数据库中的特征和术语？
数据库中的特征和术语包括：
- 数据库管理系统（DBMS）：一种软件，用于管理和组织数据，提供对数据的存储、检索、更新和删除操作。
- 数据库：按照特定结构组织的数据集合，可以是关系型数据库（如MySQL、SQL Server、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
- 表（Table）：数据库中的基本组织单元，用于存储实体或对象的集合。每个表包含行和列，行表示记录，列表示属性。
- 列（Column）：表中的一个字段，用于存储某种类型的数据。每列都有名称和数据类型。
- 行（Row）：表中的一个记录，包含多个列的数据。每行都有一个唯一的标识符，称为主键。
- 主键（Primary Key）：表中用于唯一标识每行的列或列组合。主键的值不能重复且不能为空。
- 外键（Foreign Key）：用于建立表与表之间的关系。外键是另一张表的主键，用于确保数据的完整性。
- 索引（Index）：用于提高数据库查询性能的数据结构，加速数据的检索过程。常见的索引类型有B树索引、哈希索引等。
- 视图（View）：虚拟表，基于一个或多个表的查询结果。可以对视图进行查询、更新和删除操作，简化复杂查询。
- 数据库事务（Transaction）：一组操作的逻辑单元，要么全部执行，要么全部回滚。事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性。
- 触发器（Trigger）：与数据库操作相关联的特殊类型的存储过程。当满足特定条件时，触发器会自动执行相应的操作。
- 数据库备份与恢复：对数据库进行定期备份，以防止数据丢失或损坏。备份可以用于恢复数据，确保数据的可靠性和安全性。
- 数据库连接池（Connection Pool）：管理数据库连接的缓冲池，用于重用数据库连接，减少连接创建和销毁的开销。
- 数据库分片（Sharding）：将大型数据库拆分为多个较小的数据库，提高数据库的性能和可扩展性。
- 数据库复制（Replication）：将数据库的变更同步到其他副本，提高系统的可用性和数据的冗余备份。
- 数据库优化（Database Optimization）：通过调整数据库结构、查询语句和索引等方面的优化，提高数据库性能和响应速度。
- 数据库安全性（Database Security）：保护数据库免受未经授权的访问、数据泄露和破坏。常见的安全措施包括访问控制、加密和审计日志等。
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1回答
我已经看到，在机器学习中，术语“功能”和“标签”被用来指我认为是“自变量”和“因变量”(来自的更多同义词)。
似乎描述了自变量。似乎也支持他们的观点。
我想知道这些术语是否等价，是否可以互换使用。如果没有，那又有甚麽分别呢？
这些术语的历史背景尤其值得欢迎。
浏览 3提问于2017-11-24得票数 0
1回答
支持向量机新手-我有160个类别，从少数到许多成员术语和短语，用于培训数据。有些类别的短语很少，而另一些类别则有数百个词组。
我有大量的文本测试数据与广泛的专题品种。我想我想要一个MultiClass，oneVsRest支持向量机，二进制分类器。
1)支持向量机的训练输入应是一组1特征3:1特征5:1的直线。对于正的成员资格，其中的特性是类成员列表中的术语/短语-二进制值足够吗？-1特征线1:1特征2:1特征4:1.known_terms_of_interest字典中其他类的所有成员？
( 2)测试文档输入是否只包括known_terms_of_interest字典中的术语？
( 3)线性对不
浏览 3提问于2014-02-01得票数 0
1回答
我一直在读一些关于数据预处理和特征工程的文章，包括特征选择，特征重要性和特征构造。我的理解是在数据预处理阶段应用了特征工程。此外，在应用机器学习模型时，有时会检查特征重要性，有时会在模式内部进行检查。 我的问题是:特征工程是否总是在预处理阶段实现，或者有时可以在以后的阶段执行？ 谢谢你Shosho
浏览 45提问于2021-04-28得票数 0
2回答
我有一个观点，列出了两个不同词汇(产品类别和特性)中的术语。“产品类别”词汇表如下所示：
甜玉米
类型1
2型
洋葱
3型
4型
爆米花
5型
6型
这些父类别中的每一个都有特定的特征，这些特征在特征词汇表中都有如下所示：
高膨胀
增广
庆贺
高膨大是爆米花的一个性状，增广是甜玉米的一个性状，庆祝是洋葱的一个特征。特征与类别不同，由于站点上的其他定义和功能，必须在单独的词汇表中定义这些特征。所以，我不能让他们成为上述父母的孩子。
我有一个视图，它是显示所有类别和特征的图标的产品类别的主登陆页，用户可以单击该视图查看该类别中的产品筛选视图。我将视图结果按父项分组，但也需要在适当的组中包含这
浏览 0提问于2015-08-28得票数 1
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1回答
变量的二次变换
、、
我试图学习一些机器学习，并想知道什么是二次和三次数据转换，它是如何完成的？上的一个人正在谈论这个问题，我想知道变量的转换是什么以及它是如何实现的。谢谢
