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【SAS Says】基础篇：8. 相关、回归等初步统计

结果为： ? 8.4 用proc corr检测相关性基本形式为： PROC CORR；它告诉SAS计算最近创建的数据集中的所有数值变量两两相关系数。...可以和VAR和with来指定变量： VAR variable-list; WITH variable-list; VAR语句中的变量出现在交叉表顶部，而with的变量出现在左侧。...Means语句的基本形式为： MEANS effects/options; Effect可以为model语句中的主效应。选项为希望使用的多重比较检验的名字。...现在想知道哪一组最高，因此还要用means语句，并选择Scheffe’s multiple-comparison过程来比较均值。代码为： ?...如果使用了类似means这样的语句，那么其结果将接在后面。 7中想要检验是否组与组之间的升高有区别，使用proc anova语句如下： ? 第一部分给出了分类变量的信息： ?

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【SAS Says】基础篇：基本统计、相关分析与回归分析

结果为： ? 4. 用proc corr检测相关性基本形式为： PROC CORR；它告诉SAS计算最近创建的数据集中的所有数值变量两两相关系数。...Means语句的基本形式为： MEANS effects/options; Effect可以为model语句中的主效应。选项为希望使用的多重比较检验的名字。...现在想知道哪一组最高，因此还要用means语句，并选择Scheffe’s multiple-comparison过程来比较均值。代码为： ? 结果将在8中讨论： 8....读取proc anova的输出 Procanova的输出至少有两个部分，首先打印出有一个表，给出分类变量的信息：水平数、变量值、观测值数。再次打印出变量表的分析。...如果使用了类似means这样的语句，那么其结果将接在后面。 7中想要检验是否组与组之间的升高有区别，使用proc anova语句如下： ? 第一部分给出了分类变量的信息： ?

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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搞数仓也得懂几个常用机器学习算法

创建项头表概念知识不在这凑字数了，我们直接来干货！假设我们从以下数据中来挖掘频繁项。...构建FP树整个流程是需要再次扫描数据集，对于每一条数据，按照支持度从高到低的顺序进行创建节点（也就是第一步中项头表中的排序结果），节点如果存在就将计数 count+1，如果不存在就进行创建。...具体过程为：首先获得频繁项的前缀路径，然后将前缀路径作为新的数据集，以此构建前缀路径的条件 FP 树。然后对条件 FP 树中的每个频繁项，获得前缀路径并以此构建新的条件 FP 树。...接着我们创建FP树，具体的创建过程和上面创建 FP 树的过程一样，如下图：注意此时头指针表中包含两个元素，所以对每个元素，需要获得前缀路径，并将前缀路径创建成条件 FP 树，直到条件 FP 树中只包含一个元素时返回...对元素 B，获得前缀路径为{}，则频繁项集返回{A:2,B:2}; 对元素 C，获得前缀路径{B:2}，则将前缀路径创建成条件 FP 树，如下图所示。

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Java命名规范

匈牙利标记法:在以Pascal标记法的变量前附加小写序列说明该变量的类型在Java我们一般使用匈牙利标记法，基本结构为scope_typeVariableName，它使用1-3字符前缀来表示数据类型...例如，定义一个整形变量，用来记录文档数量：intDocCount，其中int表明数据类型，后面为表意的英文名，每个单词首字母大写。...· 通过在结尾处放置一个量词，就可创建更加统一的变量，它们更容易理解，也更容易搜索。...常用的量词后缀有：First（一组变量中的第一个）、Last（一组变量中的最后一个）、Next（一组变量中的下一个变量）、Prev（一组变量中的上一个）、Cur（一组变量中的当前变量）。...· 为每个变量选择最佳的数据类型，这样即能减少对内存的需求量，加快代码的执行速度，又会降低出错的可能性。用于变量的数据类型可能会影响该变量进行计算所产生的结果。

