论文 Povey, D., Cheng, G., Wang, Y., Li, K., Xu, H., Yarmohamadi, M., & Khudanpur, S. (2018). Semi-orthogonal low-rank matrix factorization for deep neural networks. In Proceedings of the 19th Annual Conference of the International Speech Communication

近来学习oracle,想要提高自己所写语句的效率和易读性,今天的笔记是关于子查询因子话这么一个东西 因子化的查询不一定可以提高效率,但是一定可以再提高程序的可读性方面成效显著 --with 语句 with sales_c ( select sales,e_NO,e_name from emplyee ) select * from sales_c; --查询的结果就是( select sales,e_NO,e_name from emplyee)这张字表中的内容 --with一次声明,在下面的例

################################################### 问题:给某一列赋值.分组.分类.因子化   18.4.24 如何把 data.frame 中的某一列,赋值.即分组分类,, 解决方案: 先 复制 要赋值的这一列, iris1<- iris;  range(iris1$Sepal.Length)    #[1] 4.3  7.9 得到数据范围,为下面分段 方法一: 常规赋值,,可适用于被赋值列为 numeric.character 均可.为 n

因子提供了一个简单并且紧凑的形式来处理分类(名义上的)数据.因子用”水平level”来表示所有可能的取值.如果数据集有取值个数固定的名字变量,因子就特别有用. > g<-c("f","m","f","f","m") > g [1] "f" "m" "f" "f" "m" > g<

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

LDPC编译码基本原理     学习笔记 V1.1 2015/02/18 LDPC编译码基本原理   概述   本文是个人针对LDPC的学习笔记,主要针对LDPC译码算法做了简要的总结.该版本主要致力于阐述LDPC码译码原理,这是一份有很多"问题"的总结,希望能够慢慢完善.本文分为以下几个部分 简介 概率译码 置信传播 因子图 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/04 V1.0 初始版本 2015/02/18  V1.1 添加因子图部分,修

## 1. 数据输入 ## a$b # 数据框中的变量 a = 15 # 赋值 a <- 15 # 赋值 a = c(1,2,3,4,5) # 数组(向量) b = a[1] # 数组下标,从1开始 b = a[1:5] # 子数组 b = a[-2] # 子数组:扣除第2个的子数组 b = a[c(1,3)] # 子数组:访问第1,3个元素 b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组 a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # 生成重复数列,支持每个重复和整个重复 a =

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da

参考:<复杂数据统计方法--基于R的应用> 吴喜之 在生存分析中,研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率.还可以描述其他一些事情发生的概率,例如产品的失效.出狱犯人第一次犯罪.失业人员第一次找到工作.青少年第一次吸毒等等. 生存函数S(t): S(t)=P(T>t)=1-P(T<=t),t>0 T:表示寿命的随机变量 t:特定时间 综合生存函数图:用到包survival 案例:口腔癌数据 实验分成两组: TX=1:仅放疗 TX=2:放疗+化疗 #读取数据 u=read.csv

参考资料: <复杂数据统计方法>&网络&帮助文件 适用情况:在因变量为分类变量而自变量含有多个分类变量或分类变量水平较多的情况. 一. (一)概论和例子 数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Cardiotocography 自变量:LB - FHR baseline (beats per minute) AC - # of accelerations per secondFM - # of fetal movements pe

作者: 寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶斯这个名字读着"萌蠢"但实际上简单直接高效的方法,我们也介绍了一下贝叶斯方法的一些细节.按照老规矩

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的

目录 前言 相关性分析 数据 数据特点 相关性分析 数据预处理 预测模型 Logistic回归训练模型 模型优化 前言 一般接触kaggle的入门题,已知部分乘客的年龄性别船舱等信息,预测其存活情况,二分类问题. python,所需库 机器学习scikit-learn,数据分析pandas,科学计算numpy,画图工具matplotlib,详细的指导说明 本篇大多是整理了下寒小阳的博文,按照他的思路先熟悉一下. 相关性分析 数据 数据如表所示,Pclass 等级,Sibsp 同辈亲戚人数,Par

一:下载途径 二:图书图样 三:目录 第1章 SQL核心 1.1 SQL语言 1.2 数据库的接口 1.3 SQL*Plus回顾 1.3.1 连接到数据库 1.3.2 配置SQL*Plus环境 1.3.3 执行命令 1.4 5个核心的SQL语句 1.5 SELECT语句 1.5.1 FROM子句 1.5.2 WHERE子句 1.5.3 GROUP BY子句 1.5.4 HAVING子句 1.5.5 SELECT列表 1.5.6 ORDER BY子句 1.6 INSERT语句 1.6.1 单表插入

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/83542978 https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/y2fhgP4leTj804F6eWg06denf5Gdeqz307pm7PcP1QmWWzk13k7WVFw1lO2A4W49gb35H0rkxkwFMhFqA3eJSA/640?wx_fmt=gif" alt="640?wx_fmt=gif" /&

R语言:recommenderlab包的总结与应用案例   1. 推荐系统:recommenderlab包整体思路 recommenderlab包提供了一个可以用评分数据和0-1数据来发展和测试推荐算法的框架.它提供了几种基础算法,并可利用注册机制允许用户使用自己的算法recommender包的数据类型采用S4类构造. (1)评分矩阵数据接口:使用抽象的raringMatrix为评分数据提供接口.raringMatrix采用了很多类似矩阵对象的操作,如 dim(),dimnames() ,row

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果.本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者. 本文转载自:https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_ffm_principles_and_pr

本博客是自己在学习和工作途中的积累与总结,仅供自己参考,也欢迎大家转载,转载时请注明出处. http://www.cnblogs.com/king-xg/p/6692841.html 一,  model子句 制作表格数据,用传统sql来实现的话,一般通过多个表的自联结实现,而model的出现则使得不用自联结就能实现表格,因为model拥有了跨行应用能力. (1) 语法 MODEL [] [] [MAIN ]  [PARTITION BY ()]      DIMENSION BY ()     

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开

参考:机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 参考:Kaggle泰坦尼克特征工程和模型融合 『解决一个问题的方法和思路不止一种』『没有所谓的机器学习算法优劣,也没有绝对高性能的机器学习算法,只有在特定的场景.数据和特征下更合适的机器学习算法.』 Kaggle上的大神们,也分享过一些experience,说几条我记得的哈: 『对数据的认识太重要了!』 『数据中的特殊点/离群点的分析和处理太重要了!』 『特征工程(feature engineering)太重要了!在很多Kaggl