定义：临时表是建立在系统临时文件夹中的表，如果使用得当，完全可以像普通表一样进行各种操作，在VFP退出时自动被释放。特点：临时表用于保存一些临时数据；临时表只在当前连接可见。当关闭连接时，MySQL会删除临时表，释放所有资源；临时表的数据和表结构都存储在内存中，内存表溯源：临时表在MySQL 3.23版本中添加，如果你的MySQL版本低于 3.23版本就无法使用MySQL的临时表。创建临时表：#创
目录一. 表操作1. MySQL数据类型2. 用SQL创建表3. 用SQL向表中添加数据4. 用SQL删除表数据5. 用SQL修改表二. 作业1. 列出所有超过或等于5名学生的课2. 交换性别三. 表联结1. MySQL别名2. MySQL连接的使用四. 作业1. 组合两张表2. 删除重复的邮箱3. 两张表都有的元素相加，各自有的都显示出来4. 筛选在2006-06-01到2006-07-01某
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2023-09-20 19:09:17
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1. EXTERNAL 声明外部函数的名称 是不是在整个程序当中都能用？怎么用？在其他子程序中可以直接call吗？这个不清楚你想表达什么意思？比如我自己写了一个外部函数，叫 sqrt，因为 Fortran 内置了 sqrt，但我希望我的程序用我自己写的这个，这个时候就需要用 external sqrt 来声明。在每个调用该函数的程序/子程序中都应该这样声明。2. INTENT
数学名词
离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算 对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据 例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元）， 分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数： pandas返回的是一个特殊的Cate
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2023-06-24 23:48:51
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Get_dummies哑变量处理哑变量也叫虚拟变量，通常取值为0或1。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'客户编号': [1, 2, 3], '性别': ['男', '女', '男']})
print(df)
df = pd.get_dummies(df, columns=['性别']) # 第1个参数为表格名称，第2个参数为需要处理的列的名称
pri
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2023-09-15 23:47:56
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虚拟变量（Dummy Variable），又称虚设变量、名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明。 名义变量引入回归分析，必须进行数量化。如，职业有工人、农民、教师，分别赋值0，1，2。但是0，1，2代表的实际意义又不是由小到大的关系。所以这在回归分析中直
哑变量处理 pd.get_dummies(table,columns=['column1',''...])
pd.get_dummies(combined_data_table，columns=["星座",'学科'],drop_first=True) # drop_first 星座有5种，设置为True后，会删掉一种。统计学里头自由度为n-1，最后一种是多余的。
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2023-05-28 10:48:34
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在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
1、哑变量定义 哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响， 它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作
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2019-06-26 11:11:00
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# Python的哑变量
在编程语言中，变量是存储数据的容器。在Python中，我们可以创建不同类型的变量来存储不同的数据。然而，在某些情况下，我们可能需要使用一种特殊类型的变量，称为“哑变量”（Dummy Variable）。
## 什么是哑变量？
哑变量是一个二进制变量，只有两个取值0和1。它用于表示某个特征的存在或不存在。在机器学习和统计分析中，哑变量经常被用于处理分类数据和创建虚拟特
原创
2023-07-20 08:33:40
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### Python哑变量
在机器学习和统计分析中，处理分类变量是一个常见的任务。分类变量是指数据的取值是离散的，而不是连续的。而在一些算法中，我们需要将分类变量转换为数字变量，以便进行计算和建模。哑变量编码是一种常用的方法，用于将分类变量转换为二进制的数字变量。本文将介绍Python中如何使用哑变量编码来处理分类变量，并提供一些代码示例。
#### 什么是哑变量编码？
哑变量编码，也称为独
哑变量与逻辑回归数据部分数据：admit,gre,gpa,rank
0,380,3.61,3
1,660,3.67,3
1,800,4,1
1,640,3.19,4
0,520,2.93,4
1,760,3,2
1,560,2.98,1
0,400,3.08,2
1,540,3.39,3
0,700,3.92,2
0,800,4,4
0,440,3.22,1
1,760,4,1
0,700,3.0
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2023-08-24 09:35:30
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目录数据预处理一、创建哑变量二、近零方差变量的删除三、删除高相关的预测变量和完全线性关系的变量四、数据标准化处理五、缺失数据的处理六、变量转换数据分割一、基于输出变量的分割二、使用有放回的方法进行抽样（BootStrap)三、用于交叉验证的样本抽样虽然该caret包含了N多种函数，但概括之，其涉及如下6方面的内容：1）数据预处理2）数据分割3）特征选择4）模型搭建及评估5）变量重要性估计6）其他函
在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一
1. 变量赋值在R中，可以使用<-或者=来给（本地）变量赋值 在给变量赋值前，不需要声明变量。事实上，R中不存在这种概念变量名： 包含字母、数字、点和下划线，但系统的保留字是不允许的，也不能以数字或一个点后加数字开头 关于命名规则的细节，详情见?make.names可以用<<-来对全局变量赋值另一个变量赋值方法是使用assign函数，不过assign函数不会检查第一个参数是否为一
在Python 数据挖掘中，我们经常使用虚拟变量处理现实问题。那么什么是虚拟变量或者哑变量？本文详细阐释它：01 数据类型分类从现实意义上划分，数据类型分为连续型变量与离散型变量。连续型变量指数值是连续的，比如身高、收入、会员数、课程量等等。每一个变量的值都是连续的。离散型变量指值是非连续的，比如衣服大小、国籍、省份、性别等。每一个变量的值是不连续的，比如性别只有男与女。在数据挖掘中，我们经常需要
数学名词离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算
对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据
例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），
分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表
实际问题中，影响因变量Y的因素有很多，人们需要挑选若干变量来建立回归方程，但是要如何选择变量呢？有时我们会漏掉重要的自变量，那么所建立的方程意义就不大；有时又想囊括更多的自变量，此举会导致预测精度的下降，这是由于SSE自由度的减少会导致其δ2的估计增大[1]。要建立“最优”的回归方程，我们需要从可供选择的所有变量中挑选出对Y有显著影响的变量，并且剔除其它无显著影响的变量。“逐步回归法”是较为常用的
虚拟变量作为自变量，放在回归方程中在教科书里面讲的都很多，笔者以前在学习的时候觉得虚拟变量较之方差分析，还有更多惊喜。谢宇老师的《回归分析》书中对虚拟变量做了高度的总结与归纳。 之后在文章末提到一个应用： 应用一：使用dummy包设置哑变量  
1、哑变量的概念 在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。 但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型
