这是一个较强的假设： 条件独立假设是用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。这一假设使朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。...这个过程的主要问题是，箱子不能太大也不能太小，如果箱子太大，就失去了分箱的基本意义，如果箱子太小，可能每个箱子里就没有足够的样本来帮助计算 ，因此必须要适当地衡量分箱效果。...如果定义曲线可以用函数 来表示的话，整条曲线下的面积就是： 其中 是 在 上的微分。在某些特定的 下可以证明，上述积分等于1。...在实际问题中，通常会假设 满足高斯分布，伯努利分布或多项式分布等等。这些分布对应着不同的贝叶斯算法，计算 不同，但本质都是相同的。...使用朴素贝叶斯假设，即使在给定类别标签的条件下，属性也可以很容易地计算高维设置中的类条件概率，常用于文本分类。 对孤立噪声和不相关属性具有鲁棒性。
axis, …]) #填充空值 DataFrame.replace([to_replace, value, …]) #值在“to_replace”替换为“value”。...需要提供列名数组 inplace：值是True和False，True是在原DataFrame上修改，False则创建新副本 测试数据 import pandas as pd import numpy...0或'index'，表示按行删除；1或'columns'，表示按列删除。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断） downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。...SQL的时候需要去掉空值，其实和这个操作是一样的，空值是很多的时候没有太大意义，数据清洗的时候就会用到这块了。
Pandas：Pandas库的数据处理功能建立在Numpy库的基础之上，两者相辅相成。...条件分布：对于二维随机变量(X,Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。...sylvester判定：1.如果A的所有顺序主子式都大于0(大于或等于0)，那么A是正定矩阵(半正定矩阵)。...2.如果A的所有奇数阶顺序主子式都小于0(小于或等于0)，所有的偶数阶顺序主子式都大于0(大于或等于0)，那么A是负定矩阵(半负定矩阵)。 3.计算顺序主子式是：对角线相乘后相加。...条件熵：X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望(平均不确定性)。 相对熵：又称为KL散度，信息散度，信息增益。主要用来衡量两个分布的相似度。
初始化值太大\太小会导致梯度爆炸或梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要，需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络，并观察对学习的影响。...为了方便分析，如果假设W[1]=W[2]=…=W[L-1]=W，那么输出预测为 如果初始化值太大或太小会造成什么结果？...初始化值太大导致成本围绕其最小值震荡 情况2：初始化值过小会导致梯度消失 类似地，如果每个权重的初始化值都比单位矩阵稍小，即： 可简化表示为 且a[l]的值随l值减少呈指数级下降。...也就是说，与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小值之前收敛。 初始化值太小导致模型过早收敛 总而言之，使用大小不合适的值对权重进行将导致神经网络的发散或训练速度下降。...在这两个假设下，反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小或太大的值。梯度应该可以移动到输入层，而不会爆炸或消失。
3、数值变量中所有值方差太小接近常量的变量剔除，因为不能提供更多信息；4、按业务逻辑完全不可解释的变量直接剔除，5、分类变量中unique值大于20的直接剔除。...因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。而低卡方值表明它们具有相似的类分布。...详细的分箱算法如下： 它们的Python实现方法如下： 对于因子变量，主要有如下几种方式 2.3.4 LabelEncoder 这个比较简单，就是直接将整数来替换类别，例如在性别中用 1 替换男，用...它们最大的区别是，pandas默认只处理字符串类别变量，sklearn默认只处理数值型类别变量(需要先 LabelEncoder ) 2.3.6 WOE编码 在第一节中我们介绍了总体发生比率和信息比率：...如果一个特征有K个类别，且用和表示第k类中好人和坏人的数量，用和表示好人和坏人的数量，则IV可以表示为： 一般IV值越大，该特征越要保留。
初始化值太大\太小会导致梯度爆炸或梯度消失 初始化这一步对于模型的最终性能至关重要，需要采用正确的方法。比如对于下面的三层神经网络。可以尝试使用不同的方法初始化此网络，并观察对学习的影响。 ?...为了方便分析，如果假设W[1]=W[2]=…=W[L-1]=W，那么输出预测为 ? 如果初始化值太大或太小会造成什么结果？...初始化值太大导致成本围绕其最小值震荡 情况2：初始化值过小会导致梯度消失 类似地，如果每个权重的初始化值都比单位矩阵稍小，即： ? 可简化表示为 ? 且a[l]的值随l值减少呈指数级下降。...也就是说，与参数相关的成本梯度太小。这会导致成本在达到最小值之前收敛。 ? 初始化值太小导致模型过早收敛 总而言之，使用大小不合适的值对权重进行将导致神经网络的发散或训练速度下降。...在这两个假设下，反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小或太大的值。梯度应该可以移动到输入层，而不会爆炸或消失。 更具体地说，对于层l，其前向传播是： ? 我们想让下式成立: ?
