数据分析最常用到的就是查询筛选，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘，这里总结了日常查询和筛选常用的操作。本文采用sklearn的boston数据举例介绍。from sklearn import datasets
import pandas as pd
boston = datasets.load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.
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2023-08-06 22:53:09
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小样本学习是当下机器学习界的一个核心课题。大数据是当下深度学习的咽喉，面临收集成本昂贵，甚至根本无法采集的弊端， 小样本学习的实践价值不言而喻。对于众多产业来说， 真正能够收集到大量样本的是极少数情况，比如人脸识别，互联网上的文本等。而更广大的行业， 数据本身收集就很难，一些隐私伦理等障碍难以跨越，比收集数据更难的还有标注，大数据支撑的机器学习基本使用无望。所谓小样本学习，就是使用远小于深度学习所
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2024-01-20 22:46:42
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# 数据挖掘中的取样本方案
在数据挖掘过程中，样本的选择至关重要，因为不恰当的样本可能导致偏差结果，进而影响后续的数据分析和模型构建。本方案旨在提出一种有效的取样策略，以确保数据挖掘过程中的样本能够准确代表整个数据集。
## 1. 项目背景
随着大数据时代的到来，数据的量级急剧增加，直接对所有数据进行分析显然是不现实的。因此，我们需要通过取样来简化问题。合适的取样方法可以为后续的数据挖掘工作奠
组合方法1. 组合方法的基本原理2. 构建组合分类器的方法3. 偏倚-方差分解4. 装袋（bagging）5. 提升（boosting）6. 随机森林 1. 组合方法的基本原理考虑如下的例子 再看下面一张图 对角线表示所有基分类器都是等同的情况，则实线表示所有基分类器独立时的情况通过这两个例子说明，组合分类器的性能优于单个分类器必须满足两个必要的条件：基分类器之间应该相互独立基分类器应当好于随机
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2023-11-16 11:19:38
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# 数据挖掘与预测模型的样本量分析
在数据挖掘中，构建有效的预测模型是其核心任务之一。为了保证模型的准确性，样本量的选择至关重要。本文将探讨样本量对模型性能的影响，并提供一个简单的代码示例帮助理解。
## 样本量的重要性
样本量的大小直接影响模型的泛化能力。太小的样本量可能导致模型过拟合，而过大的样本量则可能会增加计算成本。因此，在建模的过程中，如何合理地选择样本量是一个重要的课题。
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原创
2024-08-31 08:56:56
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目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
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2024-06-24 14:56:56
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1、数据挖掘的特点： 数据挖掘的数据源必须是真实的； 数据挖掘所处理的数据必须是海量的； 查询一般是决策制定者（用户）提出的随机查询； 挖掘出来的知识一般是不能预知的；2、数据挖掘算法的组成： 模型或模式结构； 数据挖掘任务； 评分函数； 搜索和优化方法； 数据管理策略；3、根据数据分析者的目标，可以将数据挖掘任务分为：模式挖掘：致力于从数据中寻找模式，比如寻找
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2024-01-21 19:23:24
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数据挖掘查看样本整体情况的过程
在数据挖掘的过程中，了解样本的整体情况是非常关键的一步。通过合理的方法与工具，可以帮助我们获取、分析和优化数据，增强决策的有效性。以下是针对“数据挖掘查看样本整体情况”进行的详细阐述。
## 协议背景
### 时间轴
数据挖掘技术的发展历经多个阶段。最初的发展可以追溯至20世纪60年代，随后在80年代，随着计算机技术的进步，数据挖掘得到了迅速的发展。到90年
# 数据挖掘中的特征变量筛选
在数据挖掘中，特征选择（或称特征变量筛选）是一个至关重要的步骤。选择合适的特征变量可以显著提高模型的性能、降低计算复杂度，并减少过拟合的风险。接下来，我们将探讨不同的方法，以及如何实现这些方法的示例代码。
## 特征选择的重要性
特征选择的意义在于通过寻找输入数据中最相关和最重要的特征来简化模型。这样，不仅可以提高模型的准确性，还可以减少训练时间和存储需求。此外
