一、引言市场篮子分析（Market Basket Analysis）是一种用于发现商品之间关联关系的数据挖掘技术。它广泛应用于零售业，帮助商家了解顾客的购买行为，从而优化商品布局、制定促销策略等。...Pandas作为Python中强大的数据分析库，在进行市场篮子分析时具有极大的优势。二、基础概念事务在市场篮子分析中，一次购物记录被称为一个事务。...解决方案：可以使用Pandas的str.split()方法将字符串形式的商品名称分割成列表。...例如，将某列数据从字符串类型转换为整型：df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)五、总结市场篮子分析在商业领域有着广泛的应用前景。...通过Pandas进行市场篮子分析时，要注重数据预处理、合理选择算法、正确设置参数以及准确解读结果。同时，要注意避免常见的报错情况，这样才能更好地挖掘出有价值的商品关联关系，为企业决策提供有力支持。
R语言中的分类变量在进行回归分析时，通常会进行一些编码设置，最常见的是哑变量设置，除了哑变量，还有其他的很多类型。...通常一个有K个类别的分类变量在进入回归分析时，会被自动编码成K-1个序列，然后会得到K-1个回归系数，这些回归系数对应着因变量根据K个类别分组后计算的平均值！...比如我们在做逻辑回归时哑变量的设置是如何进行的，重复测量方差分析多重比较中contrast是怎样设置的等。 演示数据 使用hsb2数据集进行演示。...哑变量编码后的数据进入回归分析时的具体操作可以这么理解，比如现在是race.f这个变量设置了哑变量编码的方式，那当它进入回归分析时，这一列就被我们设置的另外3列替代了，也就是原数据中的race.f这一列被另外...只用在有序分类变量（有序因子）且不同类别间对因变量影响相同的情况下。
~ 01 分类变量 01 一个分类变量 一个分类变量的分析方法可考虑频次和百分比，用饼图或者柱状图表示都可以 我们也可以通过设置画布布局来同时显示两个连续变量的各自探索情况 02...两个分类变量 结合两个分类变量考量的分布情况可考虑使用交叉表 cross table 这里我们将探究每个地区的学区房分布情况：参数 margins 设置为 True 表示在最后一行与最后一列显示汇总统计...ALL 如果要将上述交叉表可视化，可考虑使用前人的轮子：一行代码快速绘制标准化的堆叠图，反映占比的同时还能看出每一类的数据量大小 02 连续变量 01 一个连续变量 直接进行描述性统计分析...+ 描述性统计分析，制造出分类变量下每类的单一的连续变量相当于求分类后的每类的统计量，groupby 后面不跟统计量的代码没有意义 分类箱型图，柱形图等，两坐标轴中一个为分类变量，另一个为连续变量 统计量是样本的数值概要...，用来描述样本；参数则是总体的数值概要 同理，也可绘制箱线图 02 两个分类 + 一个连续 使用数据透视表，即在两个分类变量探索时使用的交叉表的升级 先整体确定由两个分类变量构成的行索引 index
一、变量的定义 在python中定义变量很简单，只要一个赋值语句就可以了比如： a = 10 这里就成功定义一个变量了，这里的a是变量名，=号是赋值，10是变量的值。...这里要特别注意的是使用=号把10 赋值给a，这个顺序不能错乱。 二、变量的分类 上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型的变量属于整数类型，但是仅仅一个整数类型的变量还无法满足我们的需求。...基础课程中主要接触的变量类型就是上面的四种，后面还会学习到一些复杂的类型，比如字典，列表，集合等都可以归结为变量的一种类型。...，比如int a = 10,这样这个变量a就已经被局限于整形，不能使用其他类型值了。...Python语言中经常使用一个函数(type())来判断变量的类型，比如上面的a=10这个变量。 4-1.png 返回结果为int。
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用柱状图进行展示，基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
尽管静息态EEG研究已经证实抑郁症和健康人的脑功能网络存在统计学差异，但是，到目前为止，基于机器学习的多变量模式分析能否捕获整体的EEG功能连接模式以实现高准确率区分抑郁症患者与正常对照者还尚未可知。...首先，对EEG信号进行1-40Hz的带通滤波；其次，肌电和眼电等噪声用TrimOutlier插件去除；第三，插补坏道；第四，采用REST方法对EEG信号进行重参考；第五，EEG中包含高频噪声成分的数据点使用...5.分类器和性能评价 该研究使用支持向量机 (SVM)、K邻近、决策树 (DT)和朴素贝叶斯(NB)4种分类器。...该研究的分析流程如图1所示： 结果与讨论 1.功能连接矩阵 患者组、健康对照组、患者组-健康对照组以及健康对照-患者组的组平均功能连接矩阵如图2所示。...2.分类结果 采用不同的分类器得到不同的分类准确度，具体如表2所示。
