标签：Excel图表技巧 问题：希望图表中对于比率为90或以上的呈现绿色，70至90的呈现黄色，低于70的呈现红色。可以在图表中设置条件格式吗？如下图1所示。 图1 示例数据如下图2所示。...在单元格E2中输入公式： =IF(B2<H2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...在单元格F2中输入公式： =IF(AND(B2>=H2,B2<I2),B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...在单元格G2中输入公式： =IF(B2>I2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。 最终整理后的数据如下图3所示。 图3 更清楚一些，每个单元格中的公式如下图4所示。...图4 选择单元格区域D1:G8，创建堆积柱形图。然后，选择每个系列，使用“设置数据系列格式——填充”来选择正确的颜色。最终的结果如上文图1所示。
分位数： 若概率0概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。...概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....qnorm(p,mean,sd),这个还是上侧分位数，如qnorm(0.05)=-1.644854,即x概率小于0.05 3sigma法则：对于正态分布的x，x取值在(mean-3sd,...mean+3sd)几乎是在肯定的。
首选，要获取 PdfStamper 对象： PdfStamper ps = new PdfStamper(reader, bos); 然后，要获取到需要创建签名域的矩形区域： //...创建数组签名域 int x = 300, y = 400, width = 200, height = 200; // 坐标系远点位于页面左下角，左下角到右下角为 x 轴，左下角到左上角为
(2) 模型2的约束条件中，第一行有偏差变量，为目标约束，第二行没有偏差变量，同线性规划里的约束条件一样，为绝对约束。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...例 某工厂生产两种产品，受到原材料供应和设备工时的限制，在单位利润等有关数据已知的条件下，要求制定一个获利最大的生产计划，具体数据见表在决策时，按重要程度的先后顺序，要考虑如下意见： 1.原材料严重短缺...该模型中含绝对约束条件，将绝对约束条件转化为一级目标约束条件，得到模型如下： ?...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。
在iOS 16中用SwiftUI Charts创建一个折线图 苹果在WWWDC 2022上推出了SwiftUI图表，这使得在SwiftUI视图中创建图表变得异常简单。...下面是以前关于在SwiftUI中从头开始创建条形图和线形图的文章。...在SwiftUI中创建折线图 How to create a Bar Chart in SwiftUI 简单折线图 从包含一周的步数的数据开始，类似于在SwiftUI中创建折线图中使用的数据。...SwiftUI Charts 中创建一个包含两个系列步数数据的折线图 在折线图中显示多个基于工作日的步数系列 最初尝试在折线图中显示多组数据的问题是X轴使用了日期。...结论 在SwiftUI Charts中还有很多东西可以探索。
由于约束条件的放宽，非线性规划问题可以更接近于现实生活中的种种问题，同时，求解难度也提高了很多。...用矩阵和向量来表示非线性函数的数学模型如下： (4) 模型 (4) 中，z = f(x) 为目标函数，三个约束条件中，第一个为定义域约束，第二个为线性约束 (A为系数矩阵)，第三个为非线性约束。...用 Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划 对于无约束或者约束条件相对简单的非线性优化问题，stats 包中的 optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb...R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...lin.upper和lin.lower向量，分别为线性约束条件的上下界限，即模型(4)中bu和bl，它们的长度应该和线性约束的个数相等。
线性规划和整数规划都可以视为混合整数规划的特例，用矩阵和向量表示混合整数规划的数学模型如下： ?...R中，有很多包可以解决该问题，推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008)，该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口，不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...C，mat为约束矩阵，即模型中的矩阵A，dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">=")，rhs 为约束向量，即模型中的向量 b，types 为变量类型，可选”B”、...R代码及运行结果如下: > obj<-c(3,1,3) > mat<-matrix(c(-1,0,1,2,4,-3,1,-3,2),nrow=3) > dir<-rep("<=",3) > rhsR在解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题时，仅仅需要将模型转换为求解函数所需要的格式即可，并且几乎所有的约束都直接用矩阵、向量来表示，不必像LINGO 那样需要键入 X1、X2 之类的字符
现在我们可以开始在我们的应用程序中构建和渲染 3D 对象。 创建场景 场景是允许我们设置要渲染的项目的对象。 它就像一个显示区域，可以将对象放在一起并呈现给浏览器。...该库提供了一个 组件，其中包含用于在 Three.js 中创建渲染器和场景的底层代码。...+= 0.02 } }) 在这里，我们将活动变量分配为 if 语句的条件。...结尾 在本文中，我们介绍了 Lunchbox.js 的核心概念，并演示了如何使用该工具在 Vue 中创建 3D 视觉效果。...在本文中，我们创建了一个场景，构建了不同的网格几何体，为网格添加了纹理，为网格添加了动画，并为场景中的对象添加了事件侦听器。
