分类变量 的水平一定要压缩 模型中分类变量一般需要处理成0-1形式的哑变量。...分类变量 水平压缩的方法 一般情况，分类变量水平压缩有下面两种方法，这一篇先说说我对哑变量编码法的理解： 哑变量编码法； 基于目标变量的WOE转换法； 我眼中的 哑变量编码法 建模时，...变量压缩 的原则 变量压缩遵循的基本原则为：将缺乏变异性的 数据分类 压缩处理掉。...以绩效等级为例，Y为0-1形式的二值型数据，如果数据处于第二个绩效等级，则Y=0的概率为100%，即这个绩效等级的方差为0，这意味着变量的随机性已经退化到仅剩一个数值，Y因缺乏变异而导致无法计算，即第二个绩效等级的分类水平明显会导致过度拟合...我这样进行 水平合并 关于变量水平的合并，我会有两种合并思路： 将频次少的水平简单合并为一类，这种方式看上去简单粗暴，但其实经度降低并不大，变量水平依然不少； ?
简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一； 内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二； 别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。 每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是： 对不会读入数据的人不友好； 不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...不同因素的顺序竟然对结果有很大影响就是因为示例数据有显著差异，而自己的数据无差异。所以才从原理上其理解计算过程，并探寻解决方案。...这里涉及到另外一个经常会被问起的问题： 我这一步操作需要提供原始数据，还是标准化之后的数据？ 绝大多数情况下，我们需要提供的都是标准化之后的在不同样品之间可比的数据。...因为：1）我们的需求是比较不同样品的差异，数据需要在样品间可比；2）绝大部分工具是不会对数据做标准化处理的，要么直接用，要么做一些不影响数值关系的转换；3）如果某个工具自己内部会对数据做标准化，它一定会在帮助中提及
一、变量的定义 在python中定义变量很简单，只要一个赋值语句就可以了比如： a = 10 这里就成功定义一个变量了，这里的a是变量名，=号是赋值，10是变量的值。...这里要特别注意的是使用=号把10 赋值给a，这个顺序不能错乱。 二、变量的分类 上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型的变量属于整数类型，但是仅仅一个整数类型的变量还无法满足我们的需求。...下面就是python的常见变量类型。...基础课程中主要接触的变量类型就是上面的四种，后面还会学习到一些复杂的类型，比如字典，列表，集合等都可以归结为变量的一种类型。...这里要强调一下，变量只是一种概念，大家不要局限思想，换句话说只要一个值被=号赋值给一个变量名的语句都可以叫做变量，因为python属于弱类型语言，在定义变量的时候不指定类型，不想其他语言，定义一个整形变量需要加一个前缀
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用柱状图进行展示，基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
因此，变量少于70个左右的时候，我习惯使用全子集法进行变量筛选，而变量多于70个左右的时候，我习惯使用逐步回归法进行变量的筛选。 ? 然而逐步回归法也有困扰。...能做的只能是先想方法去降低变量数量，我的方法就是变量聚类，也就是数据的压缩。...同时，由于分类是依据变量间的关系，所以最终选出的变量间的、类间的相关性都弱化了许多。 ?...变量聚类背后的算法是主成分 变量聚类背后的算法是主成分分析，说到主成分，必然要说下我对主成分与因子分析的看法。 因子分析和主成分分析之间其实没有什么必然的联系。...变量聚类后如何选择变量 变量聚类后，需要从每一类中选取出能够代表该类的那一个变量，我的做法是： 优先考虑让业务经验丰富的人去挑选； 如果不懂业务，从技术角度，需依据聚类代表性指标1-R^2进行筛选