此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...因此，保留了第一个重复的值。 图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...记录#1和3被删除，因为它们是该列中的第一个重复值。 现在让我们检查原始数据框架。它没有改变！这是因为我们将参数inplace留空，默认情况下其值为False。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！
在初始化权重时，如果值太小或太大，关于成本图，您注意到了什么? 尽管打破了对称性，但是用值（i）太小或（ii）太大来初始化权重分别导致（i）学习缓慢或（ii）发散。...初始化值太小，太大或不合适的结果是什么？ 情形1：过大的初始化值会导致梯度爆炸 考虑这样一种情况:初始化的每个权重值都略大于单位矩阵。 ?...相对于参数的成本梯度太小，导致在成本达到最小值之前收敛。 总而言之，使用不适当的值初始化权重将导致神经网络训练的发散或减慢。...虽然我们用简单的对称权重矩阵说明了梯度爆炸/消失问题，但观察结果可以推广到任何太小或太大的初始化值。...在这两个假设下，反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小或太大的值。 它应该移动到输入层而不会爆炸或消失。 更具体地考虑层l， 它的前向传播是： ? 我们希望以下内容： ?
include=np.number).head() # 排除数值型的变量 diamonds.select_dtypes(exclude=np.number).head() 12. mask mask可以在自定义条件下快速替换单元值...最大值，还想看变量的前 N 个或 ~(top N) 个值。...diamonds.nlargest(5, "price") 15. idmax、idxmin 我们用列轴使用max或min时，pandas 会返回最大/最小的值。...使用clip函数可以很容易地找到变量范围之外的异常值，并替换它们。...提供了一种快速方法hasnans来检查给定series是否包含空值。
注意，使用整数，如果给定的偏移量太小（ -2），则中心将关闭。...如果矩形太大而无法放入内部，则它在参数Rect内居中，但其大小不会更改。...collidepoint（） 测试一个点是否在矩形内 collidepoint（x，y） - > bool collidepoint（（x，y）） - > bool 如果给定的点在矩形内，则返回true...如果未找到任何冲突，None则返回。如果 use_values为0（默认值），则dict的键将用于碰撞检测，否则将使用dict的值。...返回与调用Rect对象相交的所有键和值对的列表。如果未找到冲突，则返回空列表。如果use_values为0（默认值），则dict的键将用于碰撞检测，否则将使用dict的值。
引言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。...如何处理缺失的值 在研究数据时，您很可能会遇到缺失值或null值，它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan，在某些情况下它们的处理方式是不同的。...处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列 用非空值替换空值，这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...1 删除空值 数据科学家和分析师经常面临删除或输入空值的难题，这是一个需要对数据及其上下文有深入了解的决策。总的来说，只建议在缺少少量数据的情况下删除空数据。...可能会有这样的情况，删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块，所以我们可以用另一个值来代替这个空值，通常是该列的平均值或中值。 让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。
它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。...然而，如果数据太大，Pandas无法处理，但对Spark等分布式文件管理系统来说又太小，怎么办？Polars试图弥补这一差距。...如果情况发生变化，我们会进行更新。 免责声明：由于稳定版本尚未发布，创建并激活一个新的环境来安装Polars。 导入Polars和导入Pandas一样顺利。...根据该基准，在一个1,000,000,000x9的50GB文件上应用的。 ◆ 最后的思考 Polars在对Pandas来说可能太大的非常大的数据集上有很好的前景，它的快速性能。...有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。
还有一些函数出现的频率没那么高，但它们同样是分析数据的得力帮手。 介绍这些函数之前，第一步先要导入pandas和numpy。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...cond 为真，保持原来的值，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df中列value...如果为None, 则使用- - frame.columns.name或’variable’ value_name [标量, 默认为’value’]：是指用于” value”列的名称 col_level...[int或string, 可选]：如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 例如有一串数据，表示不同城市和每天的人口流动： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame
紧接其后的优化需求是整数缺失值，这个功能其实已经在 Pandas 0.24 时已经推出了，但还不是默认方式，与其它 pandas API 的兼容性也有待优化。...能满足您的需求吗, dtype: object 不少人，甚至 pandas 维护人员都觉得 pandas API 的规模太大了。...为了量化这个问题，我们还向用户提出了关于 pandas API 规模的问题，看看大家觉得是太大，还是太小，还是刚刚好。...renamer = {"pandas 接口太大了（难找到要用的方法或难记）还是太小了（需要提供更多功能）": "pandas 接口太大吗？"}...sns.countplot(y="pandas 接口太大吗？"
这个算法有几个小的注意点： 1、中文字符占两个字节，所以如果用C语言实现，需要用char数组的形式保存单个汉字。 2、如果数字中出现连续的零，需要把它替换为单一的零。... : string &strOrig Return : int Caution : 返回值如果为...-1，则表示替换失败或未找到替换项 *******************************************************************************/ int...sprintf_s的正则转换 sprintf_s(czNumber, MAX, "%.15lg", money); printf("[No.0]%s\n", czNumber); //如果数字是太大或太小的数...=p) { strResult = "不支持读太大或太小的数"; return strResult; } p = strchr(czNumber, '.'
有兴趣的小伙伴可以在菜单看看整个系列。 好啦，开始今天的主题，今天主要呢，聊最后两个基数估计算法，一个是 Adaptive Counting ，一个是 HyperLogLog Counting 。...思路很简单粗暴，就是将 LC 和 LLC 组合起来使用，我们假设 LC 与 LLC 在同样的条件下，在总统计值 m 等于 M 的时候误差达到一致，那么当 m 小于 M 的时候使用 LC ，当 m 远大于...我们都知道 LC 其实只是 BitMap 的进化版，如果基数太大的话，那么会占用非常多非常多的内存，如果桶设置得太小的话所有的桶基本都满了，那么这样子误差会很大。...而 LLC 则非常稀疏，如果 m 太小的话，那么会出现非常多的空桶，这样子误差也非常大。所以总结起来就是，组合起来用，总统计量小的话用 LC ， 统计量太大的话用 LLC 。...其中 LLC 使用算术平均数，那么如果数值比较稀疏的时候，也即是有一些偏离值的时候，整个数据的求和会变得很偏远。用人话来说就是，我跟姚明平均身高两米。。。非常容易受到异常值的影响。
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