公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是UCI金融信贷数据集的第二篇文章：基于LightGBM的二分类建模。...主要内容包含：数据基本信息缺失值信息不同字段的统计信息目标变量的不均衡性变量间的相关性分析基于QQ图的字段的正态检验数据预处理（编码、归一化、降维等）分类模型评估标准基于LightGBM建立模型1 导入库第一步还是导入数据处理和建模所需要的各种库...In 2:df = pd.read_csv("UCI.csv")df.head()Out2:3 数据基本信息1、整体数据量整理的数据量大小：30000条记录，25个字段信息In 3:df.shapeOut3..._legend.remove()8 正态检验-QQ图为了检查我们的数据是否为高斯分布，我们使用一种称为分位数-分位数（QQ图）图的图形方法进行定性评估。...9.1 分类型数据处理针对分类型数据的处理：In 42:df["EDUCATION"].value_counts()Out42:EDUCATION2 140301 105853 49175
度量值的天性是按照筛选上下文实现动态计算，动态计算靠的就是CALCULATE，每个度量值都用到了CALCULATE，因此CALCULATE可以称之为核心函数。...以SUMX函数第二参数的一个小坑为例，有如下表格，求每个客户的最大值之和。SUMX第二参数放上不带CALCULATE的表达式，会出现错误的结果。...i CALCULATE+FILTER(表, 布尔表达式)，只对涉及列满足布尔表达式的值返回计算结果，对该列的其他值返回空，用这一列做维度展示数据时，符合一般的业务逻辑，不会觉得有错误。...)，清除该表/列的筛选，返回满足布尔表达式的值。...ALL后面是表的时候，该表的任何列的筛选都会被清除；ALL后面是列的时候，仅清除该列的筛选，与用途2效果相同。
MySQL 在MySQL里，可以使用AES_ENCRYPT和AES_DECRYPT来实现数据的加解密。...09-26 11:07:30 | +----+--------+---------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) 如果直接使用AES_ENCRYPT会发现数据是乱码的...（或者临时开启general_log） 即可抓取到秘钥内容，DBA有了秘钥后，就可以解出明文数据。...', 'my_secret_key', 'cipher-algo=aes256'); 注意 基于数据库函数或者扩展的加解密，实际上对安全需求高的场景下是不推荐使用的。...更推荐使用： 1、专用的秘钥管理器（例如云厂商的kms服务、或者开源的vault） 2、自研加解密的基础服务
基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....预测建模 : ① 目的 : 根据现有的数据集的 若干 ( 1 个或多个 ) 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 预测其它属性值 ; ② 示例 : 分类 ; 2 ....描述建模 : ① 目的 : 根据现有数据集的 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 对数据样本进行概括 ; ② 示例 : 聚类 ; II . 预测模型 与 函数映射 ---- 1 ....预测建模 测试集 ---- 1 . 预测建模相关数据集 : 预测建模中用到 3 类数据集 , 训练集 , 测试集 , 新数据 ; 2 ....确定 : 这是数据挖掘算法的核心部分 ; ⑤ 评分函数 : 评分函数值达到最大 ( 最小 ) 确定参数 \theta 值 ; 如 似然函数 ( 评分函数值越大越好 ) , 误差平方和 ( 评分函数值越小越好
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是UCI数据集建模的第3篇，第一篇是数据的探索性分析EDA部分，第二篇是基于LightGBM模型的baseline。...本文是第3篇，主要是对LightGBM模型的优化，最终准确率提升2%+导入库导入建模所需要的各种库：In 1:import pandas as pd import numpy as nppd.set_option...；经过3种采样方法处理后，基于聚类中心和SMOTE采样的方法能够类别数相同。...11 模型评估11.1 交叉验证基于 k-fold cross-validation的交叉验证：将数据分为k折，前面k-1用于训练，剩下1折用于验证。...LightGBM建立二分类模型（使用非均衡数据）使用不同的训练集的标签数据进行模型训练：# pca降维后的数据y_train,# 基于聚类中心的欠采样y_train_cc# 基于SMOTE的过采样y_train_smote
