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如何使用R语言解决可恶的脏数据

在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据，脏数据的存在将会对后期的建模、挖掘等工作造成严重的错误，所以必须谨慎的处理那些脏数据。...脏数据的存在形式主要有如下几种情况： 1）缺失值 2）异常值 3）数据的不一致性下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据。...对于数值型数据，默认使用随机回归添补法(pmm)；对二元因子数据，默认使用Logistic回归添补法(logreg)；对多元因子数据，默认使用分类回归添补法(polyreg)。...二、异常值异常值也是非常痛恨的一类脏数据，异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况，为克服异常值的影响，我们需要对异常值进行处理。首先，我们需要识别出哪些值是异常值或离群点，其次如何处理这些异常值。...对于这种不一致性可以通过数据变换轻松得到一致的数据，只有数据源的数据一致了，才可以进行统计分析或数据挖掘。由于这类问题的处理比较简单，这里就不累述具体的处理办法了。

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如何使用R语言解决可恶的脏数据

在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据，脏数据的存在将会对后期的建模、挖掘等工作造成严重的错误，所以必须谨慎的处理那些脏数据。...脏数据的存在形式主要有如下几种情况： 1）缺失值 2）异常值 3）数据的不一致性下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据。...对于数值型数据，默认使用随机回归添补法(pmm)；对二元因子数据，默认使用Logistic回归添补法(logreg)；对多元因子数据，默认使用分类回归添补法(polyreg)。...二、异常值异常值也是非常痛恨的一类脏数据，异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况，为克服异常值的影响，我们需要对异常值进行处理。首先，我们需要识别出哪些值是异常值或离群点，其次如何处理这些异常值。...对于这种不一致性可以通过数据变换轻松得到一致的数据，只有数据源的数据一致了，才可以进行统计分析或数据挖掘。由于这类问题的处理比较简单，这里就不累述具体的处理办法了。

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使用sklearn构建含有标量属性的决策树

网络上使用sklearn生成决策树的资料很多，这里主要说明遇见标量数据的处理。...经查验参考资料，sklearn并非使用了课上以及书上讲的ID3算法，而是选择了CART，该算法生成二叉树；scikit-learn使用了一种优化的CART算法，要求元数据为数值型（要能转换为np.float32...将数据训练完毕后，安装并使用了Graphviz（一个图形显示库）和pydotplus（方便使用Graphviz的Python编程接口）来进行结果图形化显示；查阅资料说的配置好像比较复杂，其实下载下来Graphviz...使用信息熵作为度量，结果如图所示，其中value表示目标两类各包含多少实例。结果：为展示训练结果如何，将原数据再次使用score函数输入，发现正确率100%。...应该是由于没有限制树的深度结果比较精确，并且发现“湿度”这个属性根本没有使用！

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如何使用分治的思想解决问题

当写程序写的累了，不妨研究下算法，算法是万变不离其宗的宗，掌握了算法的精髓，可以不变应万变。如果能将算法的思想应用在自己的工程当中，解决问题的规模和效率，都将直线上升，这也正是工程师的价值所在。...将原问题划分成多个规模较小，并且与原问题相似的子问题，子问题还可以再进行分解成子问题，分解到子问题可以直接求解时，再逐步向上归并，最终得到原问题的解。...最经典的运用分治思想的就是归并排序算法，也是时间复杂度较低「O(nlogn)」的算法中最容易实现的。如何求解序列的有序度？...学习算法最好的方式是编码来解决一个问题，这里给出一个问题：如何高效地求解一组数据的有序度？有序度代表一组数据有序的程度，就是序列中有序对的个数，相对应的为逆序度。...假如内存只有 4GB ，如何给 10GB 的订单排序呢？

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R模型构建学习2-解决质量差的钻石反而价格贵的问题

上次的代码： library(ggplot2) data(diamonds) ggplot(diamonds, aes(cut, price)) + geom_boxplot() ggplot(diamonds...price), lcarat = log2(carat)) ggplot(diamonds2, aes(lcarat, lprice)) + geom_hex(bins = 50) 最后得到了重量和价格的关系图...clarity vs lresid 以最后一个图为例，最左边残差为-1，即lprice 比仅使用重量进行估计的预测值少一个单位，由于取过log2，因此值为-1 的点的价格为预计价格的一半，残差为1 时，...价格则是预计价格的2 倍。...如果安装tidyverse的时候提示dplyr的namespace的问题，大概率是因为tidyverse需要>=0.8.3版本的dplyr，升级dplyr即可。

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奇怪的R语言apply问题及解决

今天遇到了一个百思不得解的问题，记录一下，欢迎交流讨论。为了简化问题，我把数据删除到两行，并把问题最小化了。...我想用apply函数筛选一下第三列V4中的数据，用一个稍微复杂的条件，这里我简化成了是否大于0，当然，如果只是>0，太多方法可以实现了，只是复现最小错误。...打印出来才发现问题所在，正数多了个空格(如蓝色空格所示)，导致结果错误，但是单独放一行上去结果是OK的。就是这么神奇有没有，怎么解决呢，as.numeric转化成数值试试？...function(row){ print(as.numeric(row[3])) as.numeric(row[3]) > 0 } apply(pca_test, 1, test_func) 问题解决啦...原来的数据结构如下：数据处理过程中，需要的值变成了chr类型：

