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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一）

作者：Yingxiang Chen & Zihan Yang 编辑：红色石头 特征工程在机器学习中的重要性不言而喻，恰当的特征工程能显著提升机器学习模型性能。...有时特征中的过精度可能是噪声，这就是为什么在 LightGBM 中，模型采用直方图算法来防止过拟合。离散连续变量有两种方法。 1.1.1.1 二值化 将数值特征二值化。...在基于欧氏距离的 k-means 聚类或 KNN 模型中，就需要进行特征缩放，否则距离的测量是无用的。而对于任何使用梯度下降的算法，缩放也会加快收敛速度。...1.1.4.1 单变量特征插补 假设第 i 列中有缺失值，那么我们将用常数或第 i 列的统计数据（平均值、中值或模式）对其进行估算。...在 scikit-learn 中，它以循环迭代的方式实现。 在每一步中，一个特征列被指定为输出 y，其他特征列被视为输入 X。一个回归器适用于已知 y 的（X，y）。

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    c51单片机流水灯程序汇编语言,基于51单片机的流水灯程序

    1.数组的方法 由前面的结果类推我们可以制作一个表{0x01,0x02,0x04,0x08,0x10,0x20,0x40,0x80}这样我们只要选择这个表格中 的一位数然后取反赋值给P1就能控制相应的灯的亮灭...其程序如下： #include unsigned char code LED[]={0x01,0x02,0x04,0x08,0x10,0x20}; void delay() { unsigned int...，当数据移动后会用0来填补，这点要非常注意，因此上面的程序可以简化为下面的结构： #include //unsigned char code LED[]={0x01,0x02,0x04,0x08,0x10,0x20...temp delay(); } } } 复制代码 同样将改程序编译后生成HEX文件烧写到单片机内然后就可以调试了 3.循环移位法 从 上面可以看到用C语言的移位的方法移动后都自动会用0来填补，这样我们必须在后面通过或的方法来补齐原来的数据...最后总结一下，在这个小设计的开发过程中我们主要根据前面的开发流程加深了对单片机的开发，首先设计硬件电路根据硬件电路来将参数提取出来，再根据所选单片 机手册来选择相应的功能，最后根据要求来编写程序，再编程过程中善于利用已经编写好的源码来是实现自己的功能

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    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释

    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释 检验特征是QM模块中的一项重要主数据，可以说是QM检验业务的构成基础，它通过体现在Task list （检验任务清单）和/或material specification...检验特征这一对象，当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征（master inspection characteristics），而出现在检验任务清单或物料规格中时一般描述为“检验特征”（inspection...当然，您也可以在task list或material specification中取消这个关联或者单独变更其中的数据（比如说，公差）。...定性特征，其字段“Characteristics attribute”永远点上勾； Sampling Procedure：点上它就必须在task list中为该主检验特征指定一个已经存在的样本程序代码；...Required/optional characteristics：用来说明该主检验特征是必须输入项目还是可选输入项目，也就是“是必检项目还是可选性检测项目”。

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    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释

    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释 检验特征是QM模块中的一项重要主数据，可以说是QM检验业务的构成基础，它通过体现在Task list （检验任务清单）和/或material specification...检验特征这一对象，当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征（master inspection characteristics），而出现在检验任务清单或物料规格中时一般描述为"检验特征"（inspection...当然，您也可以在task list或material specification中取消这个关联或者单独变更其中的数据（比如说，公差）。...定性特征，其字段"Characteristics attribute"永远点上勾； Sampling Procedure：点上它就必须在task list中为该主检验特征指定一个已经存在的样本程序代码；...Required/optional characteristics：用来说明该主检验特征是必须输入项目还是可选输入项目，也就是"是必检项目还是可选性检测项目"。

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    linux通配符大全_linux中rmdir命令

    这里是面向新手的linux入门指南，这节课我会整理我所知道的linux中的通配符，希望和大家一起学习 通配符的概念 首先通配符绝对不是正则表达式，通配符基础只有4个： ** * ，?...：表示代替单个字符 符号[list]：表示匹配 list 中的任意单一字符 【0，9】—-代表范围中所有字符 {0，9}—-其中打出来的字符 {string1,string2,…}：表示匹配 sring1...或 string2 (或更多)其一字符串 shell Meta字符（元字符） shell 除了有通配符之外，还有一系列自己的其他特殊字符。...xxx.txt &2>aaa.txt &1—当执行正确时输出 &2—-错误输出 此代码的目的是为了将查找出错的代码写入aaa.txt 转义字符（单引号，双引号，反斜杠） 符号’‘ ：硬转义，其内部所有的...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    吴恩达笔记11_推荐系统

