基本的代数运算有选择、投影、集合并、集合差、笛卡尔积和更名。 关系型数据库就是以关系代数为基础。在SQL语言中都能找到关系代数相应的计算。...系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。 数据系统设计必须在三个性能方便做出取舍，不同的数据库，CAP倾向性不同。...适合描述某个随机事件在单位时间／距离／面积等出现的次数。当n出现的次数足够多时，泊松分布可以看作正态分布。 ? 高斯分布就是正态分布。...当估计的是一个区间，即总体指标在某范围内的可能时，叫做区间估计，简单认为是人们常说的有多少把握保证某值在某个范围内。 参数估计需要先明确对样本的分布形态与模型的具体形式做假设。...Overfitting 过拟合 过拟合是机器学习中常碰到的一类问题。主要体现在模型在训练数据集上变现优秀，而在真实数据集上表现欠佳。
逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数，交叉熵主要用于度量分布的差异性 4、逻辑回归的梯度下降 5、多分类逻辑回归 一般逻辑回归是一个二分类模型，可推广至多分类 假设：离散型随机变量 y 的取值集合是...6.2.2、 L2 正则化 Ridge 回归，相当于为模型添加了这样一个先验知识：w服从零均值正态分布。...，提升表达能力 特征离散化后，模型会更稳定(比如对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为用户年龄，增加一岁变成完全不同的人，但区间相邻处样本会相反，所以怎样划分区间很重要) 特征离散化后，简化了...线性回归使用最小二乘法，实际上就是在自变量 x 和参数 w 确定，因变量 y 服从正态分布的假设下，使用最大似然估计的一个化简。...并在自变量与参数 w 确定情况下，逻辑回归可以看作广义线性模型在因变量 y 服从二元分布时一个特殊情况，而使用最小二乘法求解线性回归时，我们认为因变量 y 服从正态分布 参考网址： https://blog.csdn.net
抽取样本 总体：你研究的所有事件的集合 样本：总体中选取相对较小的集合，用于做出关于总体本身的结论 偏倚：样本不能代表目标总体，说明该样本存在偏倚 简单随机抽样： 随机抽取单位形成样本。...中心极限定理：如果从一个非正态总体X中抽出一个样本，且样本极大（至少大于30），则图片.png的分布近似正态分布。 ?...待补充知识一（t分布） 我们之前的区间预测有个前提，就是利用了中心极限定理，当样本量足够大的时候（通常大于30），均值抽样分布近似于正态分布。若样本量不够大呢？...卡方分布的定义 若n个相互独立的随机变量ξ、ξ、……、ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。 ?...最佳拟合直线：与数据点拟合程度最高的线。（即每个因变量的值与实际值的误差平方和最小） 误差平方和SSE： 线性回归法：求最佳拟合直线的方法（y=ax+b），就是求参数a和b 斜率a公式： ?
