转自:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 https://www.jianshu.com/p/d6e7083d7d61 1.思想 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来. 此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

一.分段维度简介 在客户维度中,最具有分析价值的属性就是各种分类,这些属性的变化范围比较大.对某个个体客户来说,可能的分类属性包括:性别.年龄.民族.职业.收入和状态,例如,新客户.活跃客户.不活跃客户.已流失客户等.在这些分类属性中,有一些能够定义成包含连续值的分段,例如年龄和收入这种数值型的属性,天然就可以分成连续的数值区间,而象状态这种描述性的属性,可能需要用户根据自己的实际业务仔细定义,通常定义的根据是某种可度量的数值.        组织还可能使用为其客户打分的方法刻画客户行为.分段维

今天遇到文章标题无论怎么修改,超出二十个汉字不能全部保存,系统只截取前二十个汉字的内容进行保存. 在后台查看系统设置: 系统——其它选项——文档标题最大长度,的值是60,对应的数据库表字段char的长度也是60. 一个汉字占2个字节,按说应该能保存30个汉字才对,搜索后发现以下内容 原因分析:因为UTF-8编码1个中文汉字占用的是3个字节,GBK占用的是2个字节. 对应自己的织梦系统编码为UTF-8,那么60对应的就是20个汉字了. 于是将文档标题最大长度进行修改,如100 数据库dede_ar

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb

转自:PHP读取自定义ini文件到二维数组 读取文件,可以使用file_get_contents,file,parse_ini_file等,现在有一个需求,需要读取如下格式的文件: [food] apple meat [tool] linux $ $_GET[] ` ' " { } - = \ / ? <\ . 这种格式类似ini文件,但是读取的时候只能读取到第一维度,第二维度读不出数据,没办法,只能自己写了 <?PHP function getArr( $file ){ if(!f

多维(Multi-dimensional)数组维数由索引个数决定.常用的数组:一维(one-dimensional)数组.二维(two-dimensional)数组 16.2    创建二维数组索引从0开始,创建成表格,第一个索引是行索引,第二个索引是列索引.length属性:第一个索引的长度. 16.3    初始化二维数组:数值用逗号分隔,行用大括号分隔. 16.4    不规则数组(ragged array):可变列数的二维数组.如果只声明但不初始化不规则二维数组,必须声明行数(第一索引)

OvO与OvR 前文书道,逻辑回归只能解决二分类问题,不过,可以对其进行改进,使其同样可以用于多分类问题,其改造方式可以对多种算法(几乎全部二分类算法)进行改造,其有两种,简写为OvO与OvR OvR one vs rest,即一对剩余所有,如字面意思,有的时候称为OvA,one vs all 假设有四个类别,对于这种分类问题,可以将一个类别选中以后,使其他三个类别合并为一个类别,即其它类别,这样就换变为二分类问题了,这种可以形成四种情况,选择预测概率高的,也就是说,有n个类别就进行n次分类,然

流行学习算法: 是一类用于可视化的算法,它允许进行更复杂的映射,通常也可以给出更好的可视化. t-SNE算法是其中一种. PCA是用于变换数据的首选方法,也可以进行可视化,但它的性质(先旋转然后减少方向)限制了有效性.因此,我们可以使用流形学习算法进行数据可视化. 1.什么是t-SNE t-SNE算法: 主要思想:找到数据的一种二维表示,尽可能保持数据点之间的距离(高内聚,低耦合). 这种方法不知道类别标签,是完全无监督的. 它只能变换用于训练的数据,不支持新数据(没有transform方法),

二维码是什么? 二维码从一维码扩展而来,增加另一维具有可读性的条码,用黑白矩形图形表示二进制数据,被设备扫描后获取其中包含的信息,二维码的长度.宽度均记载着数据,二维码具有定位点和容错机制,即便没有辨识全部的条码,也可根据容错机制正确还原条码信息. 我的博客QR码:最常用的二维码 二维码怎么识别方向?手机横排和竖排都能识别呢? 以QR码为例,有三个大的定位点,不管从哪个方向都可以识别. 二维码可以记录哪些信息? 网络连接.文本.图片. 二维码的应用有哪些? 微信.火车票.随处可见的商家广告链接等

