一点点扰动都可能会较大的影响模型，通常是由于模型太复杂引起：比如高阶多项式回归。也就是说存在过拟合现象，在训练数据表现很好，但是测试数据中表现很差。 通常两者是矛盾的，降低偏差就会提高方差，降低方差就会提高偏差。 在机器学习中的主要挑战，主要来自于方差。 关于泛化误差、偏差、方差和模型复杂度的关系如图所示（图片来自于百面机器学习）： ? 一般来说降低高方差的几种方法： 1). 降低模型复杂度； 2). 降噪； 3). 增加样本数； 4). 模型正则化等等。
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/80455216 在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互 仔细查看，会发现上图中Mon的数据为1，但是渲染出来的为0。究其原因，是因为log轴的问题~ ? 通过数学图例可知，我们不能指定logBase为1。 关于存在数据为0的情况，Math.log(0)为 -Infinity，官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的数字，比如0.01 Issue3161 综上所述，我们不能使用log轴处理，只能使用value 上述数据为正常触发series获取的数据，为做对比使用 方式一：增加x坐标轴的触发事件 xAxis: { type: 'category', triggerEvent: true, data: [ 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, 问题：x轴获取的数据和触发item获取的数据对象不一致，如果需要下钻传递参数可能存在问题。
在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互（比如，点击事件等） option = { xAxis: { type: ' Issue#6767 仔细查看，会发现上图中Mon的数据为1，但是渲染出来的为0。究其原因，是因为log轴的问题~ 通过数学图例可知，我们不能指定logBase为1。 关于存在数据为0的情况，Math.log(0)为 -Infinity，官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的数字，比如0.01 Issue3161 综上所述，我们不能使用log轴处理，只能使用value 上述数据为正常触发series获取的数据，为做对比使用 方式一：增加x坐标轴的触发事件 xAxis: { type: 'category', triggerEvent: true, data: [ 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, 问题：x轴获取的数据和触发item获取的数据对象不一致，如果需要下钻传递参数可能存在问题。
问题4：数据库不仅仅是数据仓库的重访吗？ 我们中的一些人更多地了解了数据湖，特别是在过去的六个月里。 它还突出了数据仓库和数据湖之间的一些主要差异。这绝不是一个详尽的清单，但它确实使我们超越了这个“在那里，做到了”的心态： ? 我们来简单的看看每一个： 数据。 数据仓库仅存储已建模/结构化的数据，而数据库不包含数据。它将其存储为全结构化，半结构化和非结构化的。[看我的大数据是不是新的图形。数据仓库只能存储橙色数据，而数据湖可以存储所有的橙色和蓝色数据。] 我们建立了数据仓库，并邀请“所有人”来，但他们来了吗？平均而言，有20-25％的人拥有。这个数据湖是否一样的呐喊？我们将建设数据湖，并邀请大家来？不，如果你聪明。 尽管数据仓库和数据库都是存储库，但数据仓库不是数据仓库2.0，也不是数据仓库的替代品，这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 数据仓库不仅仅是数据仓库吗？- 我的意思是否定的。数据湖不是数据仓库。
它反映了数据集中的分散程度。数据越分散，方差与均值的关系就越大。 小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近 高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散 零方差——所有数据值都相同 标准差（Standard Deviation） 标准偏差是数据集中的平均变异量。 它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。 标准差低 - 数据点往往接近平均值 标准差高 - 数据点分布在大极差的值上 什么是变异性的最佳衡量标准？ 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。 对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。 对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。 对于正态分布，可以使用所有度量。
