对于一些标签和特征来说,分布不一定符合正态分布,而在实际的运算过程中则需要数据能够符合正态分布 因此我们需要对特征进行log变化,使得数据在一定程度上可以符合正态分布 进行log变化,就是对数据使用np.log(data+1) 加上1的目的是为了防止数据等于0,而不能进行log变化 代码: 第一步:导入数据 第二步:对收入特征做直方图,同时标出中位数所在的位置,即均值 第三步:对收入特征做log变化,使用np.log(data+1) 第四步:对log收入特征做直方图,标出中位数线的位置,即均值

问题:我们需要调用一个换算函数(例如sum().min().max()),但是首先需对数据做转换或者筛选处理 解决方案:非常优雅的方法---在函数参数中使用生成器表达式 例如: # 计算平方和 nums=[1,2,3,4,5] s1=sum((x*x for x in nums)) s2=sum(x*x for x in nums) #更优雅的用法 s3=sum([x*x for x in nums]) #不使用生成器表达式 print(s1) print(s2) print(s3) # 判断一

用$.getJSON() 和$.post()获取第三方数据做页面 首页 index.html 页面 需要jquery  和 template-web  js文件   可以直接在官网下载 中间导航条的固定 可以在导航添加一个动态class值   class值  的css样式  position  :fixed  : $(document).ready(function() { var $window = $(window), $mainMenuBar = $('#mainMenuBar'), $m

使用FormData数据做图片上传: new FormData()       canvas实现图片压缩 ps: 千万要使用append不要用set   苹果ios有兼容问题导致数据获取不到,需要后台接口支持formData数据 Content-Type: multipart/form-data 正确的打开方式:formdata.append('file', file) 错误的打开方式:formData.set(name,value) //html代码 <div class="sendIm

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (20) - 绑定: DataContextChanged, UpdateSourceTrigger, 对绑定的数据做自定义转换 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 绑定 DataContextChanged - FrameworkElement 的 DataContext 发生变化时触发的事件 UpdateSourceTrigger - 数据更新的触发方式 对绑定的数据做自定义转换 示例1.演示 DataContextCh

介绍背水一战 Windows 10 之 绑定 DataContextChanged - FrameworkElement 的 DataContext 发生变化时触发的事件 UpdateSourceTrigger - 数据更新的触发方式 对绑定的数据做自定义转换 示例1.演示 DataContextChanged 的用法Bind/DataContextChanged.xaml <Page x:Class="Windows10.Bind.DataContextChanged" xml

现在很多同事,包括我,我表单的数据验证交给了javascript来做,那么新的问题来了,如果交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢

通过上一步,环境已搭建好了. 下面开始实战, 首先,编写链接mysql的函数conn_sql.py import pymysql def sql_conn(u,pwd,h,db): conn=pymysql.connect(user=u,passwd=pwd,host=h,db=db) #print("连接数据库"+db+"成功了!!") return conn 在编写,查询数据库的语句:sql.py import pymysql import conn_sql d

处理三维数据做图表,比如返回的数据就是一个个list,list里面某几个数据同属于一个维度,项目中的实例效果如下: 上面的khfx会有多个,比如db1.db2.db3等,下面的那些数据也会变化,目前需求就是做的下面的实现单选,可以使用echarts的legend的selectedMode实现,然后上面的db那些就是可以复选,默认全显示,选择之后就取消该条数据显示.也就是说相当于需要2层图例组件同时控制下面series的显示. 大值考虑的是下面的用legend的图例,然后上面的图例就自己手写,然后

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11643.html 昨天LZ去面试,遇到一个大牛,被血虐一番,发现自己基础还是很薄弱,对java一些原理掌握的还是不够稳固,比如java反射注解,知道一点就是说不出来,很尴尬... 生命不止,学习不止啊 之前那个项目 QNews 用的是的第三方的数据平台,所以访问次数会有限制,这就很无奈... 我的博客地址 每天只能请求100次....但是LZ这个穷屌丝也买不起服务器,所以就上网查,有什么别的方法可以获取数据,意外之间发

前言 这篇文章时承继上一篇机器学习经典模型使用归一化的影响.这次又有了新的任务,通过将label错位来对未来数据做预测. 实验过程 使用不同的归一化方法,不同得模型将测试集label错位,计算出MSE的大小: 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图.通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据处理(和上一篇的处理方式相同): test_sort_data = sort_data[:] test_sort_target = sort_t

以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控?   销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性:适用于信贷员模式. 风控关键点 亲见申请人,亲见申请人证件,亲见申请人签字,亲见申请人单位. 审批环节 进行基本信贷政策的核查,主要是核实申请信息.证件资料.是否伪冒申请. 系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户,例如有严重不良征集记录的,内部已经有违约记录的,或者近期有较大风险被纳入关联黑名单的,不符合监管政策要求的客户.经过基本审查后,不同的申请人会依据客户信息的分类,被自动分发到不同

数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%.数据清洗在上一篇博客中写过,这里主要写后面三部分. 数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程. 在数据集成时,来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源数据在最低层上加以转换.提炼和集成. 1.实体识别 同名异义.异名同义.

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/peop

当用cout 或者 printf()对char 或者 unsigned char类型数据进行输出的时候,默认输出的都是字符,而不是字符对应的数值.如果要输出数值,必须做int 类型数据的强制转换. 例如: cout<< imgInput.at<uchar>(i,j)<<","; 其中imgInput为Mat类型的图像数据.其输出为: 当输出语句改为: cout<<(int) imgInput.at<uchar>(i,j)<

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结

几乎没用过linux操作系统,不懂shell编程,linux下shell+windows下UltraEdit勉勉强强生成了train.txt和val.txt期间各种错误辛酸不表,照着examples/imagenet/readme勉勉强强用自己的数据,按imagenet的训练方法,把reference_caffenet训起来了,小笔记本的风扇又开始呼呼呼的转了. 跑了一晚上,小笔记本憋了,还是报错(syncedmem.hpp:25 check failed:*ptr host allocatio

1.最近有个想做一个传感器数据实时显示的上位机,常规的数据打印太频繁了,无法直观的看出数据的变化. python下的上位机实现起来简单一点,网上找了一些python界面Tkinter相关资料和python串口的demo.测试实现了简单的数据显示. Mark 一下问题点: 最大的问题点在于对bytes型数据的拼接:之前的串口解析的代码是在python 2.7平台上实现的, 切换到python3.0之后,测试失踪无法通过.幸而找到了大神相助. python 2.7code: import os im

这里只举一个例子: Alexnet网络训练自己数据的过程 用AlexNet跑自己的数据 参考1:http://blog.csdn.net/gybheroin/article/details/54095399 参考2:http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5469436.html ,准备数据: 在caffe根目录下data文件夹新建一个文件夹,名字自己起一个就行了,我起的名字是food,在food文件夹下新建两个文件夹,分别存放train和val数据, 在train文件

http://2017.qconbeijing.com/presentation/646?utm_source=weibo&utm_medium=infoq&utm_campaign=yj 专题演讲嘉宾 :易杰 腾讯社交与效果广告部检索系统组主管 在腾讯工作 10 年,一直从事效果广告的研发工作,对互联网广告及精准推广有较深理解,具备优秀的互联网海量运营经验. 现负责腾讯社交广告平台百亿级广告引擎系统,OLAP 系统 PivotEngine 等. SPA 自研 PivotEngine 可以