主要内容：数据导入数据重编码多选题录入及重编码频率分布及均值 1、案例背景2、数据文件的读入与变量整理（1）SPSS基本操作界面变量视图窗口：标签：定义变量的名标签，是对变量名含义的进一步解释，在结果窗口会显示变量标签，便于阅读。值：定义变量的值标签，是对变量取值含义的解释说明信息。在问卷录入时，用数字录入，用值标签来定义数字所代表的选项，便于录入。在结果窗口显示标签内容便于阅读。度量标
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2024-03-19 10:55:01
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参考:WOE与IV值浅谈机器学习-变量筛选之IV值和WOE0. IntroductionWOE (weight of evidence): 证据权重
IV (information value): 信息值计算 WOE 与 IV 值的意义：
（1）用 woe 编码可以处理缺失值问题。
（2）IV值可以衡量各变量对 y 的预测能力，用于筛选变量。IV值越大，表示该变量的预测能力越强。
（3）对离散型变
IV值的简单说明IV，即information value，中文含义为信息价值，或者说信息量当现实中，我们进行建模时，不知道哪些自变量对模型有效，会构造几百个甚至上千个自变量，但这些自变量不会都放入模型进行训练，而是会使用一些方法，对自变量进行筛选后，再放入模型进行拟合训练。那么，如何挑选入模变量呢？入模变量需要考虑的因素：1、变量的预测能力2、变量之间的相关性3、变量的简单性4、变量的稳健型5、
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2024-09-22 15:32:06
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1.SPSS中变量视图里的度量标准的三个选项是什么意思 Nominal名义变量是对数据进行分类得到的变量，如按性别分为男女，按年龄分为老、中、青； Ordinal顺序变量是对数据进行排序得到的变量，如按成绩先后分为第一、第二、第三、第四等； Scale 定距变量是对数据经过按标准测量，或使用工具测量后得到的数据，有绝对零点或相对零点的数据：有绝对零点的如长度、重量等；有相对零点的如温度、成绩
KMeans中自动K值的确认方法1 前言聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后再针对不同群体做进一步分析；例如将连续数据做离散化，便于做后续分类分析应用。KMeans是聚类方法中非常常用的方法，并且在正确确定K的情况下，KMeans
在风控建模中，变量WOE是一个经常提到的概念，无论在实际业务的工作场景，还是在风控岗位的面试环节，我们往往会与WOE不期而遇。那么，变量WOE为什么如此重要，或者说在实际建模过程中有哪些突出贡献，是我们从事风控数据分析工作必须要掌握的知识点之一。本文将会围绕变量WOE的原理逻辑与应用场景，来具体介绍下WOE在数据分析中展现出的重要特点。1、WOE原理逻辑 WOE（weight of evidenc
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2024-05-09 20:56:45
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在TensorFlow中，变量（Variable）的作用就是保存和更新神经网络中的参数，我们可以使用tf.Variable()函数来声明变量。生成变量时，我们需要考虑变量的初始化，设置变量初始值的方法有以下三种：使用随机数设置初始值：在神经网络中，边的权重（weight）参数通常会使用随机数来设置初始值，TensorFlow支持以下四个随机数生成函数： 其中tf.random_normal()函数
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2024-02-26 22:38:27
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每一个神经层都用下述方法对输入数据进行变换：output = relu(dot(w, input) + b )在这个表达式中，W 和 b 都是张量，均为该层的属性。它们被称为该层的权重（weight）或可训练参数（trainable parameter），分别对应 kernel 和 bias 属性。这些权重包含网络从观察训练数据中学到的信息。一开始，这些权重矩阵取较小的随机值，这一步叫作随机初始化
系列文章目录 第一章 [初见Kettle]() 第二章 kettle资源库、运行方式、日志 第三章 输入步骤（表输入、文本文件输入、XML 文件输入） 第四章 输出步骤（表输出、更新、删除、文本文件输出、XML文件输出） 第五章 转换步骤（过滤、字符串处理、拆分字段、计算器) 第六章 转换步骤（字段选择、排序、增加校验列、去除重复记录） 第七章 应用步骤、流程步骤（处理文件、执行程序、发送邮件、
KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN 的全称是 K Nearest Neighbors，意思是 K 个最近的邻居。从这个名字我们就能看出一些 KNN 算法的蛛丝马迹了。K 个最近邻居，毫无疑问，K 的取值