这个case是前几天微信技术讨论群里面一个北京站培训的学员提出来的，原SQL： SQL执行计划如下： 从上面执行计划我们能知道SQL涉及两个表的大小。...同时还能知道last_upd字段的谓词条件过滤性很好。实际执行时间接近9.55秒，想用索引用不上。 我试着按照两个表的last_upd字段都有索引的思路，对该SQL做了改写。...改写的依据就是要充分利用谓词条件的选择性，合理的使用索引，而原写法是无法使用索引的，改写后的SQL代码如下（这个改写还是有一定难度的，算是中高级的改写）： 改写后的执行计划： 执行时间已经降到0.88...总结： SQL的写法很重要，很多系统随着数据量的增长越来越慢，大部分跟SQL写法不佳有关（如果DBA不能识别这些低效SQL写法，就会背上运维水平差的锅）。...如果SQL写法满足基本的规则，同时创建了合适的索引，就不会因为数据量的增长导致明显的性能下降。
侵删） 很多刚接触SQL的人，都发愁。这什么鬼东西，语法这么别扭，关键词前前后后，放哪哪报错。...直接贡献上主题，下面介绍的职位，年薪50万不保证（996除外），但20万绝对可以拿到。那就是SQL人的进阶职位-建模师！ 可能很多初学的朋友会对建模师很陌生，连CRUD都还没精通，玩建模是有些吃力的。...此时我们就要用到数据库来存放数据，利用数据库的特性来强化数据规范，方便数据的提取和分析。这个时候，我们就要用到建模。...由DBA，开发人员来设计 具体展开细说： Conceptual Data Model 这一层主要的目标是定义实体、属性以及关系，并不带有某个商品数据库比如SQL Server,Oracle的实现。...因此对业务领域的掌握和开发技术一样重要 -一旦模型成型，就需要不停的迭代去完成哪怕是细小业务的改动 小结： 纵观上述建模的要素，一个玩SQL的入门汉，要进阶到数据建模师，SQL技巧过硬自不必说，对数据库特性以及强弱都要有十分的把握
第三方解释： 数据仓库是数据管理、存储、计算、建模的方法论，是一种过程处理方法； 它的特点为：面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化； 数据仓库由元数据、数据建模、实现代码、血缘关系、规范准则组成...第二点：基于历史的一些数据，对于未来做一些预测，比如说一些公司经常做的舆情分析，抓去一些市面上的数据，对于风险点这样的一个把控，导致了人们对于数据更多的依赖于思考。...原子指标是对业务事实中度量的统计定义， 与SQL中select内容等价。常见的如支付金额、买家数。 业务限定 ： 业务限定是对业务中圈选的统计范围的定义， 与SQL中where条件等价。...现在的数据中台很多都是基于onedata理论构建的。下图为onedata方法论。...技术推动社会发展，主数据管理又岂能固步自封！ 4. 如何进行模型调优？ 我们知道数据仓库核心的是业务，那么业务又是怎么通过数仓来体现的，其核心是模型。
MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库，如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模，则不能有效地利用MongoDB的优势；然而，我们也不能因为Document的灵活性...适度的建模是非常有必要的，尤其对于相对复杂的关联关系。因为在MongoDB中，处理这种关联关系既可以使用Link，也可以使用Embedded。...如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。...但我认为该怎么实现关联，应该从Entity之间的领域关系来判断，我们可以引入DDD的Aggregation设计概念作为建模的依据。...embedded 多对多关系，用 link(类似sql里面的foregin key) 如果一个模型，其可能存的对象很少，那么就用独立的collection，这样有助于mongodb server做缓存
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。...数据模型的基本概念在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，每个文档都是一个具有一定结构的JSON对象。MongoDB将文档组织成集合(collection)，每个集合类似于传统数据库中的表。...集合中的每个文档都可以有不同的结构，不同于传统数据库中表中的行，它们可以有不同的列和数据类型。...设计合适的文档模式MongoDB的灵活性让我们可以以不同的方式组织数据，但这也意味着需要谨慎设计文档模式，以确保数据的一致性和性能。...以下是一些关键的设计考虑因素：数据的一致性在MongoDB中，数据的一致性需要通过应用程序来保证。在设计文档模式时，需要确保每个文档都包含完整的数据，以避免应用程序在查询时需要多次访问数据库。