OpenGL ES图形库最终的结果是在二维平面上显示3D物体(常称作模型Model)这是因为目前的打部分显示器还只能显示二维图形.但我们在构造3D模型时必须要有空间现象能力,所有对模型的描述还是使用三维坐标.也就是使用3D建模,而有OpenGL ES库来完成从3D模型到二维屏幕上的显示. 这个过程可以分成三个部分: 坐标变换,坐标变换通过使用变换矩阵来描述,因此学习3D绘图需要了解一些空间几何,矩阵运算的知识.三维坐标通常使用齐次坐标来定义.变换矩阵操作可以分为视角(Viewing),模型(Mo

目录 掌握numpy(一) 掌握numpy(二) 掌握numpy(三) 掌握numpy(四) 数组的reshape 顾名思义,就是对数组的形状进行改变,比如行变成列,一行变多行等. in place 通过使用ndarray的shape属性能够轻松的改变数组的形状,需要保证的是前后变换的size大小一样 g = np.arange(24)#生成24个数字 print(g) >>print"Rank:", g.ndim [ 0 1 2 ..., 21 22 23] Rank:

一:Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是,Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系,可同时生成并行化的方法. Bagging算法 bagging的算法过程如下: 1:从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)2:对于k个训练集,我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题而定,比如决策树,knn等)3:对于分类问题:由k个模型的预测结果投票表决产生

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库

需求: 前端时间由于开发新上线一大批系统,上完之后没有配套的报表系统.监控,于是乎开发.测试.产品.运营.业务部.财务等等各个部门就跟那饥渴的饿狼一样需要 各种各样的系统数据满足他们.刚开始一天一个还能满足他们,优化脚本之后只要开发提供查询数据的SQL.收件人.执行时间等等参数就可以几分钟写完一个定时任务脚本 ,到后面不知道是不是吃药了一天三四个定时任务,不到半个月手里一下就20多个定时任务了,渐渐感到力不从心了,而且天天还要给他们修改定时任务的SQL.收件人.执 行时间等等,天天写定时任务脚本

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 31 14:10:03 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); class CovolutionLayer: """ 卷积层包含卷积和汇合两步操作 """ def __init__(se

效果图: 先给之前的群友道个歉,说声不好意思.QRCoder 只支持二维码,没有条形码. 以上demo生成条形码是用 BarcodeLib 这个库,识别是用 zxing,二维码生成用 QRCoder,识别也用 zxing.其实本来不想用 zxing 这个库的.但是 BarcodeLib 只能生成条形码,不能读取条形码,QRCoder只能生成二维码,不能读取二维码.所以就用到了 zxing 这个库. BarcodeLib 和 QRCoder 都是开源项目. 这两个库有什么优点: 1.没有第三方依赖

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

我们知道,一维空间是一条线,数学中用一条数轴来表达:二维空间是一个平面,数学中用平面坐标系来表达.那么二维数组又是什么样的呢? 线与面 我们用一个下标来描述一维数组中的某个元素,就好像在用数描述一条线上的点.而所有的数据都是存储在一条线上.如果我们采用两个下标,就能形成一个平面,犹如一张表格,有行有列,所有的数据就能够存放到表格里. 我们把二维数组的两个下标分别称为行下标和列下标,在前面的是行下标,在后面的是列下标. 那么什么时候要用二维数组呢?一般有两种情况,一种是描述一个二维的事物.比如用1

本文转载至 http://blog.csdn.net/a6472953/article/details/8796501   二维码扫描使用最多的主要有两个库:zbarSDK 和zxing 关于zbar的使用比较简单,在这里不多说了,对于zxing的使用就比较麻烦,虽然网上有很多关于zxing的使用方法,不过查了很多中文和英文的贴子.发现说的都不够详细,对与像我这样第一次搞的新手来说差一步就错了很多! 现在根据自己项目中使用的情况,详细具体的总结一下如何将ZXing集成到已有的iOS工程中 第一步

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