正文： PHP中有一种变量叫做可变变量，这种变量不是一种基础类型的变量。可变变量是指一个普通变量的值可以作为另一个变量的名称被使用。这句话听起来有些抽象。我们可以通过实例来展示可变变量的定义以及实用。 1 $a = 'hello';
2 $$a = 'world';
3 echo $hello; 在上面这段代码中，第一行是一个普通的变量定义，变量名称为a，变量值为hello。第二行使用变量a
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2024-09-23 06:13:33
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nodejs是什么东西?javascript的一个运行环境，没有bom与dom必须依赖npm命令行:nodejs –version //查看版本号 nodejs中的javascript helloworld案例进入目录该目录下有如下js文件tips: shift+右键 可以在当前位置打开命令行通过Node运行js文件（文件名不能为node.js） 读写文件
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2024-09-07 09:45:06
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# 实现Android视图权重的指导
在Android开发中，"权重"（weight）是一个用于在布局中分配空间的常用概念，尤其是在LinearLayout中。在本篇文章中，我们将带领你从零开始实现Android中的权重功能。接下来，我们会形成一套流程，并详细解释每一步。
## 流程概述
下面是实现Android权重的基本流程：
| 步骤 | 任务 | 说明 |
|------|-----
文章来自Microstrong的知乎专栏，仅做搬运。原文链接1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中 代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集
最近在工作中接触到权限管理的设计，于是，自己在网上查阅了部分资料，再加上自己的一些思考，构思了一个简单的权限管理系统的数据库设计。RBAC与Tag说到权限管理，一般都会想到基于角色的访问控制（Role-Based Access Control,RBAC）。 百度百科：http://baike.baidu.com/link?url=9Rt_oq7oAbT7fPGR4E8oPfZ-GVIJ2BXcb
轮询与中断 外部设备与中央处理器交互一般有两种手段：轮询和中断。 （1）轮询（Polling） 很多I/O设备都有一个状态寄存器，用于描述设备当前的工作状态，每当设备状态发生改变时，设备将修改相应状态寄存器位。通过不断查询设备的状态寄存器，CPU就可以了解设备的状态，从而进行必要的I/O操作。为了节约CPU资源，查询工作往往不是连续的，而是定时进行。 轮询方式具有简单、易实现、易控制等优势
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2024-07-15 01:05:40
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下图是一个很经典的图示，左边是全连接，右边是局部连接。对于一个1000 × 1000的输入图像而言，如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个，采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数，如此数目巨大的参数几乎难以训练；而采用局部连接，隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接，那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8，将直
# JSP 中获取后端变量的完整指南
在进行 Java Web 开发时，了解如何在 JSP 中获取后端（Java Servlet）传递的变量是一个非常重要的技能。本文将详细介绍如何实现这一过程，帮助刚入行的小白顺利掌握基本技巧。
## 整体流程
下面是整体流程的简要总结。我们将使用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个 Java
原创
2024-09-20 13:19:35
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通过Jmeter手动添加用户变量的方式测试j计划添加用户参数 线程组添加用户参数具体任务添加用户参数当然还有其他的添加变量的方式,但是其他方式都需要写代码这里就不多说了,之后会讲我们演示下创建变量,(一般在线程组里创建变量的比较多,因为一个线程组内的所有任务都是同类的)变量的作用域变量的作用范围是他本身和后代测试计划>线程组>任务比如在线程组中添加的变量那么,这样当前这线程组合他内部的
不要把学习建模看成只是参加比赛获奖等，这样会让你心情杂乱，你要试着想建模就是解决实际生活问题。1什么是层次分析（评价类模型）引入例子：小明给大学打分时关心的东西。当然这里一个小技巧就是权重值之和为1.注意这里定义给权重时：1：首先给出选折时考虑的因素，并给出权重值，但是加起来要是1 &nb
