Posted by c cm on January 3, 2014 特征选择(feature selection)或者变量选择(variable selection)是在建模之前的重要一步.数据接口越来越多的今后,数据集的原始变量.衍生变量会越来越多,如何从中选取subset适用到模型之上在实际数据应用中十分重要. 信息值information value用来做特征选择最常用在计算信用评分卡时,是用来表示每一个变量对目标变量来说有多少"信息"的量. 对于一个分类变量性别,其计算过程如下

XmlDocument doc = new XmlDocument(); doc.LoadXml(sreturn); XmlNode xNode = doc.SelectSingleNode("LisCallResponse/ResponseHead/Success");//取is_success节点的值 string is_success = xNode.InnerText; XML格式信息如下: <?xml version="1.0" encoding=&

作者:城东链接:https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1

前言 经过前几篇的分析,其实大体已经初窥到SQL Server统计信息的重要性了,所以本篇就要祭出这个神器了. 该篇内容会很长,坐好板凳,瓜子零食之类... 不废话,进正题 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信

前言 经过前几篇的分析,其实大体已经初窥到SQL Server统计信息的重要性了,所以本篇就要祭出这个神器了. 该篇内容会很长,坐好板凳,瓜子零食之类... 不废话,进正题 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信

1.方法一:使用线程 功能描述:在用c#做WinFrom开发的过程中.我们经常需要用到进度条(ProgressBar)用于显示进度信息.这时候我们可能就需要用到多线程,如果不采用多线程控制进度条,窗口很容易假死(无法适时看到进度信息).下面我就简单结合一个我写的例子给大家做一个介绍. 第一步:设计界面,注意需要引用 using System.Threading; 控件名称分别为: progressBar1:label1:textBox1:button1: 第二步:定义一个代理,用于更新Progr

1.窗口信息MS为我们提供了打开特定桌面和枚举桌面窗口的函数.hDesk = OpenDesktop(lpszDesktop, 0, FALSE, DESKTOP_ENUMERATE);// 打开我们默认的Default桌面;EnumDesktopWindows(hDesk,(WNDENUMPROC)EnumWindowProc, 0);// 枚举打开桌面上的所有窗口,由回调函数实现.BOOL __stdcall EnumWindowProc(HWND, LPARAM);// 在回调函数中,我们

1.方法一:使用线程 功能描述:在用c#做WinFrom开发的过程中.我们经常需要用到进度条(ProgressBar)用于显示进度信息.这时候我们可能就需要用到多线程,如果不采用多线程控制进度条,窗口很容易假死(无法适时看到进度信息).下面我就简单结合一个我写的例子给大家做一个介绍. 第一步:设计界面,注意需要引用 using System.Threading; 控件名称分别为: progressBar1:label1:textBox1:button1: 第二步:定义一个代理,用于更新Progr

前言 经过前几篇的分析,其实大体已经初窥到SQL Server统计信息的重要性了,所以本篇就要祭出这个神器了. 该篇内容会很长,坐好板凳,瓜子零食之类... 不废话,进正题 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信

转自: http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4190669.html   概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信息是一些对象,这些对象包含与值在表或索引视图的一列或多列中的分布有关的统计信息.查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数.通过这些基数估计,查询优化器可以创建高质量的查询计划.例如,查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符,从而提高查询性能

china_xuhua 原文地址 1.方法一:使用线程 功能描述:在用c#做WinFrom开发的过程中.我们经常需要用到进度条(ProgressBar)用于显示进度信息.这时候我们可能就需要用到多线 程,如果不采用多线程控制进度条,窗口很容易假死(无法适时看到进度信息).下面我就简单结合一个我写的例子给大家做一个介绍. 第一步:设计界面,注意需要引用 using System.Threading; 控件名称分别为: progressBar1:label1:textBox1:button1: 第二

现在定位功能很常用,所以抽出一些时间将这个功能的知识总结一下作为知识梳理的依据.HTML5 Geolocation的定位用法很简单,首先请求位置信息,用户同意,则返回位置信息.HTML5 Geolocation仅仅是用来检索定位信息的API,至于底层是如何定位的他也不知道,他就相当于一个传信的,你说是1,ok,那我就给用户传个1,仅此而已. 1).位置信息来源的分类和特点 1.IP定位 优点:任何地方都可以. 在服务器端处理. 缺点:不准确,只能精确到市级. 2.GPS定位 优点:比较准确. 缺

上节介绍了存储管理配置信息的结构体struct server_config_t,该结构体贯穿整个server端程序的运行. 在dhcpd.c里的用该结构体定义个一个全局的变量: struct server_config_t server_config; 在server启动做的第一件事就是初始化这个全局变量server_config: 现在就进入read_config函数,一睹其真容! 学习这个函数,在以后遇到要读取配置信息可以参照read_config函数的写法. read_config函数的定

连载目录    [已更新最新开发文章,点击查看详细] 通过使用调用方信息特性,可获取有关方法的调用方的信息. 可以获取源代码的文件路径.源代码中的行号和调用方的成员名称. 此信息有助于跟踪.调试和创建诊断工具.若要获取此信息,可以使用应用于可选参数的特性,每个特性都具有默认值. 下表列出在 System.Runtime.CompilerServices 命名空间中定义的调用方信息特性: 特性 描述 类型 CallerFilePathAttribute 包含调用方的源文件的完整路径. 这是编译时的

一.版本信息获取函数简介和作用 获取文件版本信息的作用: 1. 避免在新版本的组件上安装旧版本的相同组件: 2. 在多语言系统环境中,操作系统根据文件版本信息里提供的语言信息在启动程序时决定使用的正确语言: 3. 防止在不同的路径下安装多个文件的拷贝: 4. 应用程序在运行时,便能判断文件的版本是否正确: 5. 在应用程序的关于对话框中显示可执行文件的版本号: 6. 在线升级程序可以判断一个文件是否因为版本过旧,从而进行必要的文件升级. Windows系统通过API(可编程接口)的方式为软件开发

字节是二进制数据的单位.一个字节通常8位长.但是,一些老型号计算机结构使用不同的长度.为了避免混乱,在大多数国际文献中,使用词代替byte.变量: 变量的数据类型:变量名=变量值 数据类型 基本型 数值型(整数) 布尔型 浮点型 字符型 引用型 String 字符串 数值型(整数) 0-128 19 20 范围 (0,128)小括号不包含该值 [0,128)中括号包含该值 bate 字节 1个字节 2*7=128 例如:byte age = 20; 备注:对于byte类型[0,128) 赋值不能

一.什么是扩展统计 扩展统计对象, 追踪指定表.外部表或物化视图的数据. 目前支持的种类: 启用n-distinct统计的 ndistinct. 启用功能依赖性统计的dependencies. 启用最常见的值列表的mcv. 本文仅讨论n-distinct统计信息,在优化器中的作用.手工修改统计信息,使得执行计划发生改变. 二.数据准备 建立一个大表,这个表模拟商业交易明细记录.这个表,不仅有海量的数据,也具有大量的维度信息. create table t_order as select id,

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树