风险价值（VaR）告诉你在一个给定的时间段内，在预先确定的置信水平下，你能损失多少钱。...在方差-协方差方法中，我们使用的是参数方法，假设收益是正态分布。因此，我们只需要计算两个参数，即给定收益的平均值和SD（即标准差）。...假设我们在99%的置信水平下评估我们的VAR（或者简单地说，潜在的损失），我们将有一系列的损失结果在1%的尾部， VAR回答了问题:在1%的尾部，整个结果范围内的最小损失是多少？...ES回答了问题:在1%的尾部，整个结果范围内的平均损失是多少？ 首先，VaR。 VAR 如果X是h天的收益，那么 ,其中 。...首先，将数据拟合为正态分布和t分布。 mu_norm, sig_norm = norm.fit(returns 而各自的VaR和ES可以很容易地计算出来。
第三点是因为实体类继承了DataEntity这个框架提供的BaseEntity，在存储时会拥有额外的默认属性，分别是Id，version，CreateTime，logicalDel，它们分别是：框架内唯一主键...，在某些方法内会使用；版本号标记；创建时间；数据删除标记。...1.Curd Curd中有很多的重载方法，没有重载的方法只有withConverter和load，前者是默认的提供给用户使用自定义转换器的方法，而后者是根据表名和唯一Id以及该类类型去读取这个mongo...add()方法是该类内的插入数据方法，基础的使用方式参数为表名以及一个泛型类型，框架会将表名作为mongo中存储的表名字，而泛型类型会通过转换器转换为一个mongo节点类型进行存储。...queryByCondition()方法是该类内的条件查询方法，传入的参数是MonDBQueryCondition类型，会返回所有符合条件的数据集合，这里不做过多介绍，将在下一章展示具体的使用方法。
本文将通过可视化分析的方式，帮助客户进行GARCH VAR模型在套保期限方面的应用，为金融决策提供更加可靠的参考。...log( (as.numeric(as.character(data2$IF1502收盘价[1: 33 ]))))) 这段代码通过R语言对数据进行了处理，计算了股票和期货的对数收益率，并将结果存储在变量...，我们可以对Garch模型的拟合效果进行评估。...VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件。 VAR(var 通过结果，我们可以得出股票和期货之间的相互作用和动态变化。...正态性 通过正态性检验来评估VAR模型的残差是否满足正态分布。 从结果来看，残差的直方图接近正态分布曲线，因此可以认为残差满足正态分布。
图中粉色部分代表真实的样本数据，绿色部分表示正态分布数据，蓝色部分代表对数正态分布数据。其中正态分布和对数正态分布数据与实际样本数据具有相同的均值和方差。...给定一组样本x1,x2,…,xn，其中每个观测值都是一个d维的向量，K均值算法的目标是在最小化类内离差的前提下将这n个观测值分成 k(拟合K均值模型需要计算样本之间的欧式距离，我们无法很好地量化 Android 用户和 iOS 用户之间的距离。...为了获取最佳类别数目，我们可以尝试对所有的样本分别拟合 2-20 个类别的模型，然后通过评估统计量的表现情况来选取最佳类别数目。作为一名分析师，拟合多少个类别的模型都是由你决定的。...如果我们的最佳类别数目在 2 和 20 之间，那么我们倾向于选择具有最小 twss 的类别数目。
图中粉色部分代表真实的样本数据，绿色部分表示正态分布数据，蓝色部分代表对数正态分布数据。其中正态分布和对数正态分布数据与实际样本数据具有相同的均值和方差。...给定一组样本x1,x2,…,xn，其中每个观测值都是一个d维的向量，K均值算法的目标是在最小化类内离差的前提下将这n个观测值分成 k(拟合K均值模型需要计算样本之间的欧式距离，我们无法很好地量化 Android 用户和 iOS 用户之间的距离。...为了获取最佳类别数目，我们可以尝试对所有的样本分别拟合 2-20 个类别的模型，然后通过评估统计量的表现情况来选取最佳类别数目。作为一名分析师，拟合多少个类别的模型都是由你决定的。...如果我们的最佳类别数目在 2 和 20 之间，那么我们倾向于选择具有最小 twss 的类别数目。 ?