1，问题与思考：网购满意度与地区有关系 如果检验两个类别变量网购满意度，地区是否存在关系？ 如果存在，关系强度有多大？...拟合合优度检验使用的统计量： 2，具体案例分析 第一步：提出假设 Ho:满意度与地区独立 H1:满意度与地区不独立 第二步：计算期望频数和检验统计量： 要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立...，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得。...，合计的出统计量的值。...： R实战模拟： 检验注意事项： 1，仅有两个单元格，单元格最小期望不应小于5 2，两个以上单元格，期望小于5的单元格不能超过20% 3，两个类别变量相关性强度的度量
[说明] 本文是 Solv 研究组对于本次 crypto 市场暴跌的深度分析的第二篇，主要阐述 2018 年以来 crypto 市场美元化的基本事实，并介绍这个变化对 crypto 市场的外部影响。...有些是正当的交易需求，也有一些是灰色地带的交易需求。这种需求是客观存在的，美元不去占领这个市场，人们就会使用欧元、日元或者其他货币。对美国来说，与其让其他货币占据这个巨大的市场，不如由美元来占领。...如果短时间之内在全世界有亿万民众起来使用 crypto 这种新技术，如果 crypto 和 Web3 注定会成为十万亿美元级别的大市场，那么站在美国的立场上来考虑，是严防死守坚决打击，还是站在一旁指指点点...我们看到，NFT 市场和 Web3 游戏市场目前还是普遍使用 ETH、SOL 等原生 crypto 资产进行支付，这赋予这些数字资产以“准货币”的地位。...但这些话题并不在本系列文章的关注范围之内。 在本系列的下一篇文章中，我们将分析 crypto 行业中美元流动性的创造和配置机制，由此揭示本轮市场流动性崩溃的过程，并给出改进的建议。
分类变量 的水平一定要压缩 模型中分类变量一般需要处理成0-1形式的哑变量。...分类变量 水平压缩的方法 一般情况，分类变量水平压缩有下面两种方法，这一篇先说说我对哑变量编码法的理解： 哑变量编码法； 基于目标变量的WOE转换法； 我眼中的 哑变量编码法 建模时，...SAS构建逻辑回归模型时会使用CLASS语句去告诉软件该变量为分类变量，同时，SAS也会自动生成对应的N-1个哑变量，而回归模型则需手动设置生成哑变量，这个环节与回归模型相比，逻辑回归模型更加简单便捷。...变量压缩 的原则 变量压缩遵循的基本原则为：将缺乏变异性的 数据分类 压缩处理掉。...合并的过程需要手动完成，需要将每一个分类变量拿出来后，逐一进行列联表分析，然后人工的去挑出没有变异的值后，再手动进行合并。
变量的线程安全 成员变量和静态变量是否线程安全？...局部变量是线程安全的 但局部变量引用的对象则未必 如果该对象没有逃离方法的作用访问，它是线程安全的 如果该对象逃离方法的作用范围，需要考虑线程安全 局部变量线程安全分析 public static void...： 无论哪个线程中的 method2 引用的都是同一个对象中的 list 成员变量 method3 与 method2 分析相同 将 list 修改为局部变量 class ThreadSafe {...： list 是局部变量，每个线程调用时会创建其不同实例，没有共享 而 method2 的参数是从 method1 中传递过来的，与 method1 中引用同一个对象 method3 的参数分析与 method2...例如，可以使用synchronized关键字对StringBuilder类或StringBuffer类的共享代码块进行同步，或者使用ThreadLocal使得每个线程都拥有自己的StringBuilder
