索引之概念索引是什么？是一种提高查询效率的数据结构，它好比一个字典目录，能够快速定位到对应的记录。索引一般是刷在磁盘上的文件索引有哪几种类型？从三种不同的维度：数据结构维度、物理存储维度和逻辑维度。数据结构维度：B+ 树索引、哈希索引、文本索引、R-Tree 索引物理存储维度：聚集索引、非聚集索引逻辑索引：主键索引（特殊的唯一索引）、唯一索引、组合索引、普通索引，空间索引数据结构平衡二叉树（bal
整体概念在学习索引之前，先了解下数据库的整体概念。逻辑架构MySQL的逻辑结构分为三层：客户端层、核心服务层、存储引擎层。 客户层：连接处理、授权认证、安全等功能均在这一层处理。 核心服务层：包括查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)。所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现，如：存储过程、触发器、视图等。 存储引擎层：其负责MySQL中的数
逻辑回归可以用在CTR(Click Through Rate)预估上，即通常所说的点击率预估。点击率预估的意义在于，搜索引擎等广告平台想要赚更多的钱，就要通过某一种机制让赚钱最多的广告排在前面（或有更多的概率被展示）。 一、排序规则 rankScore=CTR∗bidPrice bidPrice是指广告主给出的竞拍价格，CTR就是我们预估的该广告的点击率，总体结果越高越容易被展示。 当然，这个最
大家好，我是带我去滑雪！ 本期使用R包 ElemStatLearn 的南非心脏病数据 SAheart 进行逻辑回归。其中，响应变量为chd（是否有冠心病，即coronary heart disease）。特征向量包括sbp（收缩压，systolic blood pressure）、tob
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2023-06-20 14:41:17
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逻辑回归模型（Logistic Regression Model）建模逻辑回归模型是一种 基于线性回归模型 的分类模型，将回归（regression）模型数值化（numeric）的优势用在了分类（classification）上。借助glmnet包，以iris的前100位的两种花 setosa 和 versicolor 为例library(glmnet)
## 数据处理
data <- i
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2023-08-17 09:42:32
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逻辑回归（理论） 目录一、概论1、何为逻辑回归2、映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠ SoftMax的引入Ⅱ SoftMax的计算Ⅲ 引入SoftMax后的损失函数：交叉熵四、实战部分 一、概论 1、何为逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只
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2023-08-10 13:14:24
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最近我们被要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例 ，时长06:48比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？ 我们考虑泰坦尼克号数据集，titanic = titan
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2023-08-24 09:43:09
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原文链接 拓端数据科技 / Welcome to tecdattecdat.cn
请查看一下数据在上一篇文章中，我们没有查看数据。如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容：> n=nrow(couts)> plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000),type="s",lwd=
1、向量 有序 向量的元素有对应的位置 下标从1开始元素类型统一常用的数值、字符，逻辑值num1<-c() 函数把元素变成数值或者列表num2<-1:10 字符型向量创建char<-c('a','b',"c") 字符型需要加引号 单引号或者双引号都可以创建逻辑向量logit<-c(TRUE,FALSE,T,F) 逻辑中只能是TRUE 或者FALSE 可以用T,F代替包含多种
本文主要将逻辑回归的实现，模型的检验等1.测试集和训练集（3：7比例）数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/statlog+(australian+credit+approval) austra=read.table("australian.dat")
head(austra) #预览前6行
N=length(austra$V15) #690行
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2023-08-23 19:59:49
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正文二十世纪早期，逻辑回归曾在生物科学中被使用，在那之‘后也在许多社会科学中被广泛运用。逻辑回归通常被应用于因变量（目标）是分类的场景，比如：预测一封邮件是否是垃圾邮件判断一个肿瘤是恶性的还是良性的思考以下情境，我们需要将一封邮件划分为垃圾邮件或非垃圾邮件。如果我们在这个问题上使用线性回归，就需要设置一个便于划分的阈值。假设某一数据点的实际分类是有害的，其预测连续值是0.4，而阈值是0.5，那么这
使用R语言对"教师经济信息"进行逻辑回归分析 （1）按3:1的比例采用简单随机抽样方法，创建训练集和测试集 （2）用训练集创建逻辑回归模型 （3）用测试集预测贷款结果，并用table统计分类的最终结果 （4）计算 评价指标：总体准确率、准确（分类）率、误分类率、正例的覆盖率、正例的命中率、负例的命中率 （5）采用逐步寻优法后，重新用测试集预测贷款结果，并评估模
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2023-09-02 10:48:13
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R语言数据分析系列之九 &nb
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2023-08-30 19:57:39
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目录一、逻辑型向量与比较运算二、 逻辑运算三、逻辑运算函数一、逻辑型向量与比较运算 逻辑型是 R
的基本数据类型之一，只有两个值
TRUE
和
FALSE,
缺失时为 NA。 &
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2023-09-19 12:22:34
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浅谈R语言中&&,||与&,|的区别 首先,从概念上讲,&&和&都属于逻辑运算符,但是,用起来还是有一些区别,概括地讲: &&为值逻辑,&为位逻辑 说人话就是,&&是讲两个操作目的值做逻辑运算,无论操作对象是向量还是标量,返回值都是一个逻辑值;而&是讲两个对象按位比较,其返回值的长度与对象
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2023-08-04 23:37:37
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几乎所有的 Innodb 的索引都使用 B 树 数据结构，除了空间索引 ( spatial indexes ) 是个例外。空间索引使用的是 R 树 数据结构 ，这是一种索引多维数据的专用数据结构。但不管使用的是任何索引结构，索引记录只存储在 B 树 或 R树 数据结构的叶子节点中。索引页的默认大小为 16KB当有新的记录插入到 InnoDB 聚簇索
简单逻辑回归模型可以先参考这篇文章学习下数据预览我们使用的是R自带包mtcars中的数据来举例，其中响应变量（y）是数据集中的"am"异常值检验首先来检查一下数据集的异常值（缺失、离群、重复），需要根据数据的具体情况确认是否去除，本例中不考虑重复值离群值 可以选择箱线图，mvoutlier包中的sing2等函数 在此我们选择箱线图演示，绘制数据集中预测变量（x）与am的关系，查看有无离群值：box
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2023-08-31 09:30:49
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索引分类 mysql在存储数据时，是按着主键的顺序存储的。主键索引是物理索引，其他索引都是逻辑索引。普通索引 普通索引是最基本的索引，没有任何限制的索引，普通索引列的数据可以重复。其唯一的任务就是加快查询。通过关键字key，index来创建普通索引。 因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHEREcolumn=）或排序条件（ORDERBYcolumn）中的数据列创建索引。只要有可能，就
线性回归回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望闻问切就是获得自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如 hθ (x)
前言 每个任务都有十分胶着的地方，这是需要作为重点处理的目标。同样，信息系统也有关键数据的读取需求，要为其提供最高效的访问路径，基本的策略就是建立索引。索引及其建立 索引是一种通过树或哈希尽快访问特定数据的技术，可以看作指向数据的快捷方式。一般通过复杂的树实现，以避免大量增删改操作后索引退化。但靠索引不能实现所有数据的快速存取。索引的切
