# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 21 12:24:37 2017 @author: Douzi """ import pandas as pd # 用户信息 unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] users = pd.read_table('ch02/movielens/users.dat', sep=':

数据集本身的分析技巧           作者:王立敏           文章来源:网络 1.数据集 数据集,又称为资料集.数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合. Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现.每一列代表一个特定变量.每一行都对应于某一成员的数据集的问题.它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数.每个数值被称为数据资料.对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员. 2.数据分析 数据结构 创建向量和矩阵 函数c(

RGui的arules程序包里含有Groceries数据集,该数据集是某个杂货店一个月真实的交易记录,共有9835条消费记录,169个商品 #install.packages("arules") library(arules) setwd('D:\\data') #读入数据 #Groceries数据集 Groceries groceries<-read.transactions("groceries.txt",format="basket"

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip'] users = pd.read_table('D:\So

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

摘要:近日,Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集,其中包括Jeopardy真题,死囚的最后一句话,20万个Eclipse Bug,足球比赛相关,柏拉图式的爱情,太阳系以外的行星,11.3万个恐怖事件等. [编者按]在数据爆发式增长的逼迫下,当下数据分析能力已得到长足的发展,机器学习更成为数据处理中必不可缺少的一环.这里,为大家分享Robert Seaton在其个人博客上整理的100+最有趣的数据集,从柏拉图式的爱情到政治竞选再到死刑囚犯,可谓是应有尽有,旨在给大家的模型训练的

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

MySQL数据库的性能的影响分析及其优化 MySQL数据库的性能的影响 一. 服务器的硬件的限制 二. 服务器所使用的操作系统 三. 服务器的所配置的参数设置不同 四. 数据库存储引擎的选择 五. 数据库的参数配置的不同 六. (重点)数据库的结构的设计和SQL语句 1). 服务器的配置和设置(cpu和可用的内存的大小) 1.网络和I/O资源 2.cpu的主频和核心的数量的选择 (对于密集型的应用应该优先考虑主频高的cpu) (对于并发量大的应用优先考虑的多核的cpu) 3.磁盘的配置和选择 (

基础篇:MySql架构与存储引擎 逻辑架构图: 连接层: mysql启动后(可以把mysql类比为一个后台的服务器),等待客户端请求,当请求到来后,mysql建立一个一个线程处理(线程池则分配一个空线程,当然也可使用nio线程模型.),每个线程独立,拥有独自内存空间.当请求为select请求则没有关系,但是请求为update时,多线程同时修改一块内存,就会引发一系列问题,由此引出 “锁“的概念. 查看mysql当前连接数: show VARIABLES like '%max_connection

地区管理 地区管理主要实现地区数据的添加.编辑.查看.启用.禁用等功能,另外还包含地区选择控件封装. 业务功能点: 地区数据查看:地区列表树状展现,列表增加省.市.区.县.乡图标. 地区选择控件:选择控件为多级联动,支持呈现级别,支持筛选,支持客户端数据版本比对. 接口设计 地区列表 界面: 筛选:模糊搜索(SearchControl),包含下级组(CheckBox) 操作:查看.新建.编辑.删除.启用(停用).数据↓(修复数据).列宽↓(自动.最优) 删除为逻辑删除,States附加移除状态.

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

Chronos团队Let's项目 Postmortem结果 设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 在最初的用户需求和市场调研方面,团队进行了详尽的调查,也策划了Alpha阶段需要实现的功能,因此在软件需要解决什么问题这点上我们的目标非常明确:开发一款能够融入线下生活,以活动交友的APP.Alpha阶段的目标即完成软件基础功能,包括注册登录,用户与活动之间的联系.关于典型用户和场景,已在之前的博客中做了清晰描述. 2. 是否有充足的时

当您需要报告中最新的数据时,当发生错误时,或者在解决了模式冲突之后,您可以手动处理Team Foundation Server(TFS)关系数据库(TFSHStor)或SQLServer AnalysisServices多维数据集(TFS分析).

情感分析简介   文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程.   本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向.   本文将详细介绍如何使用深度学习

前端时间参与了一次业务线排障,是接口服务并发性能比较差,性能损耗大的问题,我经过几次研究分析和压测,确定了故障源是@PathVariable耗时过长引起的. @PathVariable使用形式: @RequestMapping(value = "/api/test/{appCode}/queryUserByUserId", method = RequestMethod.GET)@ResponseBodyString queryUserByUserId(@PathVariable(nam

1.6.SQL运维篇 运维这块逆天只能说够用,并不能说擅长,所以这篇就当抛砖之用,欢迎补充和纠错 PS:再说明下CentOS优化策略这部分的内容来源:首先这块逆天不是很擅长,所以主要是参考网上的DBA文章,之后请教了下运维相关的朋友,大家辩证看就行了,我只能保证90%的准确度(具体看业务) 1.6.1.概念 1.RAID系 RAID:磁盘冗余队列 把多个容量小的磁盘组成一组容量更大的磁盘,并提供数据冗余来保证数据完整性的技术 RAID0:数据条带(好处:成本低,应用:数据备份) 需要硬盘数>=2

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

1. 什么是Amazon DynamoDB DynamoDB 是一种快速.全面受管的 NoSQL 数据库服务,它能让用户以简单并且经济有效地方式存储和检索任何数据量,同时服务于任何程度的请求流量.所有的数据项都存储在固态驱动器 (SSD) 中,同时在 3 个可用区域间进行复制,确保达到较高的可用性和持久性. 通过 DynamoDB,您可以卸下由于运行和扩展高可用性的分布式集群而带来的管理负担,而且只需以较低的价格为您使用的部分付费. 服务亮点 可扩展 – Amazon DynamoDB 旨在实现

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能