1.关系型数据库: 关系型数据库是一类采用关系模型作为逻辑数据模型的数据库系统,遵从数据库设计的基本步骤,包括:需求分析.概念结构设计.逻辑结构设计.物理结构设计.数据库实施.数据库的运行和维护等阶段. 概念结构设计与逻辑结构设计是关系数据库整个设计过程的关键. 2.关系数据库设计过程与各级模式 在关系数据库设计的不同阶段,会形成数据库的各级模式.   1)需求分析阶段,综合各个用户的应用需求:   2)概念结构设计阶段,形成独立于机器特点.独立于各个关系数据库管理系统产品的概念模式:   3)

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 library(pROC) library(DMwR)model.df <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection data.csv',sep=',',header=T 2.查看数据集, dim(model.df) hea

数据库的分析和设计 设计数据库确定一个合适的数据模型,满足3个要求: 符合用户需求,包含用户所需的所有数据 能被数据库管理系统实现,如sqlserver,oracle,db2 具有比较高质量,容易理解,使用方便,便于维护,效率高 设计步骤分为6步: 需求分析,与用户沟通,达成统一意见 概念结构设计,创建E-R图 逻辑结构设计,从E-R图转为关系模型,1对多,多对多,建立数据模型,数据库三范式 物理结构设计,确定数据类型,是否可空,确定主键,外键,索引 数据库实施 数据库运行维护 数据库的三范式:

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

一.数据管理技术的三个发展阶段: 1)人工管理阶段(20世纪50年代中期) 特点:数据不保存:应用程序管理数据:数据不共享:数据没有独立性: 2)文件系统阶段(20世纪50年代后—60年代)特点:数据以文件形式长期保存:文件系统管理数据:数据共享性差.冗余度大:数据独立性差: 3)数据库系统阶段(20世纪60年代—现在)特点:数据结构化:数据由DBMS统一管理与控制:数据共享性高.冗余度低:数据独立性高: 二.数据库管理系统的功能: 1)数据定义功能:由DBMS提供的数据定义语言(Data De

1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小: 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质,最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率.比如f(x)>0.5的时候能够表示x被分为正类,f(x)<0.5表示分为反类.而且我们希望f(x)总在[0, 1]之间.有这样的函数吗? sigmoid函数就出现了.这个函数的定义如下: 先直观的了解一下,sigmoid函数的图像如下所示(来自ht

在对数据库类应用进行优化的过程中我们了解到一个原则,即思想上要从结构设计抓起,按照下面的顺序: 1.数据库逻辑结构设计和物理设计. 2.数据库对象部署和SQL代码编写. 3.数据库实例性能调整和优化. 4.操作系统性能调整和优化. 5.存储系统性能调整和优化. 6.网络系统性能调整和优化.

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

1.结构设计 1.1.    逻辑结构设计 Activiti使用到的表都是ACT_开头的. ACT_RE_*: ’RE’表示repository(存储),RepositoryService接口所操作的表.带此前缀的表包含的是静态信息,如,流程定义,流程的资源(图片,规则等). ACT_RU_*: ‘RU’表示runtime,运行时表-RuntimeService.这是运行时的表存储着流程变量,用户任务,变量,职责(job)等运行时的数据.Activiti只存储实例执行期间的运行时数据,当流程实例

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

一.小组成员: 洪雪意(产品负责人) 陈淑筠(Master) 二.组内人员任务情况 计划完成的任务的第三个模块:分析并建立数据库 已完成的任务: 任务的第三个模块: 陈淑筠(完成任务1):画出商品资料.顾客资料E—R图 洪雪意(完成任务2):画出管理员资料.订单资料.订单明细E—R图 正在进行的任务: 任务的第三个模块: 陈淑筠(负责任务3):新建商品资料表.顾客资料表 洪雪意(负责任务4):新建管理员资料表.订单资料表.订单明细表 任务面板: 三.分析情况 陈淑筠:画出商品资料.顾客资料E—R

-----------------------------一直更新学习内容------------------------------------ 建立一个关系数据库需要几步? 2.关系数据库与 E/R 模型 外键: 不同的表中会有相同的属性.如果一个关系r1的属性中,包含了其他关系r2的主键,我们就将这个属性称为r1上的外键(foreign key).例如选课信息表中的ID属性,是学生信息表中的主键,那么ID属性就是这个选课信息表上的外键(注意:在选课信息表中,{ID,CourseID}是主键

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

根据huangyi老师的慕课网vue项目跟着做的,下面大概记录了下思路 1.轮播图的图 先不做轮播图逻辑部分,先把数据导进来,看看什么效果.在recommend组件新建一个recommends的数组,用这个数组来接受数据的录播图部分.然后再轮播图的插槽部分添加图片,代码如下 <slider> <div v-for="(item,index) in recommends" :key="index"> <a :href="item

R语言实现Xbar-R控制图 Xbar-R控制图在质量管理中主要用于对计量数据进行检测,以达到控制对象质量的目的. 虽然用Excel可以轻松实现控制图的操作,不过作为R软件初学者,我试着用仅有的一点R语言知识进行了控制图的绘制操作.虽然画出来了但是代码实在是低效,以后再慢慢改进吧. > data <- read.csv("kzt.csv")  #打开数据 > D3 <- 0; D4 <- 2.114; A2 <-0.577  #三个系数,下文会用到

时序图是可视化地展示对象与对象之间的联系的图,与其他的图相比,它跟侧重于表现为了完成一个用例,对象之间是怎么协同工作的. 之前学习的组件图.用例图都能表现对象之间的联系,侧重的是"有哪些联系",这是属于水平维度的展示,而时序图,它更像一个是从纵向维度用一个个的用例,将各个对象串起来,从而展现出它们之间的联系,在软件开发中,有了时序图,基本上就可以指导软件开发了. 1.基本元素 a.角色(actor) 角色不一定是人,也可以是组织.模块或者其他的系统以及子系统,用下图表示. 创建时序图的

图书管理系统数据库设计实验报告 文章目录 更新日志 1.概述 2.需求分析 2.1需要实现的功能 2.2业务流程图 2.2.1学生流程图 2.2.2管理员流程图 2.2.3超级管理员流程图 2.3功能需求分析 3.数据字典 4.概念模型 5.数据模型 6.建表代码与界面展示 6.1表创建: 6.2界面显示及服务端用到的查询代码: 6.2.1登录界面 6.2.2学生界面 6.2.3管理员界面 6.2.4超级管理员界面 6.2.5修改密码与密保 7.项目总结 7.1数据库设计 7.2程序客户端设计