2012年8月8日 主要是根据选取条件来进行拆分 1.根据行数来选: data test; set oldset; if _n_=10 then output; if id="001" then output; run; 输出第10行的数据行和ID="001"的数据行并形成数据集test: 2.用where语句 3.用firstobs和obs的组合来截取一部分数据行 data test; set oldset(firstobs=10 obs=1000); run:

SAS进阶<深入解析SAS>之对多数据集的处理 1. 数据集的纵向串接: 数据集的纵向串接指的是,将两个或者多个数据集首尾相连,形成一个新的数据集. 据集的横向合并: 数据集的横向合并,指的是将两个或者多个数据集根据某种原则横向合并起来,形成新的数据集. 2. 数据集的纵向串接两种方法:1)使用SAS DATA步的SET语句.2)使用SAS过程步的APPEND过程. 2.1. 使用SET步纵向串接形式如下: DATA 新数据集; SET 数据集1 数据集2 <数据集3 数据集4 ...&

1. 数据来源 SAS数据来源主要有两种:一是通过input语句创建,另外一种方式是通过外部数据文件获取. 1.1 libname 1.2 odbc 1.3 passthrough 1.4 import 1.5 input 该方式是在SAS系统下通过input语句输入SAS数据块,实践中是最不常的用的一块. 2. set语句 从一个或者多个SAS数据集中读取观测值并实现纵向合并. 2.1 keep=选项 data keep; set sashelp.class(keep = age sex);

1. SAS逻辑库 1.1 创建SAS逻辑库: libname lb 'F:\Data_Model'; libname是关键字,lb是创建的逻辑库的名称,引号内的内容是目录路径,最后一个分号结束程序语句. 1.2 删除SAS逻辑库: libname lb clear; 执行此句,即可删除刚建立的lb逻辑库. 1.3 临时逻辑库和永久逻辑库 永久逻辑库和临时逻辑库的最大区别就是SAS进程关闭后SAS文件是否消失.临时逻辑库一般就是指work逻辑库. 2. SAS数据集 数据集是存在于逻辑库下边的,

SAS数据集是存储在SAS逻辑库中.由SAS创建和处理的SAS文件,是SAS存储数据的主要方式.SAS数据集包含以表的观测(行)和 变量(列)为形式存在的数据值,以及用以描述变量类型.长度和创建该数据集时所使用的引擎等信息的描述信息.根据其是否包含真正的数据值,SAS数据集可分为SAS数据文件和SAS视图.SAS数据文件包含 数据和描述信息,在逻辑库中的成员类型是DATA:而SAS视图不包含 数据值,是指向其他数据源的虚数据集,成员类型是VIEW.下面分别 介绍SAS数据集的文件内容.命名,各种

数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例) 数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例)   案例:     简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品表(数据量10w,稳定) 2.订单表(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万   垂直拆分: 解决问题: 表与表之间的io竞争 不解决问题: 单表中数据量增长出现的压力 方案: 把产品表和用户表放到一个serve

转:http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么

http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么就到

第一篇:BASE SAS分为数据步的作用及生成数据集的方式 我是学经济相关专业毕业的,从事数据分析工作近一年,之前一直在用EXCEL,自认为EXCEL掌握的还不错. 今年5月份听说了SAS,便开始学习,这里总结分享下学习历程及体会:第一本书是<SAS9.2从入门到精通>,从这本书学习到基本的SAS知识,可以作为入门教程. (本文为原创,禁止复制或转载,转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/smallcrystal/p/4830855.html ) 一.数据步的作用是生成

我们当前有如下目录结构的图像数据集(用于图像分类): 1. imageDatastore imageDatastore:imds = imageDatastore('./images', 'IncludeSubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames') 第一个参数./images表示文件所在的路径: 后续参数都是键值对(key-value)的形式 includesubfolders:是否继续读取子文件夹中的图像数据: labelsource:图像

在之前的博客中已经攻克了人脸检測的问题,我们计划在这篇博客中介绍人脸识别.性别识别方面的相关实现方法. 事实上性别识别和人脸识别本质上是相似的,由于这里仅仅是一个简单的MFC开发,主要工作并不在算法研究上,因此我们直接将性别识别视为一种特殊的人脸识别模式. 人脸识别可能须要分为几十甚至上百个类(由于有几十甚至上百个人).而性别识别则是一种特殊的人脸识别--仅仅有两个类. 一.基本工具 通过OpenCv进行性别识别的基本工具是FaceRecognizer.这是OpenCv2.x版本号中的一个主要的

拆分数据集train&test from sklearn.model_selection import train_test_split 可以按比例拆分数据集,分为train和test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , test_size=0.2) x是input,y是label,test_size是想要取的测试集比例 [持续更新] 参考笔记:https://blog.csdn.net/cymy001/artic

MySQL专题 1. 主键 超键 候选键 外键 主 键: 数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合.一个数据列只能有一个主键,且主键的取值不能缺失,即不能为空值(Null). 超 键: 在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键.一个属性可以为作为一个超键,多个属性组合在一起也可以作为一个超键.超键包含候选键和主键. 候选键: 是最小超键,即没有冗余元素的超键. 外 键: 在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键. 2.数据库事务的四个特性及含义 数据库事务tran

前情回顾 [第二天100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析][1],我们学习了简单线性回归分析,这个模型非常简单,很容易理解.实现方式是sklearn中的LinearRegression,我们也学习了LinearRegression的四个参数,fit_intercept.normalize.copy_X.n_jobs.然后介绍了LinearRegression的几个用法,fit(X,y).predict(X).score(X,y).最后学习了matplotlib.pyplot将训练集结果和

1. 主键 超键 候选键 外键 主 键: 数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合.一个数据列只能有一个主键,且主键的取值不能缺失,即不能为空值(Null). 超 键: 在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键.一个属性可以为作为一个超键,多个属性组合在一起也可以作为一个超键.超键包含候选键和主键. 候选键: 是最小超键,即没有冗余元素的超键. 外 键: 在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键. 2.数据库事务的四个特性及含义 数据库事务transanction

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欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是树本身是高度相关的. 随机森林是套袋(方法)的延伸,除了基于多个测试数据样本构建树木之外,它还限制了可用于构建树木的特征,使得树木间具有差异.这反过来可以提升算法的表现. 在本教程中,您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法. 完成本教程后,您将知道: 套袋决策树和随机森林算法的区别.

一.概述 目的:使用推荐系统可以给用户推荐更好的商品和服务,使得产品的利润更高 算法:协同过滤 协同过滤是推荐系统最常见的算法之一,算法适用用户过去的购买记录和偏好进行推荐 基于商品的协同过滤(IBCF计算每个商品之间的相似度矩阵): 1.任意两个商品计算相似度 2.每一个商品找出其k个最相似的商品 3.每一个用户找出那些商品与其之前购买的商品最接近的商品 基于用户的协同过滤(UBCF计算用户之间的相似度矩阵): 1.计算每个用户与用户之间的相似度,通常使用皮尔森相关系数和余弦距离 2.找出最相

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整

Redis给人的印象是简单.很快,但是不代表它不需要关注它的性能指标,此文简单地介绍了一部分Redis性能指标.翻译过程中加入了自己延伸的一些疑问信息,仍然还有一些东西没有完全弄明白.原文中Metric to watch *** 和 Metric to alert on ***这里翻译为需要观察的指标和需要告警的指标,不知道合不合适. 原文出处:https://www.datadoghq.com/blog/how-to-monitor-redis-performance-metrics/ 以下为