浏览 3提问于2016-01-03得票数 5
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参考文献：是否有安装表格模式和多维模式的方法？
答案是..“你回答了你自己的问题，你只需安装另一个SSAS实例。”
我的MS 2014有一个带有AdventureWorks DB和AdventureWorksDW DB的数据库引擎。我还安装了一个包含多个多维数据集的数据库的Analysis。
我试图安装另一个SSAS实例，以允许我测试表格模式，但是DVD磁盘没有给我添加另一个表格SSAS实例的选项。
我遗漏了什么？
“您只需安装另一个SSAS实例”。对于SSAS的新实例，可以从我已经安装的AdventureWorkdsDW dataBase中获取数据。
谢谢-第一反应是答案。
浏览 0提问于2019-09-15得票数 0
1回答
我不是在问什么是关系数据库。我在问什么是关系数据。什么使数据关系？有哪些关系数据和非关系数据的例子说明了两者的区别？
编辑:我现在了解到，数据本身没有任何“关系”，而且以关系方式表示某些数据集也有好处。
即使这个问题是错误的，我认为很多其他人可能有同样的问题，想知道答案，谷歌等等。所以我认为如果他们遇到这个问题会很有用。
浏览 3提问于2015-07-14得票数 6
1回答
什么是元数据和元功能？
、、、、
我想知道什么是元数据，什么是元功能？
当我谷歌元功能时，我得到的是被称为“元功能”的功能选择工具。特征选择工具的功能是什么？
另外，我想要的是元功能的定义和意义？
浏览 0提问于2020-12-08得票数 1
1回答
这个问题只是关于词汇的。
你能说吗
数据项
数据样本
记录
示例
数据点
一些其他的东西
当你谈论训练/测试集的元素时？例如：
下图显示了培训集的100个数据项。数据库A包含与数据库B相同的数据项，但以另一种格式包含。其余数据项已从dataset中删除。这10个类有123456个数据项。
请提供文件和例子。
根据谷歌n的说法：
📷
浏览 0提问于2017-01-19得票数 5
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我正在试验一些文本分类任务的Chi-2特性选择。我理解Chi-2测试检查依赖项B/T两个分类变量，因此，如果我们对具有二进制弓向量表示的二进制文本分类问题执行Chi-2特征选择，那么在每个(特征、类)对上的每个Chi-2测试将是一个非常简单的、具有1自由度的CH-2测试。
引用文档：，
此分数可用于从X中选择具有最高值的n_features特征，该统计量必须包含布尔值或频率(例如，文档分类中的术语计数)。
在我看来，我们也可以在DF (字计数)向量表示上执行Chi-2特征选择。我的第一个问题是:学习如何将整数值特性离散为范畴？
我的第二个问题与第一个问题相似。来自这里的演示代码：
在我
浏览 4提问于2013-01-28得票数 13
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我读过http://papers.nips.cc/paper/7062-a-unified-approach-to-interpreting-model-predictions.pdf和https://medium.com/@gabrieltseng/interpreting-complex-models-with-shap-values-1c187db6ec83，它们就像第一个链接的摘要。
一般来说，我对SHAP值是如何帮助我们的，以及它如何帮助我们从第一篇论文中确定特性的重要性，一无所知。在第二篇文章中，他有一个非常简单的决策树，并为特定的训练示例计算一个特性的形状值。它并没有说在最后哪个
浏览 0提问于2019-08-06得票数 2
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3回答
我对神经网络中“脊骨”的含义感到困惑，特别是在中。我做了一些研究发现脊椎骨可能意味着
网络的特征提取部分
DeepLabv3+以和ResNet-101为骨干.但是，我不熟悉DeepLabv3+的整个结构，骨干指的是哪一部分，哪些部分保持不变？
对骨干的概括描述或定义也将受到欢迎。
浏览 3提问于2020-01-22得票数 32
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1回答
我有一个包含330个样本和每个样本的27个特征的数据集，其中具有Logistic回归的二进制类问题。
根据“如果十”的规则，我需要至少10个事件的每个功能被包括在内。然而，我有一个不平衡的数据集，有20%的正类和80%的负类。
这只给了我70个事件，允许在Logistic模型中包含大约7/8的功能。
我想评估所有的功能作为预测，我不想手动选择任何功能。
那么你有什么建议呢？我应该做所有可能的7个功能组合吗？我是否应该使用关联模型单独评估每个功能，然后只为最终模型选择最好的功能？
我对分类和连续特征的处理也很好奇，我可以混合它们吗？如果我有一个分类的0-1和一个连续的0-100，我应该标准化吗？