    吴恩达机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...---- 问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...现在假设电影有两个特征： x_1浪漫程度 x_2动作程度 ? 那么每部电影都有一个特征向量，如第一部电影的是[0,9 0] 针对特征来构建一个推荐系统算法。...在一般的线性回归模型中，误差项和正则项应该都是乘以1/2m，在这里我们将m去掉。并且我们不对方差项\theta_0进行正则化处理。 针对所有用户的代价函数求和： ?...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： ? 利用新的矩阵Y来训练算法。

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    吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 11：推荐系统

    本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...现在假设电影有两个特征： x1浪漫程度 x2动作程度 那么每部电影都有一个特征向量，如第一部电影的是[0,9 0] 针对特征来构建一个推荐系统算法。...针对所有用户的代价函数求和： 协同过滤Collaborative Filtering 上面基于内容的过滤算法是通过电影的特征，使用特征来训练出每个用户的参数。...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： 利用新的矩阵Y来训练算法。

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    OB 运维 | 一则 Oracle 迁移到 OB 后存储过程语法报错问题诊断案例

    2.4 分析报错原因 可以看到该 SQL 条件中存在 ON 后的括号匹配关联条件为空，初步判断是这块条件缺失导致，需要进一步分析存储过程中的逻辑进行判断。...分区表是堆表结构，数据和索引分开，分区键可以不是主键或者主键的一部分；在 OB 中分区表是索引组织表，需要分区键是主键或主键的一部分。...当 Oracle 侧分区键不是主键或主键一部分时，为了在 OB 侧能成功构建分区表，OMS 会对主键约束进行转换改为唯一性约束，以便能正常创建分区表，以下是验证哪些分区表会进行主键转换的示例： -- -...主键是分区键的一部分,且分区键是主键多列中的第一列 CREATE TABLE "T_PARTKEY_IS_FIRST_COLUMNS_PK" ( "ACT_ID" NUMBER(10,0) NOT...主键是分区键的一部分,且分区键不是主键多列中的第一列 CREATE TABLE "T_PARTKEY_NOT_FIRST_COLUMNS_PK" ( "ACT_ID" NUMBER(10,0)

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    课时30：文件系统：介绍一个高大上的东西

    目录： 　　一、os模块中关于文件/目录常用的函数使用方法 　　二、os.path模块中关于路径常用的函数使用方法 　　三、课时30课后习题及答案 接下来会介绍跟Python的文件相关的一些很有用的模块...(0,9) 7 ******************************************************* 一、os模块中关于文件...列举指定目录中的文件名（'.'表示当前目录，'..'...该函数的作用是遍历top参数指定路径下的所有子目录，并将结果返回一个三元组（路径，[包含目录]，[包含文件]）。...(file) 　　　　　　　　　　　　　　　　 返回指定文件最新的修改时间（浮点型秒数，可用time模块的gmtime()或localtime()函数换算） 以下为函数返回 True 或 False

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    使用SpaCy构建自定义 NER 模型

    字典应该在命名实体的文本和类别中包含命名实体的开始和结束索引。...college for women, Amritsar (Affiliated to Guru Nanak Dev University (G.N.D.U) India “,{“entities”:[(0,9...“,{“entities”:[(0,9,”date”),(10,48,”degree”),(54,85,”school_name”),(87,95,”location”)]})] 创建模型 构建自定义模型的第一步是创建一个空白的...为了训练“ner”模型，模型必须在训练数据上循环，以获得足够的迭代次数。为此，我们使用n_iter，它被设置为100。...高效的搜索算法- NER可以在所有文档上运行，提取实体并单独存储。下一次用户搜索一个词时，该搜索词将与每个文档中更小的实体列表相匹配，这将提高的搜索执行速度。

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    Excel公式技巧20： 从列表中返回满足多个条件的数据

    在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...千万不能忽略了这一要点，即如果采用以下简单方法： =INDEX(C2:C10,MATCH(MAX(IF(A2:A10=F1,B2:B10)),B2:B10,0)) 尽管此公式构造仍可以返回正确的值，但完全不能保证所有情况下都正确...)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(MAX({FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;3;4;1;2}),B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10...,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...而且，如果我们传递一个所有值都在0到1之间的值数组作为FREQUENCY函数的参数bins_array的值，将0作为其参数data_array的值，那么零将被分配给参数bins_array中的最小值；其余的为空或为零

