参考文章：3 Ways to find largest files in Linux在Linux系统上，有多种方法可以找到占用硬盘空间最大的文件。...以下是三种常用的方法：使用du和sort命令结合：打开终端，使用以下命令来找到当前目录下占用空间最大的文件：du -h . | sort -rh | head -n 5这将显示当前目录下占用空间最大的前...使用find命令：打开终端，使用以下命令来递归查找指定目录下占用空间最大的文件：find /path/to/directory -type f -exec du -Sh {} + | sort -rh...使用图形化工具：如果你更喜欢使用图形界面来查找占用空间最大的文件，你可以使用诸如Baobab、Filelight、ncdu等图形化工具。...这些工具可以可视化地显示文件和目录的大小，并帮助你找到占用空间最大的文件。无论你选择哪种方法，这些命令和工具都可以帮助你快速找到占用硬盘空间最大的文件，从而进行磁盘空间管理和优化。
今天是LeetCode专题53篇文章，我们一起来看看LeetCode中的85题，Maximal Rectangle（最大面积矩形）。...题意 给定一个只包含0和1的数字矩阵，要求在这个矩阵当中找到一个由1组成的最大面积的矩形，返回这个面积。...如果不想遍历矩形，还有什么方法可以得出最大面积呢？如果我们联想一下上一题很容易得出答案。 在上一题84题当中，题目给出的是一个个竖直类型的矩形，要求这些矩形组合当中能够找到的最大面积。 ?...但是这样找到的面积最大值是4，并不是答案的6，原因是因为我们寻找的底层不对，并不一定以最后一行作为底面得到的面积最大。...所以我们需要遍历作为底层的行，然后用这种方法寻找最大面积，全局当中找到的最大面积就是答案。
摄影：产品经理 酒店早餐 我的 MongoDB 上面有很多库，每个库里面有很多集合。他们占用了太多的储存空间。现在我想找到占用空间最大的10个集合，应该如何操作？...如果要查看一个集合占用的硬盘空间，使用 Robo 3T 就能轻松实现： 红框中的storageSize就是这个集合在硬盘中占用的空间，单位是 Byte。...光说这个 MongoDB 里面不同数据库总计有上百个集合，我们应该如何查询？...', 'id_place') 它返回的是一个字典，内容跟在 Robo 3T 执行.stats()的效果是一样的。.../ 1024 # 使用 MB 作为单位 usage = sorted(all_data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('占用空间最大的前
root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品技术和面试必备 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大
在训练数据上有两个高度相关的变量会导致多重共线性，因为它的模型无法在数据中找到模式，从而导致模型性能不佳。所以在训练模型之前首先要尽量消除多重共线性。 五、异常值如何影响线性回归模型的性能？...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。 六、什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？...它会惩罚具有较高斜率值的特征。 l1 和 l2 在训练数据较少、方差高、预测特征大于观察值以及数据存在多重共线性的情况下都很有用。 八、异方差是什么意思？...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。
数据结构和算法面试题：给定一个整数数组 nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...简介：给定一个整数数组 nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...遍历完数组后，返回ans作为最大子数组和。...下面是使用C++实现查找最大子数组和的代码，并附带详细注释： #include #include using namespace std; int maxSubArray...maxSubArray(nums); cout << ans << endl; // 6 return 0; } 该算法遍历整个数组，维护了两个变量ans和cur，其中ans表示目前找到的最优连续子序列的和
在训练数据上有两个高度相关的变量会导致多重共线性，因为它的模型无法在数据中找到模式，从而导致模型性能不佳。所以在训练模型之前首先要尽量消除多重共线性。 5、异常值如何影响线性回归模型的性能？...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。 6、什么是 MSE 和MAE有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。...它会惩罚具有较高斜率值的特征。 l1 和 l2 在训练数据较少、方差高、预测特征大于观察值以及数据存在多重共线性的情况下都很有用。 8、异方差是什么意思？...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。
在训练数据上有两个高度相关的变量会导致多重共线性，因为它的模型无法在数据中找到模式，从而导致模型性能不佳。所以在训练模型之前首先要尽量消除多重共线性。 异常值如何影响线性回归模型的性能？...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。 什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。...它会惩罚具有较高斜率值的特征。 l1 和 l2 在训练数据较少、方差高、预测特征大于观察值以及数据存在多重共线性的情况下都很有用。 异方差是什么意思？...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。
限制和增加变量 去除异常值 选项： 1 2 1和2 都不能 答案：A 在数据点相对较少的时候，不推荐去除异常值，在一些情况下，对变量进行剔除或增加更合适。 Q5....但是可以根据K聚类分析的结果来创建一个簇状图。 Q12. 如何使用聚类（无监督学习）来提高线性回归模型（监督学习）的准确性： 为不同的集群组创建不同的模型。...具有异常值的数据点 具有不同密度的数据点 具有非环形的数据点 具有非凹形的数据点 选项： 1 2 2 3 2 4 1 2 4 1 2 3 4 答案：D 在数据包含异常值、数据点在数据空间上的密度扩展具有差异...特征性多重共线性对聚类分析有负面效应 异方差性对聚类分析有负面效应 选项： 1 2 1 2 以上都不是 答案：A 聚类分析不会受到异方差性的负面影响，但是聚类中使用的特征/变量多重共线性会对结果有负面的影响...给定具有以下属性的六个点： ? 如果在层次聚类中使用最大值或完全链接接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？ ? ? ? ?