浏览 0提问于2017-07-28得票数 0
我看了关于如何导出n-g的多个教程(在这里我将继续使用bigram)，并将它们包含在NLP中的分析中。
我的问题是，我们是否需要将所有可能的组合作为功能，因为不是所有的大图都是有意义的。
例如，如果我们有一个句子，比如“我喜欢这部电影，因为它既有趣又恐怖”，同时也考虑到“大写”，这些句子包括(预处理后)：
bigrams=["like movie","movie fun", "fun scary"]
我不确定这可能是一个很好的方法，但我现在能想到的是只将一些频繁的大写作为特性。
或者，是否有其他实用规范可以有效地只包含有意义的大写(尽管有意义
浏览 3提问于2022-02-20得票数 0
回答已采纳
1回答
当我看到应用卷积滤波和相关滤波的两个结果时，结果是相同的分布，只是翻转。为什么CNN中使用卷积滤波器而不是相关滤波器？
浏览 0提问于2018-07-27得票数 2
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1回答
我正在实现潜在语义分析LSA，使用eclipse Mars、java 8和spark-assembly-1.6.1-hadoop2.4.0.jar我将文档作为令牌传递，然后获得SVD等
HashingTF hf = new HashingTF(hashingTFSize);
JavaRDD<Vector> ArticlesAsV = hf.transform(articles.map(x->x.tokens));
JavaRDD<Vector> ArticlesTFIDF = idf.fit(ArticlesAsV).transform(Arti
浏览 5提问于2016-09-07得票数 0
3回答
我有点搞不懂“特征选择/提取器/权重”意味着什么以及它们之间的区别。当我读文献的时候，我发现这个词使用得很松散，有时我觉得很失落，我最关心的是--
当人们谈论特征频率时，特征存在-是特征选择吗？
当人们谈论诸如信息增益、最大熵等算法时，它是否仍然是特征选择。
如果我训练分类器--通过一个特征集要求分类器注意文档中单词的位置--人们还会称它为特征选择吗？
谢谢拉胡尔·迪哈
浏览 2提问于2010-01-29得票数 14
1回答
我试图识别数据集中的特征类型，它可以是分类/包字/浮动。
然而，由于以下原因，我无法找到一个准确的解决方案来区分分类词和包词。
分类数据可以是对象数据，也可以是浮动数据。计算一个特征中的唯一值并不能确保精确的解决方案，因为不同的样本可能具有相同的特征值，而这些特征值不一定是绝对的。
对于书包或单词，我想数单词的数量，但这是不正确的方式，因为文字可以写在一个词，或可能是缺失。
什么是识别特性类型的最佳方法？
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
1回答
我阅读这份文件是为了了解朴素的贝斯。它应该链接到第35页
如果有两个文件"a b b“和"c d”，词汇表将是：
{a，b，b，c，d，d}，_
或：{a，b，c，d}，_( == _4)
只是需要一个健全的检查，谢谢
浏览 7提问于2017-06-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我把特征向量作为语料库中文档的位映射来实现。我已经拥有了整个语料库的词汇表(作为一个列表/集)和每个文档中的术语列表。
例如，如果语料库词汇表为['a', 'b', 'c', 'd']，而文档d1中的术语为['a', 'b', 'd', 'd']，则d1的特征向量应为[1, 1, 0, 2]。
为了生成特征向量，我会遍历语料库词汇表，检查每个术语是否在文档术语列表中，然后在文档特征向量中的正确位置设置位。
实现这一目标的最有效方式是什么？以下是我考虑过的一些事情：
使
浏览 4提问于2011-04-12得票数 2
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一个测试数据集示例： library(quanteda)
dataset1 <- data.frame( anumber = c(1,2,3), text = c("Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry's standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and s
浏览 27提问于2020-08-19得票数 1
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我正在阅读有关noSQL和关系型DBMS的文章。在阅读了很多帖子之后，我不能确切地了解noSQL系统是如何执行水平伸缩的，以及它如何比关系数据库伸缩更有效。
毕竟，RDBMS还可以进行复制和分片。
在NoSql的情况下，这是如何快速的？
浏览 0提问于2017-05-26得票数 0
我想为我的主题建模的结果指定人类可读的标签。是否有任何软件库或数据集，我可以使用这些关键字作为输入，并返回一个标题来描述这个主题。
示例：