简介什么是 数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来
# MySQL筛选一类样本实现流程
## 1. 确定数据表和字段
在开始筛选之前，首先需要确定要操作的数据表和字段。假设我们有一张名为`samples`的数据表，其中包含`id`、`name`和`category`三个字段。我们的目标是筛选出某一类别的样本数据。
## 2. 连接数据库
首先，我们需要在代码中连接到MySQL数据库。使用以下代码将连接信息设置为变量：
```python
imp
原创
2024-01-19 10:23:43
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1 数据处理
1.1 读取数据集
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2023-05-29 23:18:57
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一、引言分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特
1.召回率和正确率计算对于一个元的分类结果，我们可以得到一个的混淆矩阵,得到的举证结果如下图所示。从上图所示的结果中不同的元素表示的含义如下： ：表示实际分类属于类，在预测过程中被预测到分类对于所有的可以概括为四种方式不同类型的数据:（真正）:真正的分类结果属于预测的结果也属于，此时对于 而言（假负）:真正的分类结果不属于分类预测的分类结果也属于分类 (真负) :真正的分类结果属于分类预测的结果
在“R语言数据分析与挖掘”的实践中，我们需要面对原始样本数据的各种问题，尤其是在数据预处理、分析、可视化等环节。本文将分享解决“R语言数据分析与挖掘实战原始样本数据”问题的过程，结构分为以下几个部分：环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在开始进行R语言数据分析之前，我们需要确保我们的软件和硬件环境满足要求。以下是相关的软硬件需求：
| 软件/硬件
互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个初步尝试。飞信群是我们在工作、生活中交流的重要平台，在将近一年的时间里共产生了几万条的聊天记录，展现了我们这个团队的方方面面。 本文将通过KNIME、R语言和tagxedo三个工具来实现文本挖掘和词云可视化技术
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2023-11-06 20:00:01
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两列样本数据的差异基因筛选方法： FoldChange法+FDR控制 其中，FDR值的计算方法如下：1）对每个基因进行p-value的计算 假设观测到基因A对应的reads数为x，已知在一个大文库中，每个基因的表达量只占所有基因表达量的一小部分，在这种情况下，p(x)的分布服从泊松分布。已知样本一中唯一比对到基因组的总reads数为N1，样本二中唯一比对到基因组的总reads数为N2，样本一中唯一
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2023-11-28 04:38:41
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file:///C:/Users/kingS/Downloads/R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%8D%E4%B9%A0.svgR语言复习 基本操作 帮助 ？ or help 加注释 # ctrl + shift + C在Rstudio中多行一键注释 logical 载入包 library（包名） require（包名） 下载安装包 install.packages(‘包名’)
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2023-12-07 20:03:53
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Focal loss我觉得直观感觉的话还是比较简单的，其实就是，增大Loss大的样本对梯度的贡献
来看一个对比，下面这个是交叉熵损失函数，
其中ti是第i个样本xi的target，pi是模型预测xi属于类i的概率
Focal loss形式如下：
忽略掉了Focal中加入的class weight，它是用来解决样本不平衡的，在这里不重要， 是一个超参数。它对CELoss加了一个优化，能
原创
2021-06-29 14:46:06
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需要做环境应力筛选/温度循环试验的产品有：军用计算机、工控机、防火墙、交换机、军用车裁控制器、军用车裁显示终端、军用加速度传感器、军用电子对抗设备、军用信息设备等等。 筛选试验一般是对元器件成品而进行的，但也可以在生产过程中对元器件的半成品进行，例如，质量保证等级较高的半导体器件封帽前的非破坏性键合拉力试验、内部目检等筛选都属于半成品筛选。为有效剔除有缺陷的元器件，减少系统或设备的早期