，帮我搞个网站” 尼玛我学c的压根就没写过网页 这样的问题还有很多，一提到搞计算机的，是个跟计算机沾边的活都会？...但你跟广场大妈说我是编程的，编程是东东，你不搞计算机的嘛，修个电脑你都不会，被鄙视。...好了术业有专攻，以上问题我可以说跟我工作无关，我们搞计算机的，作为开发人员，电脑有人来给你配置，网坏了有专人弄，你只需关心如何写代码就好了。...有女朋友的请略过，不然让你回家跪键盘。其它的我们就可以微笑这回答这个我真的不会，请相信我说的是真的。...很多都觉得学计算机的是万能的，谁家的电视机坏了，也找学计算机的，谁家的打印机不能打印了，也找学计算机的，俨然计算机成了万能的了，殊不知道，术业有专攻，计算机里面的分类也是五花八门，学电脑的不会修电脑很正常的事情
有问题也可以在评论区留言，也可以私聊我加我好友共同交流一起进步~ 喜欢内容欢迎关注我、评论、点赞、收藏，这对我很重要，谢谢~ ---- 本教程目录 《看聊天记录都学不会C#？...太菜了吧》（6）多晦涩的专业术语原来都会那么简单—— 布尔逻辑 《看聊天记录都学不会C#？太菜了吧》（5）C# 中可以用中文名变量？—— 输入、运算 《看聊天记录都学不会C#？...太菜了吧》（4）C# 中的尚方宝剑 “先斩后奏”—— 变量运算 《看聊天记录都学不会C#？太菜了吧》（3）变量：我大哥呢？$：小弟我罩着你！—— 输出变量 《看聊天记录都学不会C#？...太菜了吧》（2）C#那么简单我为何之前还学C语言？——C#变量初解 《看聊天记录都学不会C#？...小C：你加了 $ 就会去解析里面固定格式的变量，这个时候就可以显示里面的内容了。 小媛：感觉挺好使的， 号就像变量的大哥，有 就可以显露本性，以后多个变量我只需要在里面直接在里面写就可以了。
你好，我是zhenguo 上一篇文章如何选用最合适的图形表达数据？我的一个思路，我们探讨了数值型变量如何选图的一些技巧，今天讨论分类型变量选图策略。 那么，什么是分类型变量，很好理解，像这样的： ?...第一个，最先想到的应该是柱状图： ? 第二个，一个很有意思的、特殊的柱状图：棒棒糖图，柱状图被转换成一条线和一个点。它显示了数字变量和分类变量之间的关系，下图是基本的棒棒图： ?...第三个，热力图也能表达分类变量和数字的关系，上篇文章我们提到热力图，在此不详细展开： ?...第四个，词云图（Wordcloud）也能可视化分类变量，显示一个单词列表中每个单词的重要性，用字体大小或颜色显示： ?...第五个，饼图是一个分为多个部分的圆，每个部分代表一个整体的比例，也能用来表达分类变量： ? 第六个，树状图将层次数据显示为一组嵌套的矩形。每组由一个矩形表示，矩形的面积与其值成比例。
我进来花了好几百快钱了就是搞不懂这个云计算是不是是不是万物想连的意思， 用科技去创新，用互联网去创新的意思。好迷茫哦 我只是一个高中毕业的5年通讯的小破孩， 现在就是干业务，策划。...这个好深奥哦， 有大神带我飞吗 物联网就是把实物和网络想连接的意思，需要搭载物联网需要网络通讯设施强大 有线是基础，无线是拓展。做到随时随地高效办公是不是？ 哦 我玩的太杂了，不纯洁了。
WOE怎么算 下面即为WOE的计算过程，其中，WOE=LN(P(Y=1)/P(Y=0))。...入模变量全部进行WOE转换 需要注意的是，WOE有一个挑战，例如0-1形式的性别变量，其本身无法进行连续化处理，理论上这种天生离散的变量是无法进行WOE转换的，但是一般情况下为方便建模，所有的变量都会进行...后续建模时原始变量就不再使用了，入模的是WOE处理后的变量。...通常，我的做法是： 先将连续变量变成离散的形式，这个过程可以利用决策树对连续变量进行分组，构建决策树时只需保留Y与待分组的变量，每一个叶子上的区间即为分组； 分组后进行WOE转换。...以上，即可将一个非正态的分布变成了正态的形式。当然，将连续变量分组最直观的好处就是便于打分，一般，严格的FICO模型，要求每一个连续变量都必须进行分组处理。
左图：AWDamage: 100%；右图：AWDamage: 98% 既滑稽又合理 对于计算机视觉研究者们来说，这样的结果并不令人意外。但对于大多数其他人来说，这还是令人十分震惊的。...回想起我在 Jetpac 工作的日子，我们很难说服人们相信这个具有开创性的 AlexNet 模型是一个巨大的突破。...不幸的是，我不知道有什么简单的方法可以解决这个问题，但是我已经看到了目前有一些策略是对此有所帮助的。显然，我们可以从向训练数据添加一个「未知」类开始处理该问题。...如果你用一个分类里包含企鹅的动物分类器检测亚马逊丛林中的动物，你就会遇到这个问题，因为（几乎）所有看到企鹅的事件都会是假正例误报（false positive，显然这里是不会出现企鹅的，所以当模型认为自己看到了企鹅的时候一定是错误的...通常的解决方案是弄清在计算过程中你将面临的先验概率，然后利用它们将校准值应用到网络的输出中，从而获得更接近真实概率的结果。