输入：["Church","Priest","God","Prayer"]
输出："Religion"
注意:我想要自动标签的创建-而不是像其他人之前要求的手动创建。
浏览 5提问于2015-11-25得票数 1
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1回答
我试图理解事件日志和事件存储在事件源上下文中的区别。
我发现的一个非常好的解释是，事件存储是写模型的唯一真理源，事件日志是读取模型的唯一真相源。
因此，假设我想使用没有事件源的CQRS，那么我理解它的方式是，我将有一个事件日志写入模型(将域对象序列化到一个SQL数据库)和一个NoSQL (MongoDB)读取模型。这两个数据库可以在单独的API项目中使用RabbitMQ进行通信。
在此基础上，在使用没有事件源的CQRS时使用EventLog并不是一个坏主意，也就是说，当业务对重播历史事件不感兴趣时(在我的例子中，系统只有一个事件)。
EventLog作为写数据库可以接受吗？也就是说，它将包含序
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
回答已采纳
我的目标是:我有一堆传感器在一个领域连接在一个类似的P2P网络。在字段的一边，我有一个设备，它提供一个BLE服务器来连接控制器(电话或笔记本电脑)和所有设备之间的数据。
需求之一是一种网络可视化和管理服务。这样做的好处是，在这个领域中有一个可变数量的设备。
我有一个计划，让桥梁设备发送一个广播到网络，以使所有的设备连接。我唯一的问题是，我是BLE和GATT的新手，而且我不确定显示动态长度的数据列表的标准是什么。
有这样的标准吗？你们中有谁能帮我想办法把这个组织成关贸总协定吗？
谢谢你的帮忙
浏览 0提问于2019-07-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我使用的是python，我想要获得大量数据的TFIDF表示，我使用以下代码将文档转换为TFIDF格式。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(
min_df=1, # min count for relevant vocabulary
max_features=4000, # maximum number of features
strip_accents='unicode', # replace
浏览 9提问于2017-03-01得票数 18
回答已采纳
我在做OpenNLP项目的时候遇到了一些东西，比如Feature Generation。术语“特性”到底是什么意思？如果你能用外行术语来解释那就太好了。
浏览 1提问于2017-09-06得票数 0
1回答
假设我的文本文件由以下文本组成：
那只敏捷的棕色狐狸跳过了懒惰的狗。及时缝一针能省下九针。快速的棕色针跳过了懒散的时间。狐狸及时救了一只狗。
我想使用sk-学习的CountVectorizer来获取文件中所有单词的单词计数。(我知道还有其他方法可以做到这一点，但我想使用CountVectorizer有几个原因。)这是我的密码：
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
text = input('Please enter the f
浏览 1提问于2017-07-14得票数 2
回答已采纳
我希望我的应用程序发送一个“不可连接”的广告？
当我看到startAdvertsing方法时，它告诉我只支持CBAdvertisementDataLocalNameKey和CBAdvertisementDataServiceUUIDsKey。
这是否意味着不能将CBAdvertisementDataIsConnectable设置为NO以模拟iBeacon
如果有其他方法来模拟“不可连接”的外围设备，请让我知道。
advertisementData -包含您要公布的数据的可选字典。CBCentralManagerDelegate协议参考中详细介绍了advertisementData字典的可能键。
浏览 2提问于2014-10-12得票数 0
3回答
类、模块、它们的特征类和方法查找
、、、、
让我们打开类Module并向其添加一个方法：
class Module
def foo
puts "phew"
end
end
我可以通过这样做来调用这个方法，
Class.foo
这是可以理解的，因为Class的类是Class，其超类是Module。因此，它可以调用在Module中定义的实例方法。
下面的方法bar是在Module的特征类上定义的：
class Module
def self.bar
puts "bar"
end
end
但现在
Class.bar
也很管用。
有
浏览 2提问于2013-03-18得票数 5
回答已采纳
2回答
我想用node js和react js创建web应用程序。
在web应用程序中将有2个页面，其中一个页面将记录语音并存储在数据库中，在第二个页面中，任何用户都可以在该web应用程序与该语音和数据库匹配后说任何话，它将返回用户名。
