1 decode(条件,值1,翻译值1,值2,翻译值2,...值n,翻译值n,缺省值) 2 【功能】根据条件返回相应值 3 【参数】c1, c2, ...,cn,字符型/数值型/日期型
原创
2021-07-19 13:46:10
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【功能】根据条件返回相应值 【参数】c1, c2, ...,cn,字符型/数值型/日期型，必须类型相同或null 注：值1……n 不能为条件表达式,这种情况只能用case when then end解决 ·含义解释： decode(条件,值1,翻译值1,值2,翻译值2,...值n,翻译值n,缺省值)
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2019-07-02 14:03:00
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在 《【Get】用深度学习识别手写数字》 中，我们通过一个手写数字识别的例子，体验了如何使用 深度学习 + tensorflow 解决一个具体的问题。实际上，这是一个分类问题，即将输入的图片数据分成 0-9 共 10 个类别，而且我们的数据都是直接使用 MNIST 上下载的处理好的数据。 在现实生产中，我们的数据源通常来自于数据库，是没有经过预处理的，那么我们该做些什么来让这些数据库里的数据能够用
左值右值
左值（lvalue）和右值（rvalue）是编程中两个非常基本的概念，但是也非常容易让人误解，看了很多文章，自我感觉真正将这个问题讲的很透彻的文章还没有看见，所以自告奋勇来尝试一下。如果左值右值的概念不是非常清楚的话，它们迟早会像拦路虎一样跳出来，让你烦心不已，就像玩电脑游戏的时候每隔一段时间总有那么几个地雷考验你的耐性，如果一次把所有地雷扫尽就好了。：）
左值（lv
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精选
2012-08-04 12:08:49
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C++ && 从4行代码看右值引用 c++右值引用以及使用 深入理解C++11: 02右
原创
2023-01-05 12:23:59
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在C语言中，我们常常会提起左值（lvalue）、右值（rvalue）这样的称呼。而在编译程序时，编译器有时也会在报出的错误信息中会包含 左值、右值的说法。不过左值、右值通常不是通过一个严谨的定义而为人所知的，大多数时候左右值的定义与其判别方法是一体的。一个最为典型的判别方法就是， 在赋值表达式中，出...
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2014-05-18 23:00:00
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1、左值和右值的概念 左值是可以放在赋值号左边可以被赋值的值；左值必须要在内存中有实体； 右值当在赋值号右边取出值赋给其他变量的值；右值可以在内存也可以在CPU寄存器。 一个对象被用作右值时，使用的是它的内容(值)，被当作左值时，使用的是它的地址。 2、引用 引用是C++语法做的优化，引用的本质还是 ...
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2021-08-18 23:48:00
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本文内容来自C++ primer，记录一下。引用(reference)分为左值引用和右值引用，通常我们说引用，指的是左值引用。左值引用引用为对象起了另外一个名字，引用类型引用另
原创
2022-12-02 16:45:26
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通过前面博文的介绍，对于分类有了一定的了解，由于在之前使用过sigmod函数进行梯度下降，所以对于这类算法也做了一个学习，今天正式学习了《机器学习实战》中的回归一章。分类针对离散数据，而回归针对连续型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。h=w0x0+w1x1.....+wn*xn这个方程就是regression equation，其中的w0，w1，，，wn被称为regression weight
先说为什么要来区别对比方差和偏差。在特定的模型下，模型误差的期望值可以分解为三个部分：样本噪音、模型预测值的方差、预测值相对真实值的偏差：误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 具体意义可参看偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择一、基本概念上的对比解释1、偏差Bias：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差
decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值) 该函数的含义如下： IF 条件=值1 THEN RETURN(翻译值1) ELSIF 条件=值2 THEN RETURN(翻译值2) ...... ELSIF 条件=值n THEN RETURN(翻译值n) ELSE
原创
2022-03-24 10:50:59
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一、真实值、观测值、预测值（1）真实值表示真实世界中的数据（总体），是肉眼看到的，没有任何误差的。 （2）观测值表示机器学习模型的样本数据（样本），是模型的输入，但不一定是真实世界中的数据（可以来自真实世界）。eg. 如果是图像的话，就是模型摄像头通过图像传感器的输入。 （3）预测值表示学习模型预测出的数据。二、随机扰动项、误差和残差（1）随机扰动项指的是数据本身的不确定性带来的误差，通常我们假设
统计学意义(p值)ZT结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0。05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所
# Python线性回归T值、P值和F值
## 1. 引言
线性回归是统计学中一种常用的方法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。在进行线性回归分析时，除了计算回归系数和拟合度等指标外，还需要考虑模型中各个变量的显著性。本文将介绍线性回归中的T值、P值和F值，以及如何使用Python进行计算和解释。
## 2. 线性回归
线性回归是一种用于建立因变量和自变量之间线性关系的回归分析
原创
2023-08-25 17:40:25
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RR值，(Risk Ratio)称为相对危险度，或者危险比，实质就是两个率的比，是两组真实发病率、患病率或死亡率的比值。而我们介绍过，OR值是两个比值的比。通常是病例组中暴露和非暴露的比例比上对照组里暴露和非暴露比例。仅从这一点来看，大家是不是都觉得RR值的临床意义比较清楚，比较容易解释，而OR值的意义不清呢？如果你有这种感觉那么恭喜你，你的体验是完全正确的。从临床意义的解读上，显然RR值比OR值
左值与右值? 左值(L-value)与右值(R-value)，二者之间的区别是什么？ 左值与右值 01 这两个术语是多年前由编译器设计者所创造并沿用至今的，尽管它们的定义并不与C语言严格吻合。 02 左值就是那些可以出现在赋值符号左边的东西；右值就是那些可以出现在赋值符号右边的东西。 这样的解释有些 ...
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2021-05-29 20:09:00
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基本数据类型与包装类 基本数据类型 | 包装类型 : :|: : byte | Byte boolean | Boolean short | Short char | Character int | Integer long | Long float | Float double | Double
原创
2021-07-15 18:27:13
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Veritas Backup Exec 10简体中文版+winXP SP2安装问题
初装veritas，就出现下面的问题：
ForceGuest值必须被停止使用以便安装Backup Exec 在Windows XP的计算机上. 停止ForceGuest值在Windows XP上使用。
Google了一下，找到解决方案：打开我的电脑-》工具-》文件夹选项-》
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2010-01-22 12:10:53
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使用分类算法或者预测算法进行模型建立，往往是通过训练集来调整模型的参数，在准确率比较大的时候，认为模型是合理的，然而如果只是使用测试的数据，而没有一组实际没有参与过的预测模型的数据集，很难对预测的模型效果进行比较。因此需要通过实际的测试集来评价模型的效果，这里有很多的评价指标，仅作为梳理衡量。1.绝对误差和相对误差 绝对误差与相对误差是最实际直观的展现方式 绝对误差：即实际值与预测值的差的结果 相
