Mysql的索引优化一、回表，索引覆盖，索引下推，最左匹配1、回表 数据库表test在两个字段 id(主键)，name，age，addres，deptno 在 name建立一个普通索引，然后 select * from test where name =‘aaa’：name先走索引查询出name对应的id，然后拿id在回到表中查出所有的值。这个过程就是回表，数据量大了才会看到效率会增加，但是小的数
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2023-11-23 23:53:20
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索引研究：（三）mysql中的排序算法 - filesort当mysql不能使用索引进行排序时，就会利用自己的排序算法（快速排序算法）在内存（sort buffer）中对数据进行排序;如果内存装载不下，它会将磁盘上的数据进行分块，再对各个数据块进行排序，然后将各个块合成有序的结果集（实际上就是外排序，使用临时表）。对于filesort，mysql有两种排序算法：二次扫描算法（two passes）
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2024-04-08 18:54:08
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2018年9月13日笔记0.检测tensorflow环境安装tensorflow命令：pip install tensorflow 下面一段代码能够成功运行，则说明安装tensorflow环境成功。import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello world')
session = tf.Session()
session.run(hello)上
# 如何在 Python 中实现二次回归
二次回归（Quadratic Regression）是一种利用二次多项式来近似数据关系的线性回归方法。接下来，我们将逐步学习如何在 Python 中实施二次回归。本文将使用 Python 的 `numpy` 和 `matplotlib` 库以及 `scikit-learn` 库来实现。
## 整体流程
首先，以下是实现二次回归的步骤：
| 步骤 |
回溯算法在解决多选择问题时特别有效，一般思路如下：在当前场景下，存在若干种选择去操作，有可能两种结果：一是违反相应条件限制，只能返回（back），另一种是该选择选到最后居然正确并结束。故在回溯时存在三要素，能总结出这样的三要素问题便可以迅速解决：1 找到选择2 限制条件，即选择操作在此条件下才进行3 结束回溯在迷宫问题等应用广泛，下面的Leetcode22题Generate Parentheses
文章目录前言一、回归二