我已经做了记录部分保存在文件夹中，但不知道我应该使用哪个数据库来存储数据，这些数据可以匹配第二页中的数据，当用户需要那里的名称时，当他们说什么的时候。
提前感谢我在node和react中的新功能，请对此提供帮助：
浏览 1提问于2017-04-26得票数 2
对于总是具有相同价值的特性，是否有一个标准术语，即可以在不丢失信息的情况下被丢弃？
例如，我试图把猫和狗分类，而我训练集中的每一个例子都有has_two_eyes=true。
我想的是“无用”、“多余”、“常量”或“退化”，但我不知道这里的标准术语是什么。
浏览 0提问于2019-09-18得票数 2
回答已采纳
当涉及到将短语向量化并将它们放入矩阵形式时，有些事情让我感到困惑。
导入CountVectorizer或TfidfVectorizer时，
.fit & .transform & .fit_transform函数的区别是什么？
我知道'.fit‘会学到ngram，分裂成ngram。
'.transform‘会把它放入一个短语x ngram矩阵。。
'.fit_transform‘是.fit和.transform的组合。
如果是这样的话，，如果我只是vectorize.transform(短语)而不适合它，会发生什么？
我看到了本教程的设置，它适合和转换火
浏览 1提问于2018-02-24得票数 2
1回答
我正在实现用于文本分类的朴素贝叶斯算法。我有1000份培训文件和400份测试文件。我认为我正确地实现了培训部分，但我在测试部分感到困惑。以下是我所做的简短的工作：
在我的培训职能中：
vocabularySize= GetUniqueTermsInCollection();//get all unique terms in the entire collection
spamModelArray[vocabularySize];
nonspamModelArray[vocabularySize];
for each training_file{
class = GetCl
浏览 5提问于2011-03-27得票数 3
1回答
线性模型的前后向实现
、、、、
📷
我正在实现这个抽象的代码。
前锋很简单，看起来是这样的：
📷
我不明白向后的路径，以及它如何适合于第一个图像中的抽象：
📷
为什么db被定义为x's形状和dout的乘法？
为什么dw被定义为x.T和dout的乘法？
为什么两者都是累积的。也就是说，它是用+=而不是=？
为什么dw被定义为dout和w.T的乘法？
浏览 0提问于2020-08-23得票数 0
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我编写了一个简单的神经网络，功能类似于我在网上看到的许多C#示例。它使用权重和偏倚，可以通过反向传播进行训练。它可以很好地预测异或。但我想知道它是否可以查看一系列输入，并始终将最后一个输入作为输出返回。例如，我希望它能像这样预测：
Input: [ 1, 2, 0] -> Output: [0]
Input: [1000, 2000, 0] -> Output: [0]
Input: [ 1, 2, 1] -> Output: [1]
Input: [1000, 2000, 1] -> Output: [1]
(我的实际数据更加随机。注意，最后一个输
浏览 0提问于2023-01-19得票数 0
我正在研究星火()的早期版本，以了解它是如何开始的，以及它是如何进化的。我也试图教育自己如何交替最小二乘工作。
我正在查看SparkALS示例，并看到以下变量：
var M = 0 // Number of movies
var U = 0 // Number of users
var F = 0 // Number of features
来源：
F变量(功能的数量)代表什么？
我可否将此理解为潜在因素的数目？这在rank页面中也称为：
秩是模型中潜在因素的个数。
浏览 0提问于2017-03-16得票数 0
回答已采纳
2回答
潜在特征的意义？
、、
我正在学习推荐系统的矩阵因式分解，我看到术语latent features发生得太频繁了，但我无法理解它的含义。我知道什么是特征，但我不理解潜在特征的概念。能解释一下吗？或者至少带我到一个我可以读到它的报纸/地方？
浏览 0提问于2014-07-16得票数 37
1回答
背景
我使用功能模块将代码部署到我的阶段。例如，我有一个出口的特点：
内容类型播放器
这类词汇的分类学术语-奖章
视图，其中列出具有筛选器类型的播放机：Content: Has taxonomy term (=gold)
奖牌有三项--金、银和铜牌。
在这个特性中，词汇表是导出的，而术语则不是。我需要在服务器上再次手动添加这些术语。
问题
该特性导出术语id而不是名称(tid : 1)。所以，当我在滞胀服务器上启用这个特性时，如果tid : 1的术语名称是银色的话。视图筛选条件被更改，并且它与用例冲突。
我只是想知道是否有一种方法可以导出视图、分类法、过滤器名，而不是id？
浏览 0提问于2014-02-03得票数 1
