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python中的long（長(zhǎng)整型）

跟C語(yǔ)言不同，Python的長(zhǎng)整數(shù)沒(méi)有指定位寬，即：Python沒(méi)有限制長(zhǎng)整數(shù)數(shù)值的大小，但實(shí)際上由于機(jī)器內(nèi)存有限，我們使用的長(zhǎng)整數(shù)數(shù)值不可能無(wú)限大。注意，自從Python2.2起，如果整數(shù)發(fā)生溢出，Python會(huì)自動(dòng)將整數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)整數(shù)，所以如今在長(zhǎng)整數(shù)數(shù)據(jù)后面不加字母L也不會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果了。注意：在Python3里不再有l(wèi)ong類型了，全都是int>>> a= 2**64>>> ty

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如何把一個(gè)字典中的內(nèi)容提取出來(lái)，并存儲(chǔ)為字符串？

流程如下： 1、把字典中的項(xiàng)目取出來(lái)，使用items方法，使得字典的鍵值對(duì)變成列表s1的每一個(gè)元素，s1是列表 2、遍歷s1的每一個(gè)元素，先需要讀取每一個(gè)元素的鍵和值，即key=s1[0]，value=s1[2] 3、這時(shí)key和value分別都是字符串，用“=”連接起來(lái) 4、把每一個(gè)等式連接起來(lái)使用到append方法，創(chuàng)建列表存儲(chǔ)每次連接好的等式 5、使用列表的join方法，

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把一個(gè)字符串的內(nèi)容提取出來(lái)，并放到字典中?

流程如下：1、得到字符串s，通過(guò)分割提取得到s1（是個(gè)列表）s=”name=lyy

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支持向量機(jī)的R實(shí)現(xiàn)

#(1)支持向量機(jī)(SVM):library(kernlab)irismodel

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R里關(guān)于支持向量機(jī)的包和函數(shù)

kernlab包:? ? 函數(shù)ksvm()通過(guò)。Call接口，使用bsvm和libsvm庫(kù)中的優(yōu)化方法。對(duì)于分類，有C-SVM分類算法和v-SVM分類算法，同時(shí)還包括C分類器的有界約束的版本；對(duì)于回歸，提供了ε-SVM回歸算法和v-SVM回歸算法；對(duì)于多類分類，有一對(duì)一(one-against-one)方法和原生多類分類方法。e1071包:? ? 使用libsvm庫(kù)中的優(yōu)化方法。多分類通過(guò)一

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R連接Redshift數(shù)據(jù)庫(kù)

1，首先加載Redhsift的包。如果不能直接安裝就需要先下載Redshift的包到本地，然后通過(guò)本地路徑安裝。2，使用語(yǔ)法conn=redshift('jdbc:postgresql://URL','Account','Password')str_query="select * from table limit 100"data_test=dbGetQuery(conn,str_q

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關(guān)于R的，這幾點(diǎn)你得知道

一、專注于一種語(yǔ)言在說(shuō)明為什么你應(yīng)該學(xué)習(xí)R語(yǔ)言之前，我想強(qiáng)調(diào)的是，在開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)，你應(yīng)該學(xué)習(xí)一種語(yǔ)言。有些人問(wèn)我是否應(yīng)該學(xué)習(xí)在學(xué)R語(yǔ)言的同時(shí)學(xué)習(xí)Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一種以上的語(yǔ)言，否則你應(yīng)該選擇一種語(yǔ)言進(jìn)行學(xué)習(xí)。專注于一種編程語(yǔ)言的原因是，你需要更多地關(guān)注過(guò)程和技術(shù)，而不是語(yǔ)法。你需要掌握如何通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)工具來(lái)分析數(shù)據(jù)，以及如何解決問(wèn)題。事實(shí)證明，R