(Tree(Node, Branch)) import Data.Tree (Tree(..)) import Data.List hiding (nub) import qualified Data.Map...Foldable t => t Bool -> Bool -- some，有一个为True就True or :: Foldable t => t Bool -> Bool -- 常用的some，List中任意元素满足条件就...，在二维数组中插入一维数组作为分隔元素，再打平到一维 intercalate :: [a] -> [[a]] -> [a] -- 二维数组行列转置 transpose :: [[a]] -> [[a]]...-> t a -> a minimumBy :: Foldable t => (a -> a -> Ordering) -> t a -> a 带By的函数通常与Data.Function.on一起用：...Set.isProperSubsetOf :: Ord a => Set.Set a -> Set.Set a -> Bool 注意，函数名很调皮啊，数组的List.intersect到集合这变成Set.intersection了 Map中的很多函数在
信息熵H(X)：信息熵是香农在1948年提出来量化信息的信息量的。熵的定义如下 ? n代表种类，每一个类别中，p1代表某个种类的概率*log当前种类的概率，然后将各个类别计算结果累加。...以上例子车祸的信息熵是-（4/9log4/9+5/9log5/9） 条件熵：H(X,Y)类似于条件概率,在知道X的情况下，Y的不确定性 ? 以上例子在知道温度的情况下，求车祸的概率。...这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。...策略的基础上进行修改后的一种算法 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本； 从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树； 重复以上两步m次，即建立m棵CART决策树； 这...随机森林的思考： 在随机森林的构建过程中，由于各棵树之间是没有关系的，相对独立的；在构建 的过程中，构建第m棵子树的时候，不会考虑前面的m-1棵树。因此引出提升的算法，对分错的样本加权。
我们知道十大机器学习中决策树算法占有两席位置，即C4．5算法和CART算法，可见CART算法的重要性。下面重点介绍CART算法。 不同于ID3与C4．5，CART为一种二分决策树，是满二叉树。...CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。...这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。 ...决策树的生成就是通过递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。...Min｛∑（yi–c1）＾2＋∑（yi–c2）＾2｝ j，s xi∈R1 xi∈R2 3）递归调用1）和2），直到满足停止条件。 4）返回决策树T。
我们确实没有办法用 log_2m 这个公式了，但是我们知道 1% 会发生的情况，相当于从100个等概率情况中确定实际情况，即 p=1%=frac{1}{100} ，概率的倒数等于等概率情况的个数，即 m...所有决策树的构建方法，都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程，为了避免过拟合，可以设定一个阈值，熵减小的数量小于这个阈值，即使还可以继续降低熵，也停止继续创建分支。...但是这种方法实际中的效果并不好。 后剪枝：在决策树生长完全构造好了过后，对树进行剪枝。剪枝的过程是对拥有同样父节点的一组节点进行检查，判断如果将其合并，熵的增加量是否小于某一阈值。...则表示剪枝后树的复杂度降低程度与代价间的关系，定义为: \[α= \frac{R(t)−R(T_t)}{∣N∣−1} \] 其中， |N| ：子树 T_t 中的叶节点数; R(t) ：结点 t...，而根节点往下的一个节点，该怎么定义用哪一个条件呢？
,n\} 定义在条件概率分布 $$P(Y|X)$$ 的条件熵为 H(P)=-\sum\limits_{x,y} \widetilde{P}(x)P(y|x) \log P(y|x) 则模型集合..., 只需在每个样本上选择那个能使条件风险 $$R(c|x)$$ 最小化的类别标记, 即 h^*(x)= \underset{c \in \mathcal{Y}}{\arg \min} R(c|x)...arg \max} P(c|x) 不难看出, 要使用贝叶斯判定准则来最小化决策风险, 首先要获得后验概率 $$P(c|x)$$, 但是在现实任务中很难....在训练过程中引入随机性, 如特征的随机选择、训练集的随机抽样, 并行训练多颗树. 多个预测的结合, 有助于降低预测在某棵树上的相关性, 增加在测试集上的性能...., 即使数据中的输入与输出关系很复杂, 所以提升树是一个高功能的学习算法 回归问题的提升树算法 如果输入空间 $$X$$ 划分为 $$J$$ 个互不相交的区域 $$R_1,R_2,…,R_n$$, 并且在每个区域上输出固定的常量
决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。...上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中绿色结点（内部结点）表示判断条件，橙色结点（叶结点）表示决策结果，箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径，图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程...） 9.2.2 决策树与条件概率分布 决策树还表示给定特征条件下类的条件概率分布，它定义在特征空间的一个划分。...将特征空间划分为互不相交的单元，并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布。决策树的每一条路径对应于划分中的一个单元。 ...决策树分类时将该结点的实例强行分到条件概率大的那一类去。 9.3 特征选择 ?