missForest 包里的函数 prodNA( ) 可以随机生成缺失值，使用此函数前需要安装和加载 missForest 包。...在这些模型里，常用的有： 预测均值匹配（pmm），实质上就是线性回归，适用于数值型变量； Logistic 回归（logreg），适用于二分类变量； 多分类 Logistic 回归（ployreg），适用于无序多分类变量...； 比例优势比模型（polr），适用于有序多分类变量。...例如，取 5 组插补值中的第 3 个： complete.data <- complete(imputed.data, 3) 为了检查缺失值的补全效果，对于数值型变量，我们可以计算插补值与原始变量值的偏差...为了检查这种分类变量的缺失值的补全效果，我们可以用函数 table( ) 得到原始变量和插补后变量的列联表： table(iris$Species, complete.data$Species) #
在这篇博客中，我将会向你介绍如何在keras的基础上，使用深度学习网络为分类变量创建嵌入。这一概念最初由Jeremy Howard在他的fastai课程上提出。更多详情请查看链接。...传统嵌入 对于大多数我们处理的数据源变量，主要分为两种： 连续变量：这种变量通常是整数或十进制数字，它们都有无限个可能的值。例如计算机的内存单元（即1GB，2GB等等）。...分类变量：根据一定的特征，这些离散的变量可以对数据进行分类。例如计算机内存的种类（即RAM内存、内置硬盘和外置硬盘等等）。...模型摘要 嵌入层：对于分类变量，我们对于嵌入层的大小进行分类。在本次实验中我设为了3，如果我们增加其大小，它将会捕捉到分类变量之间关系的更多细节。...总结 总的来说，我们可以看到，在使用Cat2Vec后，我们可以用低纬度嵌入表示高基数的分类变量的同时，也保留了每个分类之间的联系。
导语：这是一篇力争让所有人都看懂的云计算短文。 云计算像自来水么? 我相信，大多数人在听到云计算时，总是会听到一个比喻，说云计算像自来水，我认为这个比喻还是蛮贴切的。...我认为，不能提供完善资源基础定价的云，都不能算做一朵优秀的云。 FaceBook如何玩转云计算 在互联网时代，想法的产生极其迅速，如何用低廉的成本快速试错，则成为制胜的关键。...产品完成后很短的时间内，就可以在全球发布，这种敏捷灵活在互联网时代是至关重要的。 其次，就是云的弹性扩展，因为没人知道这个应用到底会不会火。...而从我的观察来看，公有云的安全性远远高于自建机房或者托管计算中心。举个例子： 位于深圳的某计算中心，我之前有去过一次，其宣传材料上有列举出各种参观情况，以及接受组团参观的话语。...2 年半前，我在做云计算售前，正好康佳电视就是客户之一，康佳其实也知道自己的云电视体验不好，已经在研究迁移至云的可行性，当时我跟团队一起，给康佳做讲解，演示，测试，协助上线，最终康佳在仅仅修改了少量代码的情况下
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 病毒与木马 病毒：指编制或在计算机程序中插入的破坏计算机功能或破坏数据，影响计算机使用并且能够自我复制的一组计算机指令或程序代码。...木马与病毒不同的是，木马不会自我繁殖，并不会刻意地感染其他文件，它的作用就是为黑客打开远程计算机的门户，从而可以让黑客来远程控制计算机，使黑客获取有用的信息。...病毒是自动破坏目标计算机，而木马需要人为的去操控破坏计算机。 病毒的分类 按病毒存在的媒体 网络病毒：通过网络传播，感染网络中的可执行文件。 文件病毒：感染计算机中的文件。...引导型病毒：感染启动扇区和硬盘的系统引导扇区。 按病毒传染的方法分类 驻留型病毒：驻留内存，并一直处于激活状态。 非驻留型病毒：在得到机会时才会激活，从而去感染计算机。...按病毒的危害分类 无危险型病毒：减少磁盘的可用空间、减少内存、显示图像发出声音等，但不影响系统。 危险型：造成严重的错误，删除程序、破坏数据、清除系统中重要的信息等。
