描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。
java8提供了对集合数据进行处理一系列数据的方法，今天就全面解析一下其用法，也是自己对其的一个总结性文章的结束了，后面就不再写这样的文章了。
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值，这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平，通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较，还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标，虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样，但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度，从而反 映一个国家的经济发展水平。
留出法hold-out，直接将数据集合分成两个互斥的集合，其中一个当作训练集合S，另一个当作测试集合T。
很多我们课程的学员或者书籍打卡圈子里的同学，都在问我有没有Upset图(UpSet Plot)的绘制方法？。确实，无论是书籍还是对应的可视化课程，Upset图都被我忘记了···，感觉补上。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。
如 : 购买商品时 , 啤酒 与 尿布 就有关联关系 , 这两个之间肯定没有因果关系 , 有一种未知的关联关系 ;
ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要 一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：
有一个任务要求是这样的，将抓取到的数据展示在页面之后，可以点击按钮导出问Excel文件。 然后我翻项目原先的代码，也有类似的功能，并且导出之后网络图片也能够保存下来。 用到了js-table2excel 第一步安装 npm install js-table2excel 第二步引入 import table2excel from 'js-table2excel' 第三步使用 table2excel([列集合], [数据集合], '导出文件名')
Hash:结构 key-key-value，通过索引快速定位到指定元素的，可直接修改某个字段
在 2018 年 9 月谷歌数据集搜索的 测试版本就开始面向「Scientists、journalists，students，data geek等人群」，一直以来都是人们寻找数据集的主要方式之一。
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
使用 BP 工具的 Intruder 模块高度可配置，可以对目标网站进行密码爆破，一般被用于网站的安全渗透测试场景
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在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
最近，在网上搜索关于“行人重识别”及“行人再识别”等关键词，发现几乎都是关于行人检测的内容。对于“行人重（再）识别”技术能找到的资料很少，这可能是因为“行人重（再）识别”技术最近才刚刚兴起吧。 总之，除了能在谷歌学术中搜到一些Person re-identification的学术论文外，其他的资料明显没有行人检测的多。 概念解释 “行人重（再）识别”，首先从字面上将就是对“行人”进行“识别”。其中的“重（再）”则是指“重新”、“再一次”的意思。 “行人重（再）识别”技术主要是应用在视频监控方面。在刑侦工作中
这一篇文章算是从java基础性文章结束到进阶的一个过渡，虽然自己从未使用过Vector这样的容器进行数据的增删改查操作，但还是按照一贯的思路进行分析一下它的源码。
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
云开发提供了一个 NoSQL 数据库，数据库中的每条记录都是一个 JSON 格式的对象。一个数据库可以有多个集合（相当于关系型数据中的表），集合可看做一个 JSON 数组，数组中的每个对象就是一条记录（或称为文档），记录的格式是 JSON 对象。
在Python编程中，迭代器（Iterator）和可迭代对象（Iterable）是两个重要的概念。它们为我们提供了一种简洁而有效的方式来处理数据集合，同时也是深入理解Python语言内部机制的关键。本文将深入探讨迭代器和可迭代对象的概念、工作原理以及在实际代码中的应用。
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
模型可解释问题一向都是一个玄学问题，主要核心问题在于怎么评估一个好的模型解释器。在以往的工作中，图解释性模型往往是取一个边集合，并且将边集合得到的子图预测结果与真实标签做对比然后算一个acc，然而，本文作者则认为如果将解释结果与真实情况对比的话实际上并不是特别靠谱。因此，本文主要提出了几种更贴切于解释性方法的评估数据，包括感染检测，社区检测，负样本评估。
于一般不推荐在遍历数据集合时直接修改原数据集合来获取我们想要的数据集合，这样不安全且不够灵活。推荐在遍历原数据集合时根据条件创建一个新的数据集合，遴选公务员而这正是Python语言中for语句的强大之处。
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的OLAP和OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
我们现在做互联网产品的时候，都有这么一个需求：记录用户在网站或者App上的点击行为数据，来分析用户行为。这里的数据一般包括用户ID、行为类型（例如浏览、登录、下单等）、行为发生的时间戳：
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
这里和GEE中的python一样，我们首先要进行SDK的导入，然后进行认证和初始化。
各位科研芝士的小伙伴，TCGA、GEO数据库的挖掘现如今已经十分火爆。不可否认，现如今各种培训层出不穷，几乎都是给你一个代码让你去跑，却并没有让你真正懂其精髓。今天我们一文帮助大家学习GEO数据库中的一个难点：两套GEO数据集如何合并获得一个更大的表达矩阵。今天我们就攻下这个高地。
Java语言中，提供了一套数据集合框架，其中定义了一些诸如List、Set等抽象数据类型，每个抽象数据类型的各个具体实现，底层又采用了不同的实现方式，比如ArrayList和LinkedList。
Meta Learning的目的是去学习一些在步骤2，3，4的参数，我们称之为元知识(meta- knowledge)
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
我们在日常的工作中，能够高效地管理和操作数据是非常重要的。由于每个编程语言支持的数据结构不尽相同，比如 C 语言需要自己实现很多基础数据结构，管理和操作会比较麻烦。相比之下，Java 则要方便的多，针对通用场景的需求，Java 提供了强大的集合框架，大大提高了开发者的生产力。
转载自 https://www.cnblogs.com/jingxiaoniu/p/6783063.html
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
在得到数据之后，我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系。本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
Apriori算法是常用于挖掘出数据关联规则的算法，能够发现事物数据库中频繁出现的数据集，这些联系构成的规则可帮助用户找出某些行为特征，以便进行企业决策。例如，某食品商店希望发现顾客的购买行为，通过购物篮分析得到大部分顾客会在一次购物中同时购买面包和牛奶，那么该商店便可以通过降价促销面包的同时提高面包和牛奶的销量。了解Apriori算法推导之前，我们先介绍一些基本概念。
一、基本原理 关联分析（association analysis）就是从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系。这里的主要问题是，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需计算代价很高，蛮力搜索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间内找到频繁项集。Apriori算法正是基于该原理得到的。 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系分为两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集（frequent item sets）是经常出现在一起的物品的集合。其中频繁的概
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