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【SAS Says】基础篇：3. 描述数据

3.6 可供选择的formats（表） 3.7 使用proc format创建自己的格式 3.8 定制一个简单的报告 3.9 使用proc means描述数据 3.10 将描述性统计写入SAS数据集中...3.7 使用proc format创建自己的格式有时候变量值用数字代表实际的变量值，比如1代表男性，2代表女性，这种代码在打印的时候不好解读，可以用proc format使得打印出想要的值。...下面的代码读取数据，并使用format过程为颜色、性别和汽车创建格式，并在打印数据时用format为变量指定这些输出格式： ? 输出结果为： ?...下面的代码读取数据，计算新变量销售月份，month，并使用proc sort按照月份排序，并使用proc means的by语句来按照月份描述数据： ? 输出结果为： ?...选项这个选项告诉SAS如何使用这个变量，可能的usage选项包括： Across：为变量的每一个变量值都创建一个列 Analysis：为变量创建统计量，数值变量默认有这个usage选项，且统计量默认为

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第5章

常用的回归模型见表5-2 表5-2主要回归模型分类回归模型名称适用条件算法描述线性回归因变量与自变量是线性关系对一个或多个自变量和因变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求解模型系数...当终结点是连续变量时，该树为回归树；当终结点是分类变量，该树为分类树 1. ID3算法简介及基本原理 ID3算法基于信息嫡来选择最佳测试属性。...该聚类方法只适合在小数据量的时候使用，数据量大的时候速度会非常慢 5.2.2、 K-Means聚类算法 K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数...采用K-Means聚类算法，设定聚类个数K为3,最大迭代次数为500次，距离函数取欧氏距离。 K-Means聚类算法的Python代码如代码清单5-4所示。...,支持度为30% ； b—c—a表示b、c同时发生时能够推出a发生，置信度为60%,支持度为30%等。

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【上岗认证】错题整理记录

本地变量以v_为前缀 B. 全局变量使用单个字符命名 C. 参数以p_为前缀 D. 变量命名格式为：变量前缀+变量标识答案 B 【C/C++】下面选项中，关于缩行的描述错误的是（ 4分） A....声明变量的同时对变量进行初始化，严禁使用未经初始化的变量；答案 A 【C/C++】全局变量名前面最好加上（）前缀。...变量命名的时候，单词首字母都大写，然后再最前面增加变量类型的前缀。 C. 命名的长度应当符合“min-length && max-information”原则。 D....为标识表中唯一的实体 B. 创建唯一的索引，允许空值 C. 只允许以表中第一字段建立 D. 允许有多个主键的答案 A 数据库镜像可以用于___。（ 4分） A. 实现数据库的安全性 B....为标识表中唯一的实体 B. 创建唯一的索引，允许空值 C. 只允许以表中第一字段建立 D. 允许有多个主键的答案 A 在基本SQL中不可以实现：（ 4分） A. 定义视图 B.

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常见机器学习算法背后的数学

无监督学习:目标或输出变量是未知的。这些算法通常对数据进行分析并生成数据簇。关联、聚类和维数约简算法属于这一类。K-means聚类、PCA(主成分分析)、Apriori算法等是非监督学习算法。...该算法假设自变量之间不存在相关性。在一个类中出现的某个特性与在同一类中出现的另一个特性没有关系。我们针对类为所有预测器创建一个频率表(目标变量的不同值)，并计算所有预测器的可能性。...熵反映了变量中杂质的数量。信息增益是父节点的熵减去子节点的熵之和。选择提供最大信息增益的属性进行分割。我们也可以使用基尼指数作为杂质标准来分割数据集。...k - means K-Means是一种无监督学习算法，用于形成数据簇。形成的集群应该使集群内的数据点尽可能相似，集群之间的差异尽可能明显。它随机选择K个位置，每个位置作为一个簇的质心。...如果特征个数为N，则超平面的维数为N-1。 ? Hinge损失函数:t→目标变量，w→模型参数，x→输入变量 ?