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。...加载，指的就是经过转换的数据，我们加载到我们的目标路径或者目标表之中。一般有维度建模和范式建模的表中，kimball架构使用的是维度建模。 ...数据展现，指的就是用户组织、存储数据，支持开发者对数据进行查询，制作报表等。数据展现中的数据，必须是维度化的、原子的，以业务过程为中心的。...坚持使用总线结构的企业数据仓库，数据不应该按照个别部门需要的数据来构建。 商业智能应用，指的是开发这基于数据展现，开发出报表或者自主查询，为商业用户提供数据支持，数据分析等。...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(
即某一特定事件发生的概率，让步比可以定义为 odds = p/(1 - p) p代表正事件发生的概率，指的是要预测的事件。...在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。...在建立逻辑回归模型时，我们首先定义最大似然函数L，假设数据集中每个样本都是相互独立的，公式为： 在实践中中，很容易最大化该方程的自然对数，故定义对数似然函数： 使用梯度上升等算法优化这个对数似然函数...关键就在于用越来越大的代价惩罚错误的预测。...在建立逻辑回归模型时，我们首先定义最大似然函数L，假设数据集中每个样本都是相互独立的，公式为： 在实践中中，很容易最大化该方程的自然对数，故定义对数似然函数： 使用梯度上升等算法优化这个对数似然函数
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍一个完整的数据挖掘实战项目，主要内容包含：数据探索性分析EDA数据编码及因子化基于重要性的特征选择数据标准化交叉验证网格搜索分类模型评估基于...早期发现和诊断对于提高患者的生存率和治疗效果至关重要。随着电子健康记录的普及，大量的医疗数据被数字化存储，包括患者的临床信息、影像学资料和生物标志物等，为机器学习模型的训练提供了丰富的数据资源。...：1、整体的数据量In 3:df.shape # 1、整体的数据量Out3:(309, 16)2、数据字段信息：In 4:df.columns # 字段名称Out4:Index(['GENDER',...In 14:sns.pairplot(df, hue="LUNG_CANCER")plt.legend()plt.show()4 数据预处理为了方便后续的建模，对数据进行预处理：In 15:categorical.remove...0.9438482886216466 ± 0.016747588503435138Best Parameters: {'C': 50, 'gamma': 1, 'kernel': 'linear'}5.5 模型评估使用基于网格搜索找到的最佳参数组合进行建模
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据模型 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。...在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法...，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。...数据模型也一样，只不过数据结构是针对特定问题的，而数据模型是针对特定业务的，然后多业务进行抽象，形成了行业特征，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model...数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
传统数据同步方案 基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案（Demo） Flink SQL CDC 的更多应用场景 Flink SQL CDC 的未来规划 直播回顾： https://www.bilibili.com...基于查询的 CDC 基于日志的 CDC 概念 每次捕获变更发起 Select 查询进行全表扫描，过滤出查询之间变更的数据 读取数据存储系统的 log ，例如 MySQL 里面的 binlog持续监控 开源产品...Once 的读取和计算 数据不落地，减少存储成本 支持全量和增量流式读取 binlog 采集位点可回溯* 基于 Flink SQL CDC 的 数据同步方案实践 下面给大家带来 3 个关于 Flink...统一 ETL 流程 Flink SQL CDC : 打通更多场景 实时数据同步，数据备份，数据迁移，数仓构建 优势：丰富的上下游（E & L），强大的计算（T），易用的 API（SQL），流式计算低延迟...数据库之上的实时物化视图、流式数据分析 索引构建和实时维护 业务 cache 刷新 审计跟踪 微服务的解耦，读写分离 基于 CDC 的维表关联 下面介绍一下为何用 CDC 的维表关联会比基于查询的维表查询快