: update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。...update: update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的。...collection_name)->insert($data,true); } return succes ---- YII2+yiisoft/yii2-mongodb 数据库配置 主要配置包括class和dsn属性,多个复制集合实例在...操作符更新 $push操作 ThinkPhp5框架,Mongo驱动 "topthink/think-mongo": "^1.2", 数据集模式 用户角色user_roles关联关系集合1:N {...我们在开发过程中，可以通过具体的场景选择合适的操作符。
1.DNN 与 DeepFM 之间的区别 DNN 是 DeepFM 中的一个部分，DeepFM 多一次特征，多一个 FM 层的二次交叉特征 2.在使用 deepFM 的时候是如何处理欠拟合和过拟合问题的...l 欠拟合：增加 deep 部分的层数，增加 epoch 的轮数，增加 learning rate，减少正则化力度 l 过拟合：在 deep 层直接增加 dropout 的率，减少 epoch 轮数...，增加更多的数据，增 加正则化力度，shuffle 数据 3.deepfm 的 embedding 初始化有什么值得注意的地方吗 l 常规的是 Xavier，输出和输出可以保持正态分布且方差相近：np.random.rand...20 次的历史行为的，所以我们记录了每一个用户实际点击的次数，在做 embedding 的时候，我们除以的是真实的 historylength 20 次点击过去一周内的行为，曾经尝试扩大历史点击次数到...线性搜索的象限约束不同，当 MLR 参数不在零点时，line search 保持在参数所在象限内搜索，在零点时，参数在方向导数约束的象限内进行 line search，给定更新方向，MLR使用了 backtracking
Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象。...mongo的各种命令 mongo的命令是其精髓，这些十分复杂的命令集合在一块，使得mongo的查询变得绚丽而高效。...mongo内的每个表称作一个collection(集合)，使用命令类似于MySQL，切换到数据库内直接对每一个collection操作。...mongo的用户、数据导入导出和集群 用户管理 MongoDB默认不开启授权。可以在开启服务器时添加 --auth 或者 --keyFile 选项开启授权。...我们通过创建用户，创建角色，给用户分配/回收不同的角色来进行用户管理。 添加角色时要先在admin数据库中添加一个管理员角色，然后使用管理员角色在每个库添加不同的角色。
文章背景：Excel中，在创建完一个用户窗体（Userform）后，有时想要在此基础上，创建针对另一场景的用户窗体。那么，如何在工作簿内复制用户窗体呢？下面介绍两种办法。...方法一： 先将用户窗体导出为窗体文件，然后再导入。为避免导入错误，导入前，需要修改当前用户窗体的名称。...方法二： 将用户窗体移到新工作簿内，然后再将该用户窗体移回原工作簿。为避免移入错误，移入前，需要修改新工作簿内用户窗体的名称。具体步骤如下： （1）新建一个启用宏的工作簿（*.xlsm）。...（2）选中需要复制的用户窗体，将该窗体拖动到新工作簿内。 （3）修改新工作簿内用户窗体的名称，避免移入窗体时，出现同名窗体已存在的错误。...（4）将新工作簿的用户窗体拖动到原工作簿内。 视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0bf2suaaaaaatqal5kdw5fqvbfodackqaaaa.f10002.mp4?
{“greeting”:“hello,world”, “foo”: 3}在MongoDB中基本的概念是文档、集合、数据库。...在MongoDB中，常用命令包括数据库操作、集合操作、文档操作等几个方面。...，但是在连接时会提示授权错误，暂时就用admin一个用户就行6.3 mongoexport导出表 或 表中部分字段常用命令格式mongoexport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p...#显示当前所有用户db.removeUser("userName") #删除用户#添加用户、安全认证#首先必须使用admin数据库，进行新用户授权；授权成功后，关闭mongo服务use admindb.createUser...索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。