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代码审计day10

如果有冲突，则覆盖已有的变量。 EXTR_SKIP- 如果有冲突，不覆盖已有的变量。( 忽略数组中同名的元素) EXTR_PREFIX_SAME .如果有冲突，在变量名前加上前缀prefix。...EXTR_IF_EXISTS- 仅在当前符号表中已有同名变量时，覆盖它们的值。其它的都不处理。可以用在已经定义了一组合法的变量，然后要从一个数组例如$_REQUEST中提取值覆盖这些变量的场合。...EXTR_PREFIX_IF_EXISTS-仅在当前符号表中已有同名变量时，建立附加了前缀的变量名，其它的都不处理。本标记是PHP4.2.0新加的。 EXTR_REFS-将变量作为引用提取。...这有力地表明了导入的变量仍然引用了var_array 参数的值。可以单独使用这个标志或者在extract_type中用OR与其它任何标志结合使用。本标记是PHP4.3.0新加的。...可以用字母‘G'、‘P'和 ‘C‘分别表示GET、POST和Cookie $prefix 变量名前缀

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47 张图带你 MySQL 进阶！！！

MERGE MERGE 存储引擎是一组 MyISAM 表的组合，MERGE 表本身没有数据，对 MERGE 类型的表进行查询、更新、删除的操作，实际上是对内部的 MyISAM 表进行的。...索引可以在创建表的时候进行创建，也可以单独创建，下面我们采用单独创建的方式，我们在 cxuan004 上创建前缀索引 ?...为经常使用的字段建立索引，如果某个字段经常用作查询条件，那么这个字段的查询速度在极大程度上影响整个表的查询速度，因此为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。...利用最左前缀，在创建一个 n 列的索引时，实际上是创建了 MySQL 可利用的 n 个索引。多列索引可以起到几个索引的作用，利用索引最左边的列来匹配行，这样的列称为最左前缀。...或者使用 ? 全局变量当服务启动时，它将所有全局变量初始化为默认值。其作用域为 server 的整个生命周期。

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SQL临时表和表变量 Declare @Tablename Table

表变量变量都以@或@@为前缀，表变量是变量的一种，另外一种变量被称为标量(可以理解为标准变量，就是标准数据类型的变量，例如整型int或者日期型DateTime)。...临时表临时对象都以#或##为前缀，临时表是临时对象的一种，还有例如临时存储过程、临时函数之类的临时对象，临时对象都存储在tempdb中。...以#前缀的临时表为本地的，因此只有在当前用户会话中才可以访问，而##前缀的临时表是全局的，因此所有用户会话都可以访问。...临时表以会话为边界，只要创建临时表的会话没有结束，临时表就会持续存在，当然用户在会话中可以通过DROP TABLE命令提前销毁临时表。...我们很多程序员认为临时表非常危险,因为临时表有可能被多个连接所共享.其实在SQL Server中存在两种临时表:局部临时表和全局临时表,局部临时表(Local temp table)以#前缀来标识,并且只能被创建它的连接所使用

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机器学习算法背后的数学原理

K-means聚类、PCA(主成分分析)、Apriori算法等也都是非监督学习算法。半监督学习：它是监督和非监督学习方法的结合。它使用已知数据来训练自己，然后标记未知数据。...该算法假设自变量之间不存在相关性。也就是说，一个类中某个特性的出现与同一类中另一个特性的出现是没有关系的。我们针对类为所有预测器创建一个频率表(目标变量的不同值)，并计算所有预测器的可能性。...熵反映了变量中杂质的数量。信息增益是父节点的熵减去子节点的熵之和。选择提供最大信息增益的属性进行分割。我们也可以使用基尼指数作为杂质标准来分割数据集。...XGBoost涉及一组较弱的学习者，它们结合在一起可以做出准确的预测。Boosting是一个序列集成，每个模型都是在修正之前模型错误分类的基础上构建的。...如果特征个数为N，则超平面的维数为N-1。 ? 铰链损耗函数:t→目标变量，w→模型参数，x→输入变量(来源:维基百科) 感谢您阅读本文。

