背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

数据归一化(Feature Scaling) 一.为什么要进行数据归一化 原则:样本的所有特征,在特征空间中,对样本的距离产生的影响是同级的: 问题:特征数字化后,由于取值大小不同,造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导,而受其它特征的影响比较小: 例:特征1 = [1, 3, 2, 6, 5, 7, 9],特征2 = [1000, 3000, 5000, 2000, 4000, 8000, 3000],计算两个样本在特征空间的距离时,主要被特征2所决定: 定义:将所有的数据(具体操作时

MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 聚类初始化方法:init_methods.m function label=init_methods(data, K, choose) % 输入:无标签数据,聚类数,选择方法 % 输出:聚类标签 if choose==1 %随机初始化,随机选K行作为聚类中心,并用欧氏距离计算其他点到其聚类,将数据集分为K类,输出每个样例的类标签 [X_num,

No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用.   No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化.   最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映射到0-1之间,它适用于数据分布有明显边界的情况,容易受到异常值(outlier)的影响,异常值会造成数据的整体偏斜.   均值方差归一化的计算公式如下: 均值方差归一化的特点是,可以将数据归

最近有一网站使用Sqlite数据库作为数据临时性的缓存,对多片区进行划分 Sqlite数据库文件,每天大概新增近1万的数据量,起初效率有明显的提高,但历经一个多月后数据库文件从几K也上升到了近160M,数据量也达到了 40多万条,平均每一条数据占用了 4K的空间,虽然使用上的效率直观上没有造成太大的影响,但服务器的占用内存却比原来多占用了20%左右.今天刚好打算清除一个Sqlite的冗余数据, 将保留最近10天的数据就可以了,结果执行了删除指令delete后删除30多万条数据保留了10多万数据,

测试Oracle 11gr2 RAC 非归档模式下,offline drop数据文件后的数据库的停止与启动测试全过程 最近系统出现问题,由于数据库产生的日志量太大无法开启归档模式,导致offline的数据文件无法online! 数据库在启动的时候不检查offline的数据文件! 下面进行测试 数据库版本 SQL> select * from v$version; BANNER ------------------------------------------------------------

ORACLE 查询一个数据表后通过遍历再插入另一个表中的两种写法 语法 第一种: 通过使用Oracle语句块  --指定文档所有部门都能查看 declare cursor TABLE_DEPT and STATUS>-; begin for c in TABLE_DEPT loop INSERT INTO G_KNOWDOCRIGHT(RID,DIRID,DOCID,USERID) VALUES(SYS_GUID(),'权限编号','文档编号',c.ID); end loop; commit;

延后计算(lazy evaluation)是指将一个表达式的值计算向后拖延直到这个表达式真正被使用的时候.在讨论lazy-evaluation之前,先对泛函编程中比较特别的一个语言属性”计算时机“(strict-ness)做些介绍.strict-ness是指系统对一个表达式计算值的时间点模式:即时计算的(strict),或者延后计算的(non-strict or lazy).non-strict或者lazy的意思是在使用一个表达式时才对它进行计值.用个简单直观的例子说明吧: def lazyFu

通过ndk-gdb跟踪调试vlc-android来分析从连接到RTSP服务器并接收到音视频数据包后的处理过程. 首先,从前面的文章有分析过vlc-android的处理过程通过线程函数Run()(Src/input/input.c)来处理的,代码如下: static void *Run( void *obj ) { input_thread_t *p_input = (input_thread_t *)obj; const int canc = vlc_savecancel(); if( Init

如何在Delphi 中使用 DevExpressVCL的 CxGrid与CxTreeList,编辑某列后计算另一列的值:比如 输入 单价,数量,计算金额. 参考: 1.  输入 单价,数量,计算金额   http://www.360doc.com/content/13/1212/19/3827427_336665778.shtml 重点是:设置Column 的属性值(Properties),响应事件:cxGridDbTableViewColumnPropertiesChange 获得列的值的方法

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

服务端.实时.大数据.AI计算,各种各样的计算,计算机本质是什么,计算机的本质是 利用compute的计算速度为人提供更优的计算结果. 所以实时也好,准实时.离线.AI本质上是两个维度,实时准实时强调计算的速度,大数据 AI强调数据量以及速度. 1.实时计算,扩量的两个方式多线程多核计算,以及多个机器.每个机器多线程多核计算. 2.大数据.AI强调数据量更多多机器进行计算,来处理多个机器计算.

matlab是标准的,numpy相当于转置后计算 >> x = [2,0,-1.4;2.2,0.2,-1.5;2.4,0.1,-1;1.9,0,-1.2] x = 2.0000    0            -1.4000 2.2000    0.2000    -1.5000 2.4000    0.1000    -1.0000 1.9000    0            -1.2000 >> cov(x) ans = 0.0492        0.0142      0

jquery中ajax请求后台数据成功后既不执行success也不执行error,此外系统报错:Uncaught SyntaxError: Unexpected identifier at Object.success,但后台能够返回数据,原代码如下: var source=[]; $.ajax({ type: "post", url: "connectdb/select.jsp", data: {database: "scmdb", selec

今日做项目的时候,项目中遇到须要将数据分组后,分组中的最大值,想了想,不知道怎么做.于是网上查了查,最终找到了思路,经过比較这个查询时眼下用时最快的,事实上还有别的方法,可是我认为我们仅仅掌握最快的方法即可 .好了,不说废话了! 直接上内容吧:下面数据是通过 SELECT [CustomerCaseNo],[PaymentsTime] FROM [BOMSDatabase].[dbo].[BAL_paymentsSwiftInfo] where StoresNo='zq00000034' gro

数据归一化Feature Scaling 当我们有如上样本时,若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导.尽管5是1的5倍,200只是100的2倍.这是由于量纲不同,导致数据不在同一个度量级上. 因此我们需要进行一些数据归一化的处理,将所有的数据映射到同一尺度. 最值归一化:把所有数据映射到0-1之间. 适用于分布有明显边界的情况,缺点是受outlier影响较大.如收入的分布,大多数人是一万,而少部分人月收入是100万. 解决方法

大数据与科学计算  库名称 简介 pycuda/opencl GPU高性能并发计算 Pandas python实现的类似R语言的数据统计.分析平台.基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错. Open Mining 商业智能(BI),Pandas的Web界面. blaze NumPy和Pandas大数据界面. SciPy 开源的Python算法

一.初始化数据完成后再加载数据 1.为了达成这个目标尝试了多种方法总是失败 在Init 和didChangeDependencies 初始化数据过也不行 @override void didChangeDependencies() { //getcplist(); WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((tim) { getcplist(); }); super.didChangeDependencies(); } 尝试使用FutureBuil

Math对象 Math对象,提供对数据的数学计算. 使用 Math 的属性和方法,代码如下: <script type="text/javascript"> var mypi=Math.PI; var myabs=Math.abs(-15); document.write(mypi); document.write(myabs); </script> 运行结果: 3.141592653589793 15 注意:Math 对象是一个固有的对象,无需创建它,直接把

//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1.数据归一化的必要性:对于机器学习算法的基础训练数据,由于数据类型的不同,其单位及其量纲也是不一样的,而也正是因为如此,有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大,即数量级相差比较大,这会导致在机器学习算法中不同列数据的权重很大的差异,数量级大的数据所体现出来的影响会远远大于数量级小的数据(比如样本中不同列数据对k-近邻算法中欧拉距离大小的影响会因为数据的数量级而存在很大差异).基于以上的问题,我