训练一个机器学习模型时，我们的目标就是找到损失函数达到极小值的点。当预测值等于真实值时，这两种函数都能达到最小。 下面是这两种损失函数的python代码。...众所周知，对异常值而言，中位数比均值更加鲁棒，因此MAE对于异常值也比MSE更稳定。...下面让我们看一个实际的例子，以便更好地理解基于分位数损失的回归是如何对异方差数据起作用的。 ****分位数回归与最小二乘回归**** ? 左：b/wX1和Y为线性关系。具有恒定的残差方差。...右：b/wX2和Y为线性关系，但Y的方差随着X2增加。（异方差） 橙线表示两种情况下OLS的估值 ? 分位数回归。...将一个平滑的GBM拟合成有噪声的sinc（x）数据的示例： E：原始sinc（x）函数； F：具有MSE和MAE损失的平滑GBM； G：具有Huber损失的平滑GBM，且δ={4,2,1}； H：具有分位数损失的平滑的
在分类问题中，SVM是尝试将向量映射到一个更高维的空间，然后在这个空间里建立一个具有最大间隔的超平面。如下图所示，哪条直线是我们要找的具有最大间隔的超平面呢？ ?...，对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个，而最优的超平面就是分隔间距最大的中间那个超平面。...注：处于两边虚线上的点统称为支持向量 以上是针对数据样本是线性可分的情况，但我们也经常会遇到一些线性不可分的情况，比如“异或”问题就不是线性可分的，对于这样的问题，我们可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间...它是较好的分类器，因为在我们的训练数据中通常会存在一些异常值，也就是我们俗称的噪声数据。...以上就是SVM的理论部分介绍，最后我们一起来看下，SVM在鸢尾花数据集中的分类效果到底如何吧 ?
它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。...此外，EViews还提供了多种模型诊断工具，如残差检验、异方差性检验和模型拟合优度检验，以帮助用户评估模型的质量和健壮性。...回归分析是EViews的另一个核心功能，它可以用于估计各种线性和非线性回归模型，如OLS回归、滞后回归、面板数据回归等。用户可以使用EViews自带的工具进行模型诊断和比较，以找到最优的模型。...，进行下一步 7、弹出提示框，选择“是” 8、安装完成之后点击finish完成安装，不要运行软件 EViews如何清洗数据 在EViews中清洗数据通常需要进行以下步骤： 导入数据 首先，您需要将原始数据导入到...EViews提供了多种处理缺失值的方法，如用平均值、中位数、众数等填充缺失值，或者使用回归分析等方法进行填充。 处理异常值 如果数据中存在异常值，您需要检查异常值的来源并进行处理。
如果数据不是平稳的，可能需要进行一些转换（如取对数、差分等）。 检查并处理异常值：异常值是时间序列数据中的极端值，可能会影响预测的准确性。...(PS:在上述的方法中一般使用的是Nan值的处理和异常值的检测，这两个方法在实际生产的过程中运用的比较多，首先如果你的数据中有NaN值对于python来说一般会报错导致你的程序运行报错，而异常值我们可以称之为离群点...以下是一些在时间序列预测中常用的特征工程技术： 滞后特征：滞后特征是用过去的数据作为新的特征。例如，我们可以创建一个新的特征，表示在过去一天、一周或一月的数据。...滑动窗口统计：滑动窗口统计是对过去一段时间内的数据进行统计分析，如求和、平均、最大值、最小值等。 时间特征：时间特征是从时间戳中提取的特征，如年份、月份、一周的第几天、一天的第几小时等。...条件异方差表示方差是随时间变化的，并且与过去的变量值相关。GARCH模型通过建立自回归和条件异方差的模型来预测未来的方差值，进而根据方差估计变量的预测值。
