high-cardinality categorical attributes,从字面上理解,即对于某个category特征,不同值的数量非常多,这里暂且把它叫做高数量类别属性.反之,即低数量类别属性(low-cardinality) 对于低数量类别属性,通常在data science中采用的方式是将其转化为one-hot编码,即给每一个类别增加一个特征.但是当类别数量增加的时候,ont-hot编码增加的特征也在增加.所以,one-hot编码无法适用于高数量特征属性. 基本方法(clusteri…

https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8778318.html 感谢这篇文章给予的启发 在tcp四次挥手断开连接时,主动释放连接的一方最后会进入TIME_WAIT状态,是为了防止最后一次ACK对方没有响应,一般时间为几分钟,这样主动释放连接的一方如果高并发短连接将造成端口资源全部在TIME_WAIT状态而无法分配端口资源,解决方法修改系统配置 修改/etc/sysctl.conf文件,sysctl -p生效 net.ipv4.tcp_syncookies = 表示…

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"…

1 数据无量纲化 在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度:而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中, 无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响.(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好.) 数据的无量纲…

想要将Sqlserver高版本备份的数据还原到低版本SqlServer2008R2上去,但是这在SqlServer中是没法直接还原数据库的,通过以下方法可以顺利还原. 通过高版本生成sql脚本在低版本执行,并且数据也能保留. 步骤:任务->生成脚本-> 下一步->高级,选择数据库版本和编写脚本数据类型为架构和数据,可以保留数据. 继续下一步完成. 最后在低版本的sql数据库中: 先新建脚本中的数据库,再实行sql生成表结构和数据. 完美还原成功!…

在项目工程->Properties->Java Build Path->Libraries中导入的JRE System Library库里,给jar包添加JDK源代码包后,能够直接打开JDK的各种类文件源代码,如Object.String.HashMap等 但是,在给这些源代码打断点开启debug跟踪的时候,却发现eclipse报了一个 Unable to install breakpoint in *** due to missing line number attributes.Mo…

以前也遇到过,当时解决了没写下来,这次正好又遇到了,就顺手写一下吧,别下次又忘记了. 当VC6的工程转到VC2010或更高版本时编译出现如下错误: c:\program files\microsoft visual studio 10.0\vc\atlmfc\include\afxver_.h(81): fatal error C1189: #error :  Please use the /MD switch for _AFXDLL builds 很多解决方法是把工程属性中的“常规”-“MFC…

<?php header('content-type:text/html;charset=utf-8');                 // //无控制     // $DB_DSN = 'mysql:dbname=blog;host=127.0.0.1';     // $DB_USER = 'root';     // $DB_PWD = 'root';           // $pdo = new PDO($DB_DSN, $DB_USER, $DB_PWD);     // $pd…

挂接! 上面是答案,展开一下就是做一个Excel对照表,就两列,代码与中文名称.然后用类别代码字段匹配挂接. 别傻傻找vbs/py代码,不知道拐个弯.…

处理连续性特征 二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle…