Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1.2内容构建图形 有效的图形是: 不扭曲事实 传递正确的信息 简洁优雅 美观是为了凸显信息 而不要盖过信息 不超载信息 1 相关性图 散点图 最常用 # install.packages("ggplot2") # load package and data options(scipen=999) # turn-off scientific notation lik…

应用统计学 数据的概括性度量 集中趋势 Mode众数是唯一描述无序类别数据,由图可知众数便是图形中的峰. 对于类别变量,众数就是某一种类别. 中位数和平均数都可能不是样本中的值. 中位数不受极值影响,对于类别数据来说,中位数是某一类别(同mode),各变量值与中位数的离差绝对值之和最小,与均数不同. 平均数的求法,令函数等于各变量值与平均数的离差平方之和,该函数表达如下式. 对该函数求一阶导,如下式, 当一阶导为零时该函数取到最小值,此时样本均值表达式为: 各变量值与平均数的离差平方之和最小,各…

IQR(Inter-Quartile Range)在统计中叫内距.内距又称为四分位差.具体如下:内距IQR即Inter-Quartile Range, 这是统计技术上的名词.内距又称为四分位差,是两个四分位数之差,即内距IQR=高四分位数—低四分位数.标准化四分位距——对一组按顺序排列的数据,上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距(IQR),即IQR=Q3-Q1.IQR乘以因子0.7413得标准化四分位距(Norm IQR),它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量,其值相…

在查询性能优化时,Logical Read非常重要,它的计数一般与查询出来的结果集数量成正比,与数据读取的速度也成正比. 1,SET STATISTICS IO 显式Disk IO的信息 Syntax SET STATISTICS IO { ON | OFF } Output item                           Meaning             Table Name of the table. Scan count Number of scans performe…

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax_scale) sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.maxabs_s…

1)正态分布数据,飘出95%的可能是异常值.变量var正态标准化,|var|<=1.96的可能是异常值,further chk needed!large sample better. 对于偏态分布的数据(histogram chk),这个方法貌似不是很好. 2)Boxplot Method 稳健,无正态分布假设. 箱线图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础. 四分位距(QR, Quartile range):上四分位数与下四分位数之间的间距,即上四分位数减去下四分位数. F代表中位数,QR…

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏.(Garbage In Garbage Out!) 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环.方法也是多种多样…

介绍箱线图之前,需要先介绍若干个其需要的术语 min:整个样本的最小值 max:整个样本的最大值 Range:即整个样本的取值范围,Range = max - min Inter-Quartile Range (IQR):四分之一range,即通过取3次中位数(median),将整个range分成四等份,其中间的两份就是IQR,下面图示说明一下: 计算方法: 1. 先对整个样本值集合计算median,将数据分为两等份: 2. 分别对前后两份数据再次计算median: 3. 则Q3 - Q1 =…

记录一下,很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现. 1 引言 现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法,这些算法利用了根据帖子的内容.用户特征和扩散模式手工制作的各种特征,或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言(规则加词典). 特征工程是至关重要的,但手工特征工程是繁琐复杂.有偏见和耗时费力的.例如,图1中的两个时间序列图描述了典型的谣言信号的浅层模式.虽然它们可以表明谣言和非谣言事件的时间特征(微博文本中关键词的时序变化),但这两种情况之间的差异对于特征…

一个人力资源咨询集团通过网络爬虫采集手段将多个知名招聘网站上发布的求职和招聘等信息准实时采集到自己的库里,形成一个数据量浩大的招聘信息库,跟踪全国招聘和求职的行业.工种.职位.待遇等信息,并通过商业智能系统,开展职业职位供求及趋势等相关统计分析.这家公司竟然用SSAS OLAP Cube多维数据集容纳如此数量级的数据,广告维成员包含了每一个广告条目.该商业智能团队的开发人员咨询如何用MDX求解薪水中位数.四分位数(Median,Quartile)等. 以下是对Median.Q1.Q3等问题的MD…