机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。...训练一个机器学习模型时，我们的目标就是找到损失函数达到极小值的点。当预测值等于真实值时，这两种函数都能达到最小。 下面是这两种损失函数的python代码。...下面让我们看一个实际的例子，以便更好地理解基于分位数损失的回归是如何对异方差数据起作用的。 分位数回归与最小二乘回归 左：b/wX1和Y为线性关系。具有恒定的残差方差。...右：b/wX2和Y为线性关系，但Y的方差随着X2增加。（异方差） 橙线表示两种情况下OLS的估值 分位数回归。...将一个平滑的GBM拟合成有噪声的sinc（x）数据的示例：（E）原始sinc（x）函数；（F）具有MSE和MAE损失的平滑GBM；（G）具有Huber损失的平滑GBM，且δ={4,2,1}；（H）具有分位数损失的平滑的
或者，你可以租用一个强大的云实例，该实例具有处理相关数据所需的足够内存。例如，AWS 提供了具有兆字节 RAM 的实例。...这就引出了另一个重要的问题：Vaex 只会在必须的时候遍历整个数据集，它会尽可能少地传递数据。 无论如何，让我们首先从极端异常值或错误的数据输入中清除这个数据集。...坐进驾驶座 假设我们是一个未来的出租车司机，或出租车公司的经理，并有兴趣使用这个数据集来学习如何最大限度地提高我们的利润，降低我们的成本，或者只是改善我们的工作生活。...因此，把乘客带到很远的地方可能会导致更高的票价，但这也意味着更大的油耗和时间损失。此外，要从偏远的地方找到一个乘客带去市中心的某个地方可能不那么容易，因此在没有乘客的情况下开车回去可能会花销很大。...在一周的某一时间和某一天，现金和卡支付的一部分 看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比和一周中的一天和一天中的时间相关的函数。
具有异常值的数据点 具有不同密度的数据点 具有非环形的数据点 具有非凹形的数据点 选项： 1 2 2 3 2 4 1 2 4 1 2 3 4 答案：D 在数据包含异常值、数据点在数据空间上的密度扩展具有差异...特征性多重共线性对聚类分析有负面效应 异方差性对聚类分析有负面效应 选项： 1 2 1 2 以上都不是 答案：A 聚类分析不会受到异方差性的负面影响，但是聚类中使用的特征/变量多重共线性会对结果有负面的影响...如果你要用具有期望最大化算法的多项混合模型将一组数据点聚类到两个集群中，下面有哪些重要的假设？...都从随机初始化开始 都是可迭代算法 两者对数据点的假设很强 都对异常值敏感 期望最大化算法是K均值的特殊情况 都需要对所需要的簇数有先验知识 结果是不可再现的。...集群中的数据点必须处于到核心点的距离阈限内 它对数据空间中数据点的分布有很强的假设 它具有相当高的时间复杂度O(n3) 它不需要预先知道期望出现的簇的数量 它对于异常值具有强大的作用 选项： 1 2 4
举个例子，如果有一天总行审计部找到另外一个部门说其有审计风险，但是又说不出为什么有风险来，只是机器告诉他们有风险，需要处罚该部门，岂不是让人笑掉了大牙。...那如何判断第一次建模的时候哪些点是极端异常值呢？将所有点的相对残差做一次Z-Score，找到±3σ以外的点，这些点就是极端异常值。...在一个平稳数据集中，可能 1.1 已经是一个异常值，而在另一个具有强烈数据波动的数据集中，即使 LOF 值为 2 可能仍是一个正常值。...由于方法的局限性，数据集中的异常值界定可能存在差异所以我们面临的问题是如何选择一个好的k值和异常值阈值。...所以我们不妨用一系列的k进行测试，然后找到使结果LOF分数方差最大的k。在我们的应用中，我们用的是k=[3, 10]。 选择到了最佳的k，那么又如何来确定LOF得分的阈值呢？
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