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在我这一领域的许多文章中，这句话被重复了一遍：“这两个矩阵已经被归一化为具有相同的平均平方和(计算在所有的受试者和每个情态的所有体素)”。假设我们有两个矩阵，行定义不同的主题，列是特性(体素)。在这些文章中，对规范化方法的解释不多。有没有人知道我应该如何规范数据，使具有“相同的平均平方和”？我一点也不明白。谢谢
浏览 2提问于2016-06-07得票数 0
1回答
我正在尝试使用条件随机场来标记am图像中的对象。但我被困在了理解这个公式上。谁能告诉我这个公式的含义和术语，以及如何计算它们。我使用的是MS-COCO数据集，它有标记的图像，即我有分割的图像。
这里，Z(.)=配分函数，P(ci | Sj)=图像I的Sj段属于成对空间关系的类ci和q= no的概率。
浏览 1提问于2015-11-13得票数 0
我刚刚开始了一个文本分类的应用程序，我已经阅读了很多关于这个主题的论文，但到目前为止我还不知道如何开始，我感觉我还没有得到完整的图像。我已经得到了训练数据集，并阅读了它的描述，得到了一个很好的支持向量机算法(SVM.Net)的实现，但我不知道如何在这个实现中使用该数据集。我知道我应该从数据集的文本中提取特征，并将这些特征用作SVM的输入，所以谁能告诉我有关如何提取文本特征并将其用作SVM算法的输入的详细教程，然后使用此算法对新文本进行分类？如果有一个完整的关于使用SVM进行文本分类的例子，那就太好了。
任何帮助都将不胜感激。提前谢谢。
浏览 4提问于2011-05-23得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在使用weka进行主成分分析，但结果肯定是错误的。
我的实例如下：
40.4,24.7,7.2,6.1,8.3,8.7,2.442,20
25,12.7,11.2,11,12.9,20.2,3.542,9.1
13.2,3.3,3.9,4.3,4.4,5.5,0.578,3.6
22.3,6.7,5.6,3.7,6,7.4,0.176,7.3
34.3,11.8,7.1,7.1,8,8.9,1.726,27.5
35.6,12.5,16.4,16.7,22.8,29.3,3.017,26.6
22,7.8,9.9,10.2,12.6,17.6,0.847,10.6
48.4,13.4,10
浏览 1提问于2018-09-19得票数 1
1回答
我的目标是缩放一个numpy数组，这样所有的数字都在0到1之间。在sklearn.preprocessing.scale()中，文档说明：
axis : int (0 by default)
axis used to compute the means and standard deviations along. If 0,
independently standardize each feature, otherwise (if 1) standardize each sample.
我的问题是，标准化每个特征和每个样本有什么区别？
浏览 13提问于2018-07-26得票数 0
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1回答
我工作的培训和测试数据作为谷歌搜索片段。
训练数据由10,060段组成。每行上的每个片段和每个片段都由一个单词/术语列表和末尾的一个类标签组成。
有8类标签：
Business,Computers,Culture-Arts,Entertainment,Education-Science,Engineering,Health,Politics-Society,Sports
以下是数据集中的一些行：
manufacture manufacturer directory directory china taiwan products manufacturers directory- taiwan
浏览 0提问于2018-11-14得票数 1
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2回答
我有一个类似twitter的(另一个微博)数据集，拥有160万个数据点，并试图根据其内容预测其转发数量。我提取了它的关键字，并使用关键字作为包的文字特征。然后我得到了120万维特征。特征向量非常稀疏，通常在一个数据点上只有10维。我用SVR做回归。现在已经用了两天了。我认为训练时间可能需要相当长的时间。我不知道这样做是否正常。是否有任何方法或有必要优化这个问题？
顺便说一下。如果在这种情况下，我不使用任何内核，机器是32 is和i-7 16核。估计培训时间是多长时间？我用的是左撇子。
浏览 4提问于2015-08-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我想不出与这个问题(a)相匹配的结构。
我想过张贴包含任何像素确切数据的100x100 +1条目的列表，但对我来说这似乎是浪费的想法。
如果我可以在接下来的问题(b，c)中得到一些帮助，我不明白我需要如何解决它。
浏览 1提问于2016-12-02得票数 2
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