决策树与条件概率分布 决策树还表示给定特征条件下类的条件概率分布，定义在特征空间的一个划分上，将特征空间划分为互不相交的单元或区域，并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布。...决策树的一条路径对应于划分中的一个单元。决策树所表示的条件概率分布由各个单元给定条件下类的条件概率分布组成。设X为表示特征的随机变量，Y为表示类的随机变量，则条件概率分布表示为P(Y|X)。...C4.5 与ID3相似，在生成过程中，用信息增益比来选择特征 决策树的剪枝 决策树生成往往对训练数据分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，即过拟合。...CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值是“是”和“否”，左分支取值为是，右取值为否，等价于递归的二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布...回归树生成 一个回归树对应输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分的单元上的输出值，假设已将输入空间划分为M个单元，R1，...RM，并在每个单元RM上有一个固定的输出值Cm，则回归树模型可表示为
决策树 定义 基于上面的理解我们可以给出决策树的定义： 决策树( Decision tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构建决策树来进行分析的一种方式,是一种直观应用概率分析的一种图解法;决策树是一种预测模型...例子如下： 赛马比赛中，有两组赛马共八匹，获胜的概率如图： ? 赛马信息 对于第一组而言概率一样，很难猜测哪匹马会赢，对于第二组来说，很明显可以得出结论A马更容易获胜。...5．分类树和回归树的区别 分类树采用信息增益、信息增益率、基尼系数来评价树的效果,都是基于概率值迸行判断的;而分类树的叶子节点的预测值一般为叶子节点中概率最大的类别作为当前叶子的预测值 在回归树种,...剪枝优化 决策树的剪枝是决策树算法中最基本、最有用的一种优化方案,主要分为两大类。 1．前置剪枝 在构建决策树的过程中,提前停止。...一般有两种停止条件： 1） 控制数的深度 2） 控制叶子节点中样本的数目 2．后置剪枝 在决策树构建好后,然后再开始裁剪,一般使用两种方式: 1) 用单一叶子节点代替整个子树,叶节点的分类采用子树中最主要的分类
生成方法:由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型,即生成模型$P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}$....判别方法:由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型. 两者区别: 生成方法可以还原出联合概率分布,而判别方法不能;生成方法的学习收敛速度更快....0存在) 略 第五章 决策树 1.决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. 2.决策树学习过程包含三个步骤...H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性....)之差,即$g(D,A)=H(D)-H(D|A)$ 4.5 信息增益比:特征A对训练集D的信息增益比$g_R(D,A)$定义为其信息增益$g(D,A)$与训练集D的经验熵H(D)之比为:$g_R(D,A
熵越大，随机变量的不确定性越大, 0\leq H(p) \leq \log{n} 条件熵 条件熵定义为X给定条件下Y的条件概率分布对X的期望： H(Y|X) = \sum_{i=1}^{n}p_i H(...但CART还在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。 CART假设决策树是二叉树，递归地二分每个特征，将输入空间划分为有限个单元，并在这些单元上预测概率分布。...树生成：基于训练集生成决策树，生成决策树尽量地大。 2. 树的剪枝：用验证集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树。...CART生成 CART生成就是递归地构建二叉决策树过程，特征选择有两种标准：回归树用平方误差最小、分类树用Gini指数最小化准则。...f(x) = \sum\limits_{m=1}^{M} \hat{c} I(x \in R_m) 分类树的生成 Gini指数 分类问题中，假设K个类，样本点属于第k类的概率为 p_k ，则概率分布的基尼指数为
决策树(Decision Tree) 是一种数据结构，可以用来分类和回归，决策树是数据结构，但构建决策树有一系列的算法，决策树的核心之一就是利用算法构建最佳的决策树，以达到在训练数据和测试数据都表现优秀的效果...决策树中的数学 决策树中用到的数学知识可以看做是条件概率和熵的结合，实际上构建一棵决策树可以看做是拟合一种条件概率分布。 我们先简单回顾一下条件概率。...在信息论中，熵是用来度量系统的不确定程度的。 怎么理解呢？ 我们通常说一个人靠谱或者是不靠谱，这个通常是比较感性的，做感性的判断容易终究不好，所以很多人想到了量化。...比方说，判断某个人能不能完成任务的概率为 P. P = 0，说明这个人的能力很差，肯定不能完成任务 P = 1, 说明这个人的能力很强，绝对可以完成任务 我们用熵来定义不确定性。...对比之前的条件概率，我们可以很容易理解。 条件熵H(Y|X)是衡量在随机变量X已经确定的条件下，Y取值的不确定性。 可以这么理解。
按模型分类 概率模型和非概率模型 在监督学习中： 概率模型是生成模型，非概率模型是判断模型 概率模型的分布是P(y|x)，非概率模型是y=f(x) 在无监督学习中： 概率模型的分布是P(z|x)或者P(...k近邻还有定义一个误分类的概率，在0-1损失下，多数表决策略的误分类率：（这有点反直觉） 3.3 k近邻法的实现：kd树 然而逐个点去算k近邻是很不好的，这叫做线性扫描。...构造kd树中，kd树是平衡的时候搜索效率未必最优，但是是一个不错的策略。方法为： 这个区域划分的kd树中每一个结点的位置上都有数据。...构建好kd树之后，可以用kd树做k近邻搜索。 搜索方法的例题如下： 第四章 朴素贝叶斯法 4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类 4.1节主要是介绍为什么朴素贝叶斯是这么算的，具体算法见4.2节。...那么根据贝叶斯公式，学到先验概率分布： 以及条件概率分布： 就可以有。
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