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而...CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树

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如何使用EDI系统解决对接多工厂的问题？

本期文章分析机械行业中企业部署EDI系统的典型案例，以对接CAT卡特的项目为例，着重介绍供应商如何使用EDI系统对接CAT卡特的多个工厂。...CAT卡特是建筑和采矿设备、柴油和天然气发动机、工业涡轮机及柴电机车领域的全球领先制造商，在创新和使用尖端技术为客户提供解决方案方面拥有悠久的历史。...CAT卡特对于企业信息化水平有着较高要求，由于CAT卡特拥有多个工厂，各工厂分别负责不同的生产任务，因此供应商在与CAT卡特对接时不仅要提高自身信息化水平，而且需要解决同时对接多个工厂的问题。...那么使用EDI系统进行数据传输，又是如何对接多个工厂的呢？...通过AS2将X12报文发送给对应的工厂，解决多工厂对接问题。使用EDI系统，只需要进行简单的配置即可解决对接多工厂的问题。

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而...CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树

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如何使用TRIZ理论来分析问题和解决问题？

TRIZ基础现代TRIZ 经典的TRIZ方法对专利进行分析,认为专利分为两个部分,一部分是需要解决的问题,一部分是解决问题的解决方案....首先是问题的分析,确定是否是初始问题,比如工具功能分析/特性传递等工具. 步骤问题识别主要是识别出初始问题;因为最初开始解决的问题并不一定是初始问题.初始问题是解决问题的开始....创新标杆:通过创新标杆来帮助解决我们的问题功能分析:识别系统和超系统组件,找出有问题的组件,以用来深入分析. 流分析:深入的分析每一种流,找出流的缺点....特性传递: 关键问题分析问题解决将分析出来的关键问题借助TRIZ工具进行逐一解决,输出大量的技术解决方案....功能导向搜索发明原理标准解的应用科学效应库克隆问题的应用 ARIZ 物理矛盾解决方案概念验证解决次级问题

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R包安装与使用的常见问题和解决方法速查

这个问题虽然是warning，但紧接着library就会报错，也就是安装失败,因此需要解决。...原因1：包名写错原因2：安装命令使用错误，企图用install.packages安装bioconductor 的包原因3：本机的R语言版本与包所要求的版本不符（极少）例如matrix：R语言4.3...4.R语言版本问题3中提到了R version，下面这个提示信息里也有，虽然被提到了，但R语言版本并没有问题，无需解决 > library(devtools) Loading required package...::install 7.网络问题关键词是 connection,internet,url、404、http,download 可能的原因和解决办法注意：用options代码完成镜像设置，在你的...解决办法是管理员方式重新打开Rstudio,重新运行代码或者是设置R语言和Rstudio的权限，略复杂，要看视频了 https://www.bilibili.com/video/BV1J44y1R7ci

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如何解决EasyNVR使用WebRTC协议无法播放的问题？

EasyNVR安防视频云服务的视频接入能力灵活，可以与我们其他的视频平台相结合，形成多类型的行业解决方案。...EasyNVR支持RTSP/Onvif设备接入，并分发出多种格式的视频流，如RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等，现已在很多场景中落地应用，如：智慧工厂、智慧园区、...近期有用户反馈，EasyNVR的WebRTC协议无法播放。收到反馈后技术人员立即排查并解决。经技术人员排查得出：WebRTC协议无法播放的原因，是用户没有正确设置配置文件。...要想解决问题，只需按照以下步骤操作即可。...1、首先停掉服务，打开安装目录，进入到mediaserver文件夹，以文本方式打开tsingsee.ini配置文件；2、随后找到host_ip，将它的值改为服务器的IP地址；3、最后保存，重新运行服务就可以了

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如何解决EasyNVR使用WebRTC协议无法播放的问题？

EasyNVR安防视频云服务的视频接入能力灵活，可以与我们其他的视频平台相结合，形成多类型的行业解决方案。...近期有用户反馈，EasyNVR的WebRTC协议无法播放。收到反馈后技术人员立即排查并解决。经技术人员排查得出：WebRTC协议无法播放的原因，是用户没有正确设置配置文件。...要想解决问题，只需按照以下步骤操作即可。...1、首先停掉服务，打开安装目录，进入到mediaserver文件夹，以文本方式打开tsingsee.ini配置文件； 2、随后找到host_ip，将它的值改为服务器的IP地址； 3、最后保存，重新运行服务就可以了...感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