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【SAS Says】基础篇：描述性分析（上）

4.6 可供选择的formats（表） 4.7 使用proc format创建自己的格式 4.8 定制一个简单的报告 4.9 使用proc means描述数据 4.10 将描述性统计写入SAS数据集中...4.7 使用proc format创建自己的格式有时候变量值用数字代表实际的变量值，比如1代表男性，2代表女性，这种代码在打印的时候不好解读，可以用proc format使得打印出想要的值。...下面的代码读取数据，并使用format过程为颜色、性别和汽车创建格式，并在打印数据时用format为变量指定这些输出格式： ? 输出结果为： ?...4.9 使用proc means描述数据可以用proc mens查看一些简单的统计量，Means过程开始于关键词proc means，后面接需要打印的统计量，基本形式： PROC MEANS options...下面的代码读取数据，计算新变量销售月份，month，并使用proc sort按照月份排序，并使用proc means的by语句来按照月份描述数据： ? 输出结果为： ?

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如何用机器学习方法进行数据建模？（文末福利）

引用一个经典用例解释上述的若干概念，使用的数据集如表4-3所示，该数据集可以认为是超市的购物小票，第一列表示购物流水ID，第二列表示每个流水同时购买的物品。表4-3 超市购物流水 ?...回归回归是研究一个随机变量Y或者一组随机变量Y ( y1, y2, …, yn )对一个属性变量X或者一组属性变量X (x1, x2, …, xn )的相依关系的统计分析方法，通常称X或者X (x1,...x2, …, xn )为自变量，称Y或者Y ( y1, y2, …, yn )为因变量。...为了便于叙述，取自变量为X (x1, x2, …, xn )，因变量为Y，训练参数为W (w1, w2, …, wn )。（1）目标数学模型函数定义为 ? （2）基于最小二乘定义损失函数为 ?...如果因变量是多分类的，则扩展为Softmax回归。

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3. SQL -- 存储过程

在SQL Server环境之外执行的动态链接库称为扩展存储过程,前缀_sp,使用时要先加载到SQL Server系统中三创建用户存储过程用户存储过程只能定义在当前数据库中,可以使用SQL语句,也可使用企业管理器...,用于区分同名的存储过程,以便用一条drop procedure语句删除一组存储过程 (2) @parameter 为存储过程的形参,@符号作为第一个字符来指定参数名称.data_type为参数的数据类型...×××变量,保存存储过程的返回状态,execute语句使用该变量前,必须对其定义. ...从三个表的连接中返回指定学生学号,姓名,所选课程名称及成绩,该存储过程使用了模式匹配,如果没有提供参数,则使用预设的默认值 Use student If object_id('stu_info') is... Where a.sname=@name and a.studentID=b.studentID Group by a.studentID Go 注意:output变量必须在定义存储过程和使用该变量时都定义

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如何利用高斯混合模型建立更好、更精确的集群？

让我们以我们在上面看到的同样的收支例子为例。k-means 算法似乎运行得很好，但是，如果你仔细观察，你会发现所有创建的簇都是圆形的。这是因为集群的质心是使用平均值迭代更新的。...如果我们对这些数据使用 k-means 聚类，你认为会发生什么？它仍然试图以循环方式对数据点进行分组。那不太好！k-means 无法识别正确的集群： ?...k-means 高斯混合模型因此，我们需要一种不同的方法来将集群分配给数据点。因此，我们不再使用基于距离的模型，而是使用基于分布的模型。...当数据缺少值时，或者换句话说，当数据不完整时，我们通常使用 EM。这些缺失的变量称为潜在变量。当我们在研究一个无监督学习问题时，我们认为目标（或簇数）是未知的。...使用以下公式完成此操作： ? 高斯混合模型该值将在将点指定给右簇时为高，否则为低。 M-step：完成 E-step 后，我们返回并更新 ∏，μ 和 ∑ 值。

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SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析