被大众熟知的一二线城市市场，即新能源的A面，竞争日趋饱和，价格战火热；而相对不瞩目的三四线及以下城市下沉市场，我们称之为新能源的B面，面临着完全不同的市场结构，如何更好地开拓、服务好新能源的B面，将成为...另一家造车新势力理想，也传出了全新车型的谍照......叠加之前排期的各家车企车型，我们分析，新能源市场会在2023年集中形成“新生儿潮”。...再深挖一些的话，新能源汽车和下沉市场的用车习惯不可谓不合拍：下沉市场用户对价格普遍比较敏感，而新能源车的使用成本远低于燃油车；新能源车需要考虑充电的便利性，下沉市场的私人充电桩成本同样低于一二线城市；三线及以下城市的规模不大...综合以上种种因素，下沉市场之于新能源汽车的价值，将不断从“销量补充”升格为“增长引擎”，甚至改写市场格局。适者生存，高效占领下沉市场的快速通道为何一些新品牌新势力在下沉市场的渗透不尽如人意？...沿循这样的逻辑，被卖好车连接起来的“新车商”，正是最了解下沉市场规则的人，或将是新能源市场争夺赛的最大变量。
在这篇博客中，我将会向你介绍如何在keras的基础上，使用深度学习网络为分类变量创建嵌入。这一概念最初由Jeremy Howard在他的fastai课程上提出。更多详情请查看链接。...分类变量：根据一定的特征，这些离散的变量可以对数据进行分类。例如计算机内存的种类（即RAM内存、内置硬盘和外置硬盘等等）。...当我们在建立一个机器学习模型的时候，大多数情况下，我们要做的不仅仅只是对分类变量进行变换并应用到算法中。变换的使用对于模型性能有着很大的影响，尤其是当数据拥有大量高基数的分类特征时。...模型摘要 嵌入层：对于分类变量，我们对于嵌入层的大小进行分类。在本次实验中我设为了3，如果我们增加其大小，它将会捕捉到分类变量之间关系的更多细节。...总结 总的来说，我们可以看到，在使用Cat2Vec后，我们可以用低纬度嵌入表示高基数的分类变量的同时，也保留了每个分类之间的联系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、问题与数据 研究者想探索类风湿关节炎躯体感觉的症状数量与疼痛等级之间的关系，从一家大型医院入院治疗的类风湿关节炎病人中随机招募了364例研究对象。...类风湿关节炎门诊的医生使用疼痛量表对每个研究对象的疼痛进行评级。研究对象自报的类风湿关节炎躯体感觉症状数量在1-6个之间，为有序分类变量，变量名为symptoms。...医生将研究对象的疼痛分为四级：1级(轻度影响生活，轻度疼痛)、2级(轻度影响生活，高度疼痛)、3级(高度影响生活，疼痛致行为中度受限)和4级(高度影响生活，疼痛致行为重度受限)，变量名为pain。...二、对问题分析 要判断类风湿关节炎躯体感觉症状数量与疼痛等级之间是否有线性变化的趋势，可以使用Mantel-Haenszel卡方检验。...假设1：其中一个变量是有序分类变量。 假设2：另一个变量是有序分类变量(或二分类变量)。 假设1和假设2与研究设计有关。经分析，本研究数据符合假设1和2。
使用Copula建模相关默认值 鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个Copula对象用于每个债务人的信用与潜在变量模型。...潜在变量由一系列加权潜在信用因子以及每个债务人的特殊信用因子组成。潜在变量根据其默认概率映射到每个方案的债务人的默认或非默认状态。...使用Copula对象，您可以模拟某个固定时间段（例如，一年）的默认值和损失。 在此示例中，每个交易对手都使用一组权重映射到两个基础信用因子。...Weights2F变量是一个，其中每一行包含一个单一的对方的权重。前两列是两个信用因子的权重，最后一列是每个交易对手的特殊权重。此示例中还提供了两个基本因子的相关矩阵。...默认情况下，使用高斯copula。此函数在内部将已实现的潜在变量映射到默认状态，并计算相应的损失。
p=4305 使用Copula建模相关默认值 此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易对手违约。 鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。...一个Copula对象用于每个债务人的信用与潜在变量模型。潜在变量由一系列加权潜在信用因子以及每个债务人的特殊信用因子组成。潜在变量根据其默认概率映射到每个方案的债务人的默认或非默认状态。...Weights2F变量是一个，其中每一行包含一个单一的对方的权重。前两列是两个信用因子的权重，最后一列是每个交易对手的特殊权重。此示例中还提供了两个基本因子的相关矩阵。...默认情况下，使用高斯copula。此函数在内部将已实现的潜在变量映射到默认状态，并计算相应的损失。...对于非常高的自由度，使用t copula的结果与使用高斯copula的结果相似。自由度非常低，因此结果显示出显着的差异。