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R擴(kuò)展包dplyr筆記分享（2）

2 分組動(dòng)作 group_by()以上5個(gè)動(dòng)詞函數(shù)已經(jīng)很方便了, 但是當(dāng)它們跟分組操作這個(gè)概念結(jié)合起來(lái)時(shí), 那才叫真正的強(qiáng)大! 當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)集通過(guò) group_by() 添加了分組信息后,mutate(), arrange() 和 summarise() 函數(shù)會(huì)自動(dòng)對(duì)這些 tbl 類數(shù)據(jù)執(zhí)行分組操作 (R語(yǔ)言泛型函數(shù)的優(yōu)勢(shì)).例如: 對(duì)飛機(jī)航班數(shù)據(jù)按飛機(jī)編號(hào) (TailNum) 進(jìn)行分組, 計(jì)算該

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R擴(kuò)展包dplyr筆記分享（1）

初始化0.1 安裝install.packages("dplyr")0.2 示范數(shù)據(jù)library(Lahman): Lahman 包里的棒球比賽數(shù)據(jù)集 Battinglibrary(hflights): hflights 包里的飛機(jī)航班數(shù)據(jù)0.3 數(shù)據(jù)集類型將過(guò)長(zhǎng)過(guò)大的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為顯示更友好的 tbl_df 類型:hflights_df

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用glmnet包實(shí)現(xiàn)lasso

當(dāng)我們使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器的時(shí)候，很重要的一點(diǎn)就是要在過(guò)度擬合與擬合不足之間達(dá)成一個(gè)平衡。防止過(guò)度擬合的一種方法就是對(duì)模型的復(fù)雜度進(jìn)行約束。模型中用到解釋變量的個(gè)數(shù)是模型復(fù)雜度的一種體現(xiàn)?？刂平忉屪兞總€(gè)數(shù)有很多方法，例如變量選擇(feature selection)，即用filter或wrapper方法提取解釋變量的最佳子集。或是進(jìn)行變量提取(feature structure)，即將原始變量進(jìn)行某

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關(guān)于R程序的問(wèn)題

data1 0,2]0的值替換為9，但是不明白為啥這樣，第一步r判斷 aa1[,2]>0，對(duì)b字段的所有結(jié)果進(jìn)行是否大于0判斷，結(jié)果應(yīng)該是或者否，第二部aa1[是或者否,2]

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R中調(diào)取函數(shù)的方式心得

在大部分的視頻課里調(diào)用函數(shù)的時(shí)候教授的MAC OS沒(méi)有使用library,應(yīng)該是和windows的不同，一開(kāi)始還以為是剪切了視頻。加載包函數(shù)都是一樣的，要么用library,要么用require。如果覺(jué)得library或require太麻煩，得逐個(gè)讀取程序包的話，可以安裝BBmisc或者rmsfuns，可一次性讀取或安裝后讀取程序包。

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R編程入門(mén)--對(duì)象和類

R是一種基于對(duì)象(Object)的語(yǔ)言，所以你在R語(yǔ)言中接觸到的每樣?xùn)|西都是一個(gè)對(duì)象，一串?dāng)?shù)值向量是一個(gè)對(duì)象，一個(gè)函數(shù)是一個(gè)對(duì)象，一個(gè)圖形也是一個(gè)對(duì)象?；趯?duì)象的編程(OOP)就是在定義類的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建與操作對(duì)象。對(duì)象中包含了我們需要的數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)象也具有很多屬性(Attribute)。其中一種重要的屬性就是它的類(Class)，R語(yǔ)言中最為基本的類包括了數(shù)值(numeric)、邏輯(logi

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mysql workbench 停止工作，解決。

突然一下就打不開(kāi)了，每次一打開(kāi)，就顯示mysql workbench 已停止工作，重新裝了也不起作用。。報(bào)錯(cuò)如下圖：解決辦法：找到mysql路徑下的workbench文件，然后刪除它即可。

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wangjuju123

決策樹(shù)、邏輯回歸、線性回歸使用時(shí)注意事項(xiàng)以及模型過(guò)擬合策略

決策樹(shù)缺點(diǎn)和注意事項(xiàng)：決策樹(shù)的最大缺點(diǎn)是原理中的貪心算法。因此它所做的選擇只能是某種意義上的局部最優(yōu)選擇。若目標(biāo)變量是連續(xù)變量，那么決策樹(shù)就不使用了，改用回歸模型若某些自變量的類別種類較多，或者自變量是區(qū)間型時(shí)，決策樹(shù)過(guò)擬合的危險(xiǎn)會(huì)增大。這種情況需要分箱或多次模型驗(yàn)證，確保其具有穩(wěn)定性。對(duì)區(qū)間型變量進(jìn)行分箱操作時(shí)，無(wú)論是否考慮了順序因素，都有可能因?yàn)榉窒鋯适Я四承┲匾畔?，尤其是?dāng)分箱前