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    FlashFlex学习笔记(23)：运动学原理

    0xffffff,1); graphics.lineTo(ball2.x,ball2.y); } } 匀加速直线运动： 速度公式：v = v0 + at，物理学上的公式虽然是这样，但是到了Flash中思路得稍微换一下...，Flash默认为每秒24帧，而EnterFrame事件在每次进入新一帧时触发，所以可粗略的认为每一帧就是一个“单位时间”，匀加速的重要特征就是每单位时间速度增加固定值，所以在Flash中只要在EnterFrame...上面演示了二种方法，对于往返匀速直线运动，最简单的办法就是让x,y轴方向速度增加固定值；如果不要求匀速的话，用sin,cos函数也许更简单 飞船键盘控制演示：(来自ActionScript 3.0 Animation中的示例...showFlame:Boolean):void { graphics.clear(); graphics.lineStyle(1,0xffffff); graphics.moveTo(10,0...KeyboardEvent.KEY_UP,KeyUpHandler); var ar:Number=0; var vr:Number=0; var _isStart:Boolean=false;//是否正在加速(或减速

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    浅谈MySQL的sql_mode

    如果要插入的新行不包含定义中没有显式DEFAULT子句的非null列的值，则该值缺失。...，所以导致这个问题，所以我们会去检查代码，然后给属性赋值，另外一种做法就是去除STRICT_TRANS_TABLES,这样就不会进行校验，不过是极其不推荐这样做的，因为要我们要保证数据的完整性，所以必须在代码层面做好工作...NO_ZERO_IN_DATE NO_ZERO_IN_DATE模式会影响服务器是否允许年部分不为零但月或日部分为0的日期。...ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO 对于INSERT或者UPDATE中，如果被除数为0，那么就会产生错误，数据无法插入，MOD(N,M)也是一样 INSERT INTO `blue`....`shop` (`article`,dealer ,`price`,`date`) VALUES ('商品5', '5', MOD(10,0), '0000-00-00'); 对于SELECT，如果被除数为

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    java学习之路：10.数组的基本操作（遍历，替换，排序，复制，查询）

    2.填充替换数组元素 数组中的元素定义完成以后，可通过Arrays类的静态方法fill（）来对数组中的元素进行替换。...复制数组 Arrays类的copyOf（）方法与copyOfRange（）方法可以实现对数组的复制，copyOf（）方法复制数组到指定长度，copyOfRange（）方法是将指定数组的指定长度复制到新数组中。...copyOfRange（arr,int formIndex,toIndex） formIndex:指定开始复制数组的索引位置，必须在0到整个数组长度之间。...main(String[] args) { int arr[]=new int[]{11,27,13,48,45}; int newarr[]=Arrays.copyOfRange(arr,0,9...5.数组查询 （1）binarySearch(Object[],Object key) a:要搜索的数组 key：要搜索的值，如果key在数组中，返回索引（下角标），否则返回-1或-（插入点）。

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    ML算法(一)——决策树算法

    在机器学习领域中有这样一类算法，它核心思想并不是非常复杂的数学公式而是简单的逻辑if-then分支，这也就造成了它较为容易理解但又不那么容易理解透的特性，它和它的一些tricks是一些大厂必问必推的重点...本文主要讨论决策树用于分类的情况 一般决策树算法有几个步骤： 1、特征属性划分(节点分裂) 2、递归构建决策树 3、消除过拟合进行剪枝 一些前提和约定 决策树的每一个叶子节点代表了一个分类，而内部的有孩子的节点表示特定属性或特征的判断...，则继续对自己选择最优的特征，对子集进行分割，构建新的子节点 4、递归第三步，直到所有训练子集被正确分类或节点纯度已经很纯(无法再进行特征划分)为止 5、前四步得到的模型对训练数据通常有非常好的分类能力...)，这里先引入信息学中熵的思想： image.png ?...image.png 生成树 和过程所描述的一致 1、根节点开始，计算所有特征的信息增益，选择信息增益(ID3树)/信息增益比(C4.5树)最大的特征作为节点分裂的特征，划分出两个子数据集节点 2、判断是否满足树的超参数限制和信息增益的阈值

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