计算机语言的分类 到目前为止，我自己学过或者说碰过的语言有 C、Java、JavaScript、Python、Go。最近在学的是 Go，看到 Go meta描述是：静态、编译型。...https://www.iteye.com/blog/rednaxelafx-492667中提到的：我是倾向于避开把编程语言描述为“编译型”或者“解释性”的。 ...实际上，我还是倾向于将 Java 称之为编译型语言，因为完全可以将 JVM 看做底层实现。这里粗粒度不宜过细，因为本质上说机器码被 CPU 接收然后运行，其中也涉及一段解释的过程。...R 大所认为的：语言一般只会定义其抽象语义，而不会强制性要求采用某种实现方式。而编译、解释只是实现方式的一个步骤或者方式，按这种分类是不合理的。...二、动态类型、静态类型 定义 这种分类方式关注点是类型确定的时机，以运行开始为分类的时间节点。
.=== 和 == 的选择 3.JS中有哪些内置函数 4.JS变量按存储方式分为哪些类型，并描述其特点 5.如何理解JSON 值类型和引用类型 值类型（boolean,string,number,null...3、对方是字符串，直接比较； 4、其他返回false 四、如果是数字，对方是对象，对象取valueOf()或者toString()进行比较, 其他一律返回false 五、null, undefined不会进行类型转换...正常模式下，eval语句的作用域，取决于它处于全局作用域，还是处于函数作用域。严格模式下，eval语句本身就是一个作用域，不再能够生成全局变量了，它所生成的变量只能用于eval内部。 ... v = 1; // 报错，v未声明 for(i = 0; i < 2; i++) { // 报错，i未声明 } 禁止删除变量 严格模式下无法删除变量。...使用这些词作为变量名将会报错。
1写在前面 估算前瞻性研究的样本量是我们在招募受试者之前首先要做的事情之一。 招募受试者太少会无法得到准确的答案，招募的太多又是巨大的浪费，所以需要估算最佳的受试者数量。...B的疗效，结局事件为Response或No response的二分类结局。...---- 通常我们还有几个参数需要设置： alpha level (通常为two-sided); effect size (h); power (通常为80%) 4计算样本量 这里我们需要用到pwr.2p.test...如果你做的研究非常新，在过去的文献中找不到的话，可以假设为50%。...需要注意的是这里n只是一个组的数量，实际需要的总数量是需要double的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算机网络的分类： 按照覆盖范围分，计算机网络可以分为局域网（LAN）、城域网（MAN）、和广域网（WAN）。 ...局域网（LAN）是一个高速数据通信系统，它在较小的区域内将若干独立的数据设备连接起来，使用户共享计算机资源。局域网的地域范围一般只有几公里。局域网的基本组成包括服务器，客户机、网络设备和通信介质。...通常局域网中的线路和网络设备的拥有、使用、管理一般都是属于用户所在公司或组织的。 城域网(MAN)是数据网的另一个例子。...MAN能向分散的局域网提供服务。对于MAN,最好的传输媒介是光纤，因为光纤能够满足城域网在支持护具、声音、图形和图像业务上的带宽容量和性能需求。 ...一个广域网的骨干网络常采用分布式网络网状机构，在本地网和接入网中通常采用的是树型或星型链接。广域网的线路与设备的所有权和管理权一般是属于电信服务提供商，而不属于用户。
来源：寒食君 作者：寒食君i 那个深夜，我登上了公司的服务器，在Redis 命令行里敲入 keys* 后，线上开始报警，服务瞬间被卡死，我只能举起双手，焦急地等待几千万key被慢慢扫描，束手无策万念俱灰的时候...，我收到了leader的短信：你明天不用来上班了。...我觉得挺好的呀”时，为了不让上面的情况发生，我决定写下这篇文章。 如何才能优雅地遍历Redis？作为一种可以称为数据库的组件，这是多么理所因当的要求。...需要知道的是，Redis按如下方法计算一个当前key扩容后的slot：hash(key)&(size-1) 如图，当从字典大小从4扩容到8时，原先在0 slot的数据会分散到0(000)与4(100)两个...如果你看到这里，你可能会发出和我一样的感慨：我X，这算法太牛X了。
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