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如何巧妙的解决问题

问题 ?...解决问题的思路这种问题解决方法有很多，比如：可以使用递归，我们写一个函数，功能如下：使用表2中的上手编号在表2中的档案号中进行查找；判断该档案号是否有上手编号；如果有继续调用我们写的函数自身，如果没有...虽然上述方法大概能够解决这个问题，但是我们可以使用FME来优雅的、巧妙的解决这个问题，解决方式如下：将问题进行一点转换（用词不一定准确啊）如果我们需要的是一个这样的编号串：编号，上手编号，上上手编号...所以，这就将问题转换成了我FME能够处理的、并且不那么复杂的问题（可能有点绕啊，不过没关系，多看两边就懂了）具体解决方式魔板截图 ? 解释：通过观察，编号都是是一个字母加上两位数组成的。...2.生成字母，计算xy偏移这个使用python简单点，所以就用了 import fme import fmeobjects # Template Function interface: # When

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R问题｜如何查看函数的源代码

简介最近有读者问我，如何查看R语言某包中某函数的源代码呢？我第一时间给出了自己比较常用的方法（见方法一），今天打算做个这方面的推文，于是又查了些资料，才发现原来水好深！...还有更好的方法(见方法二)，并且和不同的面向对象系统有关。方法一打开查R包的相关网站，比如：https://rdrr.io/ ?...查R包的相关网站输入你的R包名称或者相应的函数，这里以nlme包中的lme()为例。 ? 找到对应位置进入会出现这样的界面，界面相应介绍可以下图： ?...nlme源代码方法二 Stack overflow[1]中给出了一些更加高效的方式，在R控制台输入相应函数，即可得到对应函数的源代码了。这里小编做个知识点整理，自己也学一波。...这里的知识点比较难，和面向对象编程有关，就当是拓展吧，实在不行就和小编一样使用方法一吧。

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R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题

通常有以下几种解决办法： 1.处理此模型的一种方法是删除高阶随机效应（高Variance ），并查看在测试奇异性时是否有所不同。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。（数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。简而言之，以上两种方法都有其优点。...4.R语言线性混合效应模型实战案例2 5.R语言线性混合效应模型实战案例 6.线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样 7.R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度...8.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 9.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

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R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题

通常有以下几种解决办法： 1.处理此模型的一种方法是删除高阶随机效应（高Variance ），并查看在测试奇异性时是否有所不同。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。（数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。简而言之，以上两种方法都有其优点。....R语言线性混合效应模型实战案例2 5.R语言线性混合效应模型实战案例 6.线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样 7.R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度...8.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 9.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

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开发者自述：我是如何理解决策树的

应用决策树有如下几个优点： 1：决策树的模型的可读性比较好，具有很强的可以描述性，有利于以后高效率的人工分析 2：效率高，决策树只需要以此构建，就可以达到反复使用的效果，每一次的预测的最大计算次数只要不超过决策树的深度即可...3：决策树来如何预测：现在我们以 Data Analysis 中的经典案例来进行分析： ?...从上面的决策树，还可以知道看出来是否拥有房产可以很大的决定用户是否可以偿还债务，对借贷业务具有指导意义。基本步骤现在我们开始学习如何构造决策树决策树构建的基本步骤如下： 1....构建决策树采用贪心算法，只考虑当前纯度差最大的情况作为分割点。量化纯度前面讲到，决策树是根据 “纯度” 来构建的，如何量化纯度呢？这里介绍三种纯度计算方法。...一种最直观的方式是当每个子节点只有一种类型的记录时停止，但是这样往往会使得树的节点过多，导致过拟合问题（Overfitting）。

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解决因网络原因 Docker 构建镜像太慢的问题

docker pull 太慢可以通过设置 docker 的国内源解决 sudo vi /etc/docker/daemon.json 写入以下内容 { "registry-mirrors" : [...docker pull 时慢的问题，如果需要在构建阶段进行下载，例如 apt update 、pip install 之类的操作则需要替换对应的源。...替换 apt 源则比较麻烦，因为不同的 base image 可能碰到不一样的问题。...，但是它只对 docker CLI 的客户端生效，构建实际发生在 dockerd 的服务端，因此该配置无效，参考 docker国内镜像加速无效的解决办法。...因此考虑在远程（境外）服务器进行构建的方式。

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使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型

文章目录引言什么是多分类问题？处理步骤多分类问题MNIST dataset的实现NLLLoss 和 CrossEntropyLoss引言当处理多分类问题时，PyTorch是一种非常有用的深度学习框架。...在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的多分类神经网络模型，并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。什么是多分类问题？...多分类问题是一种机器学习任务，其中目标是将输入数据分为多个不同的类别或标签。与二分类问题不同，多分类问题涉及到三个或更多类别的分类任务。例如，图像分类问题可以将图像分为不同的类别，如猫、狗、鸟等。...多分类问题之前我们讨论的问题都是二分类居多，对于二分类问题，我们若求得p(0)，南无p(1)=1-p(0)，还是比较容易的，但是本节我们将引入多分类，那么我们所求得就转化为p(i)(i=1,2,3,4…...如果你的模型输出已经是对数概率形式，通常使用NLLLoss，否则通常使用CrossEntropyLoss。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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