它反映了数据集中的分散程度。数据越分散，方差与均值的关系就越大。 小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近 高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散 零方差——所有数据值都相同 标准差（Standard Deviation） 标准偏差是数据集中的平均变异量 它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。 标准差低 - 数据点往往接近平均值 标准差高 - 数据点分布在大极差的值上。 什么是变异性的最佳衡量标准？ 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。 对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。 对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。 对于正态分布，可以使用所有度量。
题目链接：https://www.luogu.org/problemnew/show/P3948 题目看起来很麻烦，其实就是区间修改和区间查询，这里我用的是差分数组写的，线段树应该也可以写吧 ，对于刚开始的opt次询问，可以直接暴力求满足条件的个数，然后在后面的Final次询问之前我们对差分数组求一个前缀和，记录一下所有满足条件的个数的前缀和，然后O(1)去输出就好了。
/ 01 / 数理统计技术 数理统计分为频率和贝叶斯两大学派。 描述性统计分析，描述性分析就是从总体数据中提炼变量的主要信息，即统计量。 描述性分析的难点在于对业务的了解和对数据的寻找。 02 多因素方差分析 多因素方差分析检验多个分类变量与一个连续变量的关系。 除了考虑分类变量对连续变量的影响，还需要考虑分类变量间的交互效应。 这里由于我的数据满足不了本次操作，所以选择书中的数据。 可以看到教育程度的F值为31.57，P值趋近于0，拒绝原假设，即教育程度与平均支出有显著差异。 性别的F值为0.48，P值为0.48，无法拒绝原假设，即性别与平均支出无显著差异。 下面是带交互项的多元方差分析的回归系数，表格中所有数据都是以男性及研究生学历作为基准去比对。 # 生成数据总览 print(anal.summary()) 输出结果。 ? 原假设为无差异，拒绝原假设。 那么这里的显著性水平取的也是0.1吗？？？ 第二种教育程度的女性较男性研究生，信用卡消费的影响显著，P值为0.001。 第三种缺失，没有参数估计。
指数加权平均 在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了Andrew Ng的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。 ? 式中v_t可近似代表1/(1-β)个θ的平均值。 ? ? ---- 偏差修正 由以上证明可以看出，每个最新数据值，依赖于以前的数据结果。 一般令第一个数值为0，即v0=0；但此时初期的几个计算结果就会与真实的平均值有较大偏差，具体如下： ? 有了指数加权平均、偏差修正的基础，就可以研究一下深度学习中优化算法的实现原理了。
今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计之间的差异。 [图片] 一、数据分析 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。 从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。 举例，对全年级学生按照平均成绩从高到低排序，前10%的学生可以获得申请研究生免试资格。 [图片] 总结 从数据分析的角度来看，目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段，能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少，而能够达到大数据应用阶段的非常少，至少还没有用过有效的大数据集
在过去的几年中，您可能已经听说某个地方放弃了“数据湖”这个词。随着数据量呈指数级增长，流式数据已经取消，非结构化数据持续低于结构化数据，这个概念已经越来越受到重视。 但无论如何，数据湖是什么？ 数据湖的崛起 在这个背景下，我们已经看到了数据湖的普及。请不要误解：它不是数据仓库或数据集市的同义词。是的，所有这些实体都存储数据，但是数据湖在以下方面有着根本的不同。 数据被用于计划或模式，因为用户将数据从存储位置中提取出来 - 而不是像数据流进去一样。数据湖保持数据处于未改变（自然）状态;它没有定义要求，除非用户查询数据。 公平的说，我们在这里还没有达成全行业的共识 - 远非如此。对数据湖的怀疑并不害羞。愤世嫉俗的人把数据湖看作是流行语或软件供应商的大肆宣传。 Hadoop的发展有很多原因，其中最重要的是它满足了关系数据库管理系统（RDBMS）无法解决的真正需求。公平的说，它的开源性，容错性和并行处理能力也是名列前茅。
通常来讲，非参数学习的算法都是高方差的算法，因为这类算法不对数据进行任何的假设，只能够根据我们现有的训练数据来进行相应的预测，所以模型对训练数据集本身是非常敏感的。 通过上面的分析描述也可以看出来，偏差和方差这两种错误，它们是相互矛盾相互制约的。 ? 通常在一个机器学习算法中，降低偏差就会提高方差，而降低方差就会提高偏差，通常我们需要找到一个平衡。 ，看看能不能让模型的偏差和方差达到一定的平衡。 在这个课程中，假设我们此时已经有了相对比较好的数据，数据也有相对比较好的特征，在这种情况下，问题的关键是使用算法来基于这些数据得到可靠的结果，此时我们的主要挑战大多数来自于方差。 而产生方差这种错误，很多时候是由于模型学习到数据中的噪音，通过减少数据维度进而进行降噪的手段能够有效的减小算法模型相应的方差； 增加样本数。