确定事实 前言 我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库（如 Hive ），还是基于传统 MPP 架构的数据仓库（如Teradata ），抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server...在维度建模和设计过程中，可以根据需求描述或者基于现有报表，很容易地将信息和分析需求分类到事实和度量中。...事实表 事实表是维度模型中的基本表，或者说核心表 事实上，业务过程的所有度量在维度建模中都是存储在事实表中的，除此之外，事实表还存储了引用的维度。...维度属性是查询约柬条件（ SQL where 条件）、分组（ SQL group 语句）与报表标签生成的基本来源在查询与报表需求中， 属性用 by （按）这个单词进行标识。...正是由于这一点，在维度建模的实际中， 雪花架构很少得到使用。 有时候简单的方案是最美的、最有力的，也是最有效的 基于星形架构的维度建模就是这种情况 。
基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇 0、写在前面 1、项目介绍 1.1 项目背景 1.2 数据来源 1.3 数据集展示 2、数据预处理 2.1 删除空数据 2.2 增加id字段 2.3...，但文章讲述只涉及到一个数据集，并且对于每个数据集的分析，数据大小在110条左右 1、项目介绍 1.1 项目背景 Bilibili是国内比较热门的视频网站，本次实验是通过对Bilibili四个不同专区视频数据进行...R使用的统计分析、聚类分析以及建模分析。...表单机游戏——游戏区： 2、数据预处理 2.1 删除空数据 整行数据为空，直接删除 2.2 增加id字段 在Excel每张表的首列添加id字段， 预处理后数据展示： 2.3 处理数值字段 对于view...，comments，praise，coins，favors，forwarding这些数值型字段，原始数据中，1万以上的数值是以xxx.xx万的形式展示的，为方便后续统计，此处将这些类型的字段值转换为常规数字格式
三月已过半旬，已是春暖花开的季节，也是我们科研爱好者最繁忙的一段时间。...春天的到来，意味着新一届的学子即将离开学校，走向自己人生的第二段道路，也意味着您年伊始，所有的工作、项目、计划等都要开始步入正轨，在此，本平台祝愿各位事事顺心，事事顺利。...那今天就开始我们的正是话题——场景3D重建。 图像全自动三维建模系统 ? 其中，图像三维建模系统框架如下： ? 核心算法之一： 融合辅助信息的全局式稀疏重建 ? 核心算法之二： 混合式稀疏重建 ?...核心算法之三： 多相机系统稀疏重建 ? 核心算法之四： 邻域图像组最优选择 ? ? ? 核心算法之五： 基于深度图融合的稠密重建 ? ?...核心算法之六： 天地点云融合 ? ? ? 核心算法之六： 点云语义分类 ?
简介MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。...数据关系建模MongoDB中的数据关系建模方法包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。嵌入式数据模型在嵌入式数据模型中，一个文档可以包含另一个文档。这种关系称为嵌入式关系。...这种嵌入式关系的优点是可以方便地在一个文档中保存相关数据，并且在查询时可以使用单个查询来检索所有相关的数据。缺点是，在嵌入式关系中，如果需要查询嵌入式文档中的某个字段，需要使用复杂的嵌套查询。...使用MongoDB数据关系建模的最佳实践以下是在使用MongoDB数据关系建模时的一些最佳实践：使用嵌入式数据模型时，考虑嵌套层数的问题。通常情况下，不建议超过嵌套3层，否则可能会影响查询性能。...引用文档的结构应该尽量简单，以便于使用简单的查询来检索相关数据。在使用引用式数据模型时，可以使用MongoDB的聚合框架来联接多个文档。
以下是正态分布统计示例： 支持核心学习 由于使用了足够多的统计数据，因此可以支持外核/在线学习。...，直到收敛 model = GeneralMixtureModel.from_samples(NormalDistribution, 2, X) GMM不限于高斯分布 单个指数分布不能很好的数据进行建模...model = ExponentialDistribution.from_samples(X) 两个指数混合使数据更好的模拟 model = GeneralMixtureModel.from_samples...一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 P(M|D)= P(D|M)P(M) / P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization 基于数据建立一个简单的分类器...似然函数本身忽略了类不平衡 先验概率可以模拟分类不平衡 后验模型更真实地对原始数据进行建模 后者的比例是一个很好的分类器 model = NaiveBayes.from_samples(NormalDistribution
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