一、造成数据缺失的原因在各种实用的数据库中，属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。因此，在大多数情况下，信息系统是不完备的，或者说存在某种程度的不完备。缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局
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2024-07-27 12:53:53
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在很多异常情况下，比如高并发、网络糟糕的时候，数据库里偶尔会出现重复的记录。假如现在有一张书籍表，结构类似这样在异常情况下，可能会出现下面这样的记录但是，想了想，自己在处理相关数据的时候也加了判重的相关逻辑，比如，新增时当图书 name 相同时，会提示图书重复而返回。初次遇到这个情况的时候，感觉有点摸不着头脑，后面想了想，还是理清了，其实这和数据库的事务隔离级别有一定关系。先简单说下数据
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2024-10-15 09:06:11
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思考题：1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 可以从三方面： 1、分布的集中趋势，反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度； 2、分布的离散程度，反应各数据远离其中心值的趋势； 3、分布的形状，反应数据分布的偏态和峰态2、简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合 众数： 1、特点：不受极端值影响，缺点是不具备唯一性。一组数据可以有多个众数也可以没有众数 2、应用场合：只有数据
作者 | geshan责编 | 郭芮List集合相信大家在开发过程中几乎都会用到。有时候难免会遇到集合里的数据是重复的，需要进行去除。然而，去重方式有好几种方式，你用的是哪种方式呢？去重方式效率是否是最高效、最优的呢？今天就给大家讲解一下List集合去重的常见及常用的四种方式。 实现思路：使用两个for循环遍历集合所有元素，然后进行判断是否有相同元素，如果有，则去除
# 数据缺失与机器学习：处理不完整数据的科学
在现实世界中，数据是驱动机器学习模型的核心。然而，数据缺失是一种普遍现象，它可能源自多种原因，比如传感器故障、用户未填写信息、数据库迁移等。处理缺失数据，确保机器学习模型的有效性与准确性，成为了研究者和工程师面临的重要挑战。
## 数据缺失的类型
数据缺失通常可分为三种类型：
1. **完全随机缺失（MCAR）**：数据的缺失完全不与任何观测值
原创
2024-10-06 05:03:01
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缺失值会影响机器学习的预测结果
在机器学习领域，缺失值一直是一个棘手的问题。据统计，大部分数据集中都含有一定比例的缺失值，这些缺失值可能会导致模型的预测精度变低，甚至使模型失效。随着数据的重要性逐渐上升，尤其是在行业应用和科学研究中，如何有效处理缺失值显得尤为重要。
在这篇博文中，我们将详细探讨缺失值的影响及其解决方案，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景等内容。以下是我们深入
# 机器学习算法对大数据方向的影响
## 引言
随着互联网和计算能力的迅速发展，数据的规模和复杂性不断增加。大数据的出现给传统的数据处理和分析方法带来了巨大的挑战。机器学习算法作为一种自动化处理数据的方法，对大数据的处理和分析起到了重要的作用。本文将介绍机器学习算法对大数据方向的影响，并给出一个基于Python的代码示例。
## 机器学习算法的作用
机器学习算法是一种从数据中自动获取模式和
原创
2023-10-08 14:10:17
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对于数据能否百分百恢复已经是老生常谈的问题了，硬盘数据恢复能不能百分百恢复是受很多因素影响的，所以谁都无法保证100%恢复数据。 因此在发生数据丢失情况以后，为了提高文件恢复率，严禁往需要恢复的分区里面存新文件，并且对硬盘等设备越少操作越好，数据恢复的可能性就越大。因为在操作设备过程中，可能会造成数据覆盖而无法恢复的情况，所谓数据覆盖就是旧数据的存储空间被新数据占用了。在硬盘没有出现物理
允中 量子位 报道 |开源地址来了。上个月，腾讯AI实验室宣布开源多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101.现在，GitHub地址传送如下：https://github.com/Tencent/tencent-ml-images开源内容包含3方面：ML-Images数据集的全部图像URLs,以及相应的类别标注。出于原始图像版权的考
# 机器学习 大批数据缺失实现流程
## 1. 数据预处理
在进行机器学习任务之前，我们需要对数据进行预处理。当数据中存在大量缺失值时，我们需要进行缺失值处理。
### 1.1 数据加载
首先，我们需要加载原始数据，可以使用Pandas库的read_csv方法读取csv格式的数据文件。
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.re
原创
2023-08-26 07:02:09
