相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低

sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando

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修改表字段语句: alter table 表名 alter column  字段名 set data type varchar(7700) 如: ALTER TABLE JV_BI_BACK_OPER_LOG alter column  OPERATION_DESC set DATA TYPE varchar(7700) 查看表字段语句:select *from syscat.columns where tabname = '表名' and colname = '表列名',如: select *

最近开发中,遇到了窗体不能居中的问题,看了网上的很多文章,窗口居中,无非都是move至窗口的中心目标; 有两种方式, 一种在构造函数中直接计算中心坐标; 另一种是在窗口show后再move至相应坐标.但是自己在构造函数中添加了对应的句子以后,窗体不在窗口的(0,0)点显示,反而在右下角显示,自己很是郁闷.网上的两种方法,基本操作如下: 方法一:在窗口(QWidget类及派生类)的构造函数中添加如下代码: #include <QDesktopWidget> //.......QDesktopWi

数据库增长方式主要有两种,按百分比自动增长和按固定大小自动增长,设置初始大小和增长方式需谨慎. 初始大小就是建库的大小,设小了,容易造成磁盘碎片,频繁增长也会影响IO响应.设大了,也不行,设大了,每次增长会占用较长时间,拖累IO子系统. 1.对于数据库文件设置,可以根据你每次向表中插入的数据的多少来设定:我的表每次最多插入数据大小为40MB,则可以将数据初始大小设置为50,增长大小设置为40MB.这样可以减少磁盘碎片: 事实证明,该方法有效.我以前数据库初始大小设为100MB,增长方式为按比例增

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Linux的进程优先级 为什么要有进程优先级?这似乎不用过多的解释,毕竟自从多任务操作系统诞生以来,进程执行占用cpu的能力就是一个必须要可以人为控制的事情.因为有的进程相对重要,而有的进程则没那么重要.进程优先级起作用的方式从发明以来基本没有什么变化,无论是只有一个cpu的时代,还是多核cpu时代,都是通过控制进程占用cpu时间的长短来实现的.就是说在同一个调度周期中,优先级高的进程占用的时间长些,而优先级低的进程占用的短些.从这个角度看,进程优先级其实也跟cgroup的cpu限制一样,都是一

为什么要有进程优先级? 这似乎不用过多的解释,毕竟自从多任务操作系统诞生以来,进程执行占用cpu的能力就是一个必须要可以人为控制的事情.因为有的进程相对重要,而有的进程则没那么重要. 进程优先级起作用的方式从发明以来基本没有什么变化,无论是只有一个cpu的时代,还是多核cpu时代,都是通过控制进程占用cpu时间的长短来实现的. 就是说在同一个调度周期中,优先级高的进程占用的时间长些,而优先级低的进程占用的短些. 请大家真的不要混淆了系统中的这两个概念:nice(NI)和priority(PR),

进程优先级起作用的方式从发明以来基本没有什么变化,无论是只有一个cpu的时代,还是多核cpu时代,都是通过控制进程占用cpu时间的长短来实现的. 就是说在同一个调度周期中,优先级高的进程占用的时间长些,而优先级低的进程占用的短些. 请大家真的不要混淆了系统中的这两个概念:nice(NI)和priority(PR),他们有着千丝万缕的关系,但对于当前的Linux系统来说,它们并不是同一个概念. 什么是NICE值? NICE值应该是熟悉Linux/UNIX的人很了解的概念了,它是反应一个进程“优先级

转:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-05/131244.htm 深入 Linux 的进程优先级 [日期:2016-05-11] 来源:liwei.life  作者:@orroz [字体:大 中 小]   为什么要有进程优先级?这似乎不用过多的解释,毕竟自从多任务操作系统诞生以来,进程执行占用cpu的能力就是一个必须要可以人为控制的事情.因为有的进程相对重要,而有的进程则没那么重要. 本文作者:邹立巍 Linux系统技术专家.目前在腾讯SNG社交网络运营部 计

目录 一.简介 二.NICE值 三.优先级 四.实时进程 一.简介 进程优先级起作用的方式从发明以来基本没有什么变化,无论是只有一个cpu的时代,还是多核cpu时代,都是通过控制进程占用cpu时间的长短来实现的.就是说在同一个调度周期中,优先级高的进程占用的时间长些,而优先级低的进程占用的短些. 在系统上我们最熟悉的优先级设置方式是nice和renice命令. 二.NICE值 nice值应该是熟悉Linux/UNIX的人很了解的概念了,我们都知它是反应一个进程"优先级"状态的值,其取值

大家好,又见面了. 在JAVA做前后端分离的项目开发的时候,服务端需要提供接口文档供周边人员做接口的对接指导.越来越多的项目都在尝试使用一些基于代码自动生成接口文档的工具来替代由开发人员手动编写接口文档,而Swagger作为一款优秀的在线接口文档生成工具,以其功能强大.集成方便而得到了广泛的使用. 在项目中有一种非常常见的场景,就是接口的请求或者响应参数中会有一些字段的取值会限定为固定的几个可选值之一,而在代码中这些可选值往往会通过定义枚举类的方式来承载,比如: 根据操作类型,过滤对应类型的用户

PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了.那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中,要求K<D且最大化投影数据的方差.这里的K值既可以指定,也可以利用主成分的信息来确定. PCA其实就是方差与协方差的运用. 降维的优化目标:将一组 N 维向量降为 K 维,其目标是选择 K 个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,

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前言简介 class文件是源代码经过编译后的一种平台中立的格式 里面包含了虚拟机运行所需要的所有信息,相当于 JVM的机器语言 JVM全称是Java Virtual Machine  ,既然是虚拟机,他终归要运行在物理机上 在操作系统中体现出来的也就是一个进程 操作系统会给他分配资源,割一块内存作为他的地盘 class文件是静态的,想要运行程序,JVM需要将class文件中的信息加载到加载到他的地盘 然后处理他可以处理的数据类型的数据   JVM将这块内存按照功能进行了更细的划分,不过终究是一个

原创博文,转载请注明出处. (为了节约空间,打印结果常用"..."表示省略) 一.加载数据集 1. 加载sklearn自带的数据集 scikit-learn有一些自带的标准数据集,例如用于分类的经典数据集iris和digits以及用于回归的boston house prices数据集. 这些自带的数据集一种是类似字典的对象,它保存所有的数据(通常情况下,特征向量存储在.data成员中,在监督学习中,标签存储在.target成员中)和关于数据的元数据(如.target_names成员用来

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

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