，衡量模型好坏 异常检测方法 主要分为三大类： 基于统计模型 基于统计模型的异常点检测技术将所有数据构建成一个数据模型，其认为异常点是那些与模型不能完美拟合的对象。...基于正态分布的一元异常点检测 假设数据集由一个正态分布产生，该分布用 表示（如图 11 -1 所示），其中， 和 分别表示均值和标准差 。...KNN KNN 算法是基于邻近度的算法， 不需要对数据集进行统计模型的拟合，可以直接用距离来识别异常点。...其中， 是x的k个最近邻的集合， 是该集合的大小 。 半径 d 内的个数 即一个对象周围的密度等于该对象指定半径 d 内对象的个数。d是人为选择的，那么这个d的选择就很重要了。...其中， 是x的k个最近邻的集合， 是该集合的大小 。 独立森林 Isolation Forest 首先，要理解独立森林，就必须了解什么是独立树，下文简称 iTree 。
总体：包含所有研究个体的集合。 样本：经过抽样总体中的部分个体。 均值：变量的数值之和除以变量的个数。 极差：变量的最大值与最小值之差。 方差，标准差反映数据的离散程度，其值越大，数据波动越大。.../ 01 / 正态分布 在实际情况里，总体的信息往往难以获取，所以需要抽样，通过样本来估计总体。 点估计和区间估计是通过样本来估计总体的两种方法。...正态分布：关于均值左右对称的，呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。 在现实生活中，男女身高(性别有影响需区分开)、体重、考试成绩都是属于正态分布。...# distplot:集合功能,kde:显示核密度估计图,fit:控制拟合的参数分布图形,本次为拟合正态分布 sns.distplot(df.score, kde=True, fit=stats.norm...在进行双样本t检验前，有三个基本条件需要考虑。
由于正态分布关于均值μ对称，数值分布在（μ-σ，μ+σ）中的概率为0.6827，数值分布在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为0.9973。...对于一个右偏数据，如下左图，λ取3.69时，转换后的数据分布近似一个正态分布，如下右图。严格地来说，在应用正态分布的性质之前，还需对转换后的数据做正态性检验。 ?...3、幂律分布vs正态分布 除了常见的正态分布，还有一种极其重要却极易被忽略的分布-幂律分布。在日常的数据分析中，订单数据和浏览数据常呈现近似幂律分布。...考虑到计算中数据的倾斜问题，在不影响整体效果的情况下，可根据更加细致的分位点对极端值进行取舍。 4、回归分析 在回归分析中，尤其是线性回归中，异常的数值也会对模型的拟合效果产生较大的影响。 ?...删除强影响点之后，橘色的曲线对大部分的点的拟合都比较满意。 5、基于密度的方法 在一维空间中的固有思维是较大或较小的数据会是异常，但是在高维空间中，数据是不能直接拿来比较大小的。
正态分布（高斯分布）是最常用的一种概率分布，通常正态分布有两个参数μ和σ为标准差。N(0,1)即为标准正态分布。 ?...当我们新上一个模型，部分用户的反馈特别异常，我们不知道是不是异常数据，在接下来的分析中需不需要剔除，我们可以用统计学方法予以取舍。 ?...然后在根据G-test的base值，观察目标用户可信的最大置信度，判断置信度是否符合我们的最低要求；likelihood Ratio方法类似，相关论文可以直接搜索。...接下来判断未知标签的新增数据是否为正常用户的话，直接根据之前判断出来的拟合打分卡曲线去做0-1概率预估就行了。...N=3 这样做的好处就是，随着N的增加可以将异常点或者异常点群集中在某一个离散阶梯范围内。 通过对RNN的有监督训练，构造异常样本分类器，进行异常值识别。
这个缺陷影响facebook ”claim email address”功能，当一个用户试图增加一个已在facebook注册过的邮箱，他会有一个选项”claim it”，当用户claim一个email地址...当一个用户试图发送请求至一个@hotmail.com邮箱时，他会请求以下链接： https://www.facebook.com/support/openid/proxy_hotmail.php?...链接会重定向用户到Hotmail的登录页面。 “你必须使用能够和加密参数匹配的邮件地址登陆账户。一旦登陆后，你会收到最后一个链接，格式像下面这样。”
") #仅删除数据库内全部集合（collection） mongo.drop(mongo, ns = "rmongo_test.mydata1") #移除数据集合内的某一特定表 mongo.remove...(mongo, ns, criteria = mongo.bson.empty()) #移除集合内选定条件的记录 ?...其中ns是命名空间参数，格式为“数据库名称.集合名称”。 rmongodb内没有专门创建数据库或者在数据库中创建集合的函数，想要创建的话仅需在插入数据时指定一个不存在的ns参数即可。...#换一个表名则会在rmongo_test数据库中新建一个表 mongo.drop(mongo, ns = "rmongo_test.mydata1") #移除数据集合内的某一特定表（删掉刚才新插的...#$gte大于等于 {'age': {'$ne': 20}} #$ne不等于 {'age': {'$in': [20, 23]}} #$in在范围内
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