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wangjuju123

邏輯回歸和決策樹(shù)的結(jié)合使用

一種是從決策樹(shù)分析中找出數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)，作為在邏輯回歸中構(gòu)建依變量（interaction)的依據(jù)。另一種是在需要對(duì)預(yù)測(cè)因子進(jìn)行離散化處理時(shí)，利用決策樹(shù)分析決定最佳切分點(diǎn)。還有一種是把決策樹(shù)分類的最終結(jié)果作為預(yù)測(cè)變量，和其他協(xié)變量一起代入回歸模型，又稱為“嫁接式模型”。從理論上講，嫁接模型綜合了決策樹(shù)和邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)。最終節(jié)點(diǎn)包含了數(shù)據(jù)中重要的局部結(jié)構(gòu)，而協(xié)變量可以拾補(bǔ)被決策樹(shù)遺漏的數(shù)據(jù)整體結(jié)構(gòu)

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wangjuju123

Logistic 回歸

主要用于預(yù)測(cè)，如：收集了若干人的健康記錄，包括年齡、性別、抽煙史、日常飲食及家庭病史等變量的數(shù)據(jù)，因變量為得了癌癥（Y=1），沒(méi)有得癌癥（Y=0）。通過(guò)訓(xùn)練得出得癌癥和沒(méi)得癌癥的概率擬合公式。當(dāng)有一批新的數(shù)據(jù)時(shí)，可以根據(jù)擬合公式得出是否得癌癥的概率。邏輯回歸和決策樹(shù)的主要差別：1．對(duì)于擁有缺失值的數(shù)據(jù)，決策樹(shù)可以應(yīng)對(duì)，而邏輯回歸需要挖掘人員預(yù)先對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。2．邏輯回歸對(duì)數(shù)據(jù)整體結(jié)

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隨機(jī)森林（Random Forests）

隨機(jī)森林是一種重要的基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法，可以用來(lái)做分類、回歸等問(wèn)題。隨機(jī)森林有許多優(yōu)點(diǎn)：具有極高的準(zhǔn)確率隨機(jī)性的引入，使得隨機(jī)森林不容易過(guò)擬合隨機(jī)性的引入，使得隨機(jī)森林有很好的抗噪聲能力能處理很高維度的數(shù)據(jù)，并且不用做特征選擇既能處理離散型數(shù)據(jù)，也能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集無(wú)需規(guī)范化訓(xùn)練速度快，可以得到變量重要性排序容易實(shí)現(xiàn)并行化隨機(jī)森林的缺點(diǎn)：當(dāng)隨機(jī)森林中

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Bagging和Boosting的概念與區(qū)別

隨機(jī)森林屬于集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）中的bagging算法。在集成學(xué)習(xí)中，主要分為bagging算法和boosting算法。我們先看看這兩種方法的特點(diǎn)和區(qū)別。Bagging（套袋法）bagging的算法過(guò)程如下：從原始樣本集中使用Bootstraping方法隨機(jī)抽取n個(gè)訓(xùn)練樣本，共進(jìn)行k輪抽取，得到k個(gè)訓(xùn)練集。（k個(gè)訓(xùn)練集之間相互獨(dú)立，元素可以有重復(fù)）對(duì)于k個(gè)訓(xùn)練

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Python函數(shù)any()和all()的用法及區(qū)別介紹

用python判斷一個(gè)string是否包含一個(gè)list里的元素。使用python的內(nèi)置函數(shù)any()會(huì)非常的簡(jiǎn)潔fruits = ['apple', 'orange', 'peach']str = "I want some apples"if any(element in str for element in fruits):print "string contains some fru

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CDA考試動(dòng)態(tài)

考試內(nèi)容

考試地點(diǎn)

CDA報(bào)考指南

報(bào)考流程

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