（图片来源: Getty） 为了理解这个问题的重要性，需要考虑社会科学中有关“近因偏差”（recency bias，又称近因效应）的研究发现。 近因偏差是指：人们在判断事物发展趋势时，会认为未来事件将会和近期体验高度类似。 旧的淘汰，新的进来，在这个搜索算法本质上偏向于新鲜事物的数字世界中，这是一个明显的趋势。从最高法院的裁决，到所有社交媒体服务平台，我们到处都可以看到已经失效的网址。 （图片来源: Getty Images） 或许我们需要的是我所称之为的“智能性遗忘”：应该让我们的工具更多地放弃最近的信息，从而在长远视角上保持更高水平的连续性。这有点像是以数学方法重新整理一本影集。 哪个细节水平能提供有用的质疑证据，而不是虚假的信心？ 许多数据集是无法缩减的，只有在完整的情况下才最宝贵，比如，基因序列、人口统计学数据、地理和物理学的原始观测数据等等。
已知除处理方法不同外，其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差，试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。 数据预处理 做过方差分析的都知道，先做个假设H0：不同处理方法对苗木生长无显著影响。 看下课程老师给的数据 ? ') for content in contents: writer.writerow((content,i)) f.close() csvfile.close() 可以把数据转化为如下格式 ，方便在python的方差分析中运行： ? Python方差分析 df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/方差分析.xls',header=None,names=['value','group
通常，数据迁移包括以下几步： 网站根目录打包迁移，例如public_html这样的目录。 数据库迁移，通过phpmyadmin或者navicat之类的，把mysql数据复制到新的服务器上面。 一些用户，在系统上面新建了一部分数据，这部分新的数据，一部分存放在A里面，一部分存放在B里面。很自然，我必须得让B里面的数据是最新的，于是我需要去复制A里面的新数据到B里面去。 因为A\B都有新数据，结果部分数据的ID冲突了。 ID冲突不要紧，insert的时候不要给ID，让B系统重新生成ID就好。但是这样又引入一个新的问题，数据表里面的ID有关联，新ID丢失了原来的关联。 解决方案 为了解决这个问题，复制A的新数据到B的时候，先给两边临时保存一下他们各自的ID，例如用temp_pid。 # 备份关联id UPDATE `posts` SET temp_pid = pid 然后我们就可以根据这个temp_pid恢复新增数据的各种关联。
总第171篇/张俊红 今天给大家介绍一下数据分析中常见的两种偏差：选择性偏差和幸存者偏差。 1.选择性偏差 选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差,是由于人为主观的选择而导致的数据偏差。 3.最后 我们在平常数据分析或者是工作中经常会不自觉的陷入上面的这两种问题里面，那怎么样才能避免上面的两种偏差呢？方法就是多问几个为什么？ 你如果能找到数据背后发生的原因，你也就不会犯上面的错了。 上面的两种偏差比较类似，但又不同，前者是因为我们人为选择研究对象不准确而导致的偏差，后者因为我们只看到了别人想要我们看到的部分而导致的偏差。 两者也有共同点，就是都是因为我们没有看到数据的全貌而导致的偏差。 你还可以看： 你能分清比例和比率吗？ 你到底偏哪边的？
分析转录组测序数据时，通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的差异的表达水平。目前，大家普遍都认为转录组数据的read counts（即基因的reads数量）符合泊松分布。 几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等，都是基于负二项分布模型设计的，整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq数据，但主要用于分析芯片数据，现在用的人不多了。 当然如果用泊松分布来做差异表达分析的话，也存在缺点，可能会忽视生物学样本间的个体差异。 这里，我将RNA-seq数据差异表达分析大体分为差异表达基因鉴定和后续分析两个部分。 ? 01 差异表达基因鉴定 首先准备好软件的输入数据：表达矩阵（counts/FPKM/RPKM等），文件名为count_test.txt。 具体格式如下： ? 1 DESeq2 DESeq2要求的输入数据是raw count，无需对数据进行标准化处理，如FPKM/TPM/RPKM等。
腾讯云数据湖构建（DLF）提供了数据湖的快速构建，与湖上元数据管理服务，帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构。DLF包括元数据管理、入湖任务、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。借助DLF,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率，方便的管理散落各处的孤岛数据…...
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