聚类是一种无监督的机器学习，在您拥有未标记的数据时使用。比如：坐在餐馆的用餐者。假设餐厅中有两个桌子。桌子1中的人可能彼此相关，可能是一组家庭成员或同事。类似的，桌子2中的人可能彼此相关。...使用proc检查数据集 /* 检查数据内容 */ proc means data=work.iris N Nmiss mean median max min; run; 它具有150个观测值和5个变量...我们将仅使用四个变量，即sepal_length，sepal_width，petal_length和petal_width。数据集以“ cm”为单位。可以删除“目标”变量，因为它是类别变量。...为了将150个观测值中的每个观测值分类为三个聚类，我们可以使用proc树。ncl = 3（我们的最佳簇为3）。...使用proc candisc和proc sgplot创建散点图 /*生成散点图 */ proc sgplot data = can; title " ?

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最全面的 Android 编码规范指南

方法说明 initXX() 初始化相关方法,使用init为前缀标识，如初始化布局initView() isXX() checkXX() 方法返回值为boolean型的请使用is或check为前缀标识.../show为前缀标识 saveXX() 与保存数据相关的，使用save为前缀标识 resetXX() 对数据重组的，使用reset前缀标识 clearXX() 清除数据相关的 removeXXX() 清除数据相关的...Type：类型考虑到Android中使用很多UI控件，为避免控件和普通成员变量混淆以及更好达意，所有用来表示控件的成员变量统一加上控件缩写作为后缀（文末附有缩写表）。...对于普通变量一般不添加类型后缀，如果统一添加类型后缀，请参考文末的缩写表。用统一的量词通过在结尾处放置一个量词，就可创建更加统一的变量，它们更容易理解，也更容易搜索。...量词列表：量词后缀说明 First 一组变量中的第一个 Last 一组变量中的最后一个 Next 一组变量中的下一个变量 Prev 一组变量中的上一个 Cur 一组变量中的当前变量。

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机器学习学习笔记(3) --SparkMLlib部分算法解析

误差优化方法有最小二乘法和梯度下降法；通过求导的方式可以确定Θ值，由于Θ是一组值，无法确定其中的Θ₀和Θ₁的值，即正向求导无法求得答案，则可以使用梯度下降的方法求Θ₀和Θ₁的值，梯度下降法又分为随机梯度下降法和批量梯度下降法...Viagra，那么该邮件是垃圾邮件的概率为80%,所以含有Viagra的消息都需要被过滤掉。 ...分类的目标是事先已知的，而聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类一样预先定义，聚类用于知识的发现，而不是预测。 ? ? K-Means算法实现步骤： ? ? ...K-Means++算法： K-means算法可能存在随机选取的中心点位置非常近，导致迭代次数增加，K-Means++算法就是在K-Means算法的基础上使随机选取的中心点不会聚集的算法。...5、逻辑回归算法(线性回归分析有监督分类模型) 线性回归是一种用于分类的算法，线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类可以归结为二分类问题

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PHP extract() 函数

> 定义和用法 extract() 函数从数组中将变量导入到当前的符号表。该函数使用数组键名作为变量名，使用数组键值作为变量值。针对数组中的每个元素，将在当前符号表中创建对应的一个变量。...规定要使用的数组。 extract_rules 可选。extract() 函数将检查每个键名是否为合法的变量名，同时也检查和符号表中已存在的变量名是否冲突。对不合法和冲突的键名的处理将根据此参数决定。...如果附加了前缀后的结果不是合法的变量名，将不会导入到符号表中。前缀和数组键名之间会自动加上一个下划线。 EXTR_OVERWRITE - 默认。如果有冲突，则覆盖已有的变量。...EXTR_PREFIX_IF_EXISTS - 仅在当前符号表中已有同名变量时，建立附加了前缀的变量名，其它的都不处理。 EXTR_REFS - 将变量作为引用提取。...如果附加了前缀后的结果不是合法的变量名，将不会导入到符号表中。前缀和数组键名之间会自动加上一个下划线。技术细节返回值：返回成功导入到符号表中的变量数目。

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