C++变量的引用 C++可以对一个数据可以使用引用，引用是C++对C语言的一个重要扩充，引用是一种新的变量类型， 它的作用是为一个变量起一个别名。...声明change是temp的引用，可以理解为：使变量change具有变量temp的地址。...在C++中，声明一个引用类型变量时，必须同时使之初始化，即声明它代表哪一个变量，在声明变量change是变量temp的引用后，在它们所在函数执行期间，该引用类型变量change始终与其代表的变量temp...经典案例：C++使用变量的引用。...-- Process exited after 3.501 seconds with return value 0 请按任意键继续. . . 8.8 C++变量的引用 | 使用变量的引用 更多案例可以go
前几天看到一篇综述解读，来源于水生态健康： 微生物生态学中的多变量分析 里面一个表感觉比较有意思：统计了100多年应用各种统计方法的文章比例。...我搜索的条件（数据库，文章类型）比原文还严格，但是得到的文章数远远高于他的结果。...但是PCA数量/比例最多这一规律是一致的。而其他方法使用比例都很低。我也做了一下CA分析，结果如图。 原文中不同方法能分得比较开，细菌和微生物关键词会聚到一起。...而我的结果中不同物种类型分得很开，分析方法则比较集中，离细菌比较近。其中DCA，PCA，CCA，Mantel区分不开。看来不同物种分析方法差距还是比较大的。...点分享 点点赞 点在看 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。
本文的内容来自参考书《Python机器学习基础教程》第四章数据表示与特征工程第一小节的内容 自己最浅显的理解：数学建模是基于数学表达式，数学表达式只认数字（连续变量），不认字符（分类变量）；那么如何将我们收集到的数据中的字符转换成数字...，科学家起了一个比较高端的名字叫做特征工程（feature engineering） 比如这一小节中使用到的示例数据：1994年美国成年人的收入，此数据集的任务是预测一名工人的收入是高于50,000美元还是低于...那么如何处理这种情况，一种解决办法是使用one-hot编码（或者叫做N取一编码，也叫作虚拟变量dummy variable）。...虚拟变量背后的思想就是将一个分类变量替换为一个或多个新特征，新特征取值为0，1，对于数学公式而言0，1两个值是有意义的。...参考文献 https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html 使用get_dummies()函数对分类变量进行转换 df_dummies = pd.get_dummies
探索数据集 探索性数据分析可以通过统计评论、正面评论、负面评论等的数量来进行，比如我们可以查看数据集中有多少评论？数据集中的正面和负面情绪评论是否得到很好的体现？...PorterStemmer 和 LancasterStemmer 是两种流行的流媒体算法，它们有关于如何截断单词的规则。 2.词形还原：这考虑了单词的形态分析。它使用语言词典将单词转换为词根。...BernoulliNB 是为二元特征设计的，这里就是这种情况。 使用朴素贝叶斯模型进行情感分类的步骤如下： 将数据集拆分为训练集和验证集， 建立朴素贝叶斯模型， 查找模型精度。...预测的测试数据集的使用predict()方法的意见。 test_ds_predicted = nb_clf.predict(test_x.toarray()) 寻找模型精度 让我们打印分类报告。...朴素贝叶斯分类模型是最广泛使用的文本分类算法。下一篇文章将讨论使用少量技术（例如使用 N-Grams）进行文本分析的一些挑战。
说明：现在市面上定义变量的教程和书籍基本都放在存储过程上说明，但是存储过程上变量只能作用于begin…end块中，而普通的变量定义和使用都说的比较少，针对此类问题只能在官方文档中才能找到讲解。...MySQL中用户变量不用事前申明，在用的时候直接用“@变量名”使用就可以了。...注意上面两种赋值符号，使用set时可以用“=”或“:=”，但是使用select时必须用“:=赋值” 用户变量与数据库连接有关，在连接中声明的变量，在存储过程中创建了用户变量后一直到数据库实例接断开的时候...在此连接中声明的变量无法在另一连接中使用。 用户变量的变量名的形式为@varname的形式。 名字必须以@开头。 声明变量的时候需要使用set语句，比如下面的语句声明了一个名为@a的变量。...三、会话变量 服务器为每个连接的客户端维护一系列会话变量。在客户端连接数据库实例时，使用相应全局变量的当前值对客户端的会话变量进行初始化。
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