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为了有效地开展测试估算工作，得到合理的测试规模和测试工作量，以帮助确定和安排测试资源、测试持续时间、测试成本，测试经理首先需要了解影响测试估算的主要因素。测试估算应针对测试过程中的所有阶段和所有的测试活动（例如：测试计划和控制、测试分析和设计、测试实现和执行、评估出口准则和报告以及测试结束活动）。由于测试执行通常在项目的关键路径上，测试估算的成本和工作量，特别是测试执行持续时间是管理人员特别关注的
文章目录1. 概率分布是什么2. 正态分布意味着什么2.1 中心极限定理2.2 重要性3. 正态分布的变量有哪些4.python来检验数据的分布5.特别注意 1. 概率分布是什么我们可以投10000次骰子，每次都有6种可能的取值，我们可以将类别数设为6，然后我们就可以开始对每一类出现的次数进行计数了。我们可以画出上述结果的曲线，该曲线就是概率分布曲线。目标变量每个取值的可能性就由其概率分布决定。
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2024-10-10 12:32:32
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序列、序表、排列是集算器中最常用的数据类型，本文将阐明它们之间的关系和各自的特性。1、序列是有序的泛型集合1.1集合性序列由多个数据构成, 这些数据被称为序列的成员, 成员可以是任意数据类型，比如字符串、数字、浮点、日期，序列成员还可以为空。序列具有集合的一般特性，可以进行集合运算。如：上面网格中，A1,A2和A3中的值如下：它们都是序列，其中，A1中为空序列；A2序列中的成员都是整数，也称作数列
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2024-10-08 08:40:34
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今天给大家带来台式机怎样让进行硬盘对拷(快速批量装机)，台式机让进行硬盘对拷(快速批量装机)的方法，让您轻松解决问题。硬盘对拷适用于台式机，因为要把硬盘拆下来两个硬盘连在一起放在一起，在实验室可以使用，但是也比较少用。先要安装Ghost，也可以用winPE中集成的。注意：硬盘对拷需要系统盘的分区大小一样。这个方法对于需要批量安装电脑来说非常管用。具体方法如下:1第一步就是将两个台式机的硬盘安装到一
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2024-05-17 04:47:54
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很多时候数据集不完整，需要补充数据，本文总结一下处理缺失值的一般方法：1，填02，绝对均值（各个特征分别计算）3，条件均值（如果能够估算相应特征的概率密度函数）4，根据K近邻数据的均值填补5，丢掉。（大数据集适用）6，如果能够估算概率密度函数，可根据概率密度函数随机生成数字进行填补。这里需要估算概率密度函数的统计特性参数。可根据EM算法来估算（EM算法会另文介绍）。7，多重填补。使用多个方法6的参
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2023-11-12 10:08:40
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2022.01.231.Missing Completely at Random(MCAR)2.Missing at Random(MAR)3.Missing Not at Random(MNAR) 参考： AI for Medical Prognosis 以医生是否为每个病人记录血压为例，讲解三种缺失。 在数据集中，我们常将不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完
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2024-09-25 15:14:20
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1.正太性检验利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验2.直方图# 直方图初判
s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])
print(s.head())
# 创建随机数据
fig = plt.figure
面试题1：（答案）右偏分布面试题2：（答案）C，正态分布的偏度为0，峰度为3面试题3:（答案）C面试题4：（答案）AC 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.0
缺失机制在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。随机缺失（Missing at Random，MA
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2023-10-20 23:52:13
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目前世界上拥有的80余万台工业机器人中，用于焊接的机器人可达40%以上，焊接已成为工业机器人应用最大的领域之一，焊接机器人在汽车、摩托车、工程机械等领域都得到了广泛应用。但是最早的时候，焊接机器人只在点焊中得到应用，80年初，随着计算机技术、传感器技术的发展，弧焊机器人逐渐得到普及，特别是近十几年来由于世界范围内经济的高速发展，市场的激烈竞争使那些用于中、大批量生产的焊接自动化专机已不能适应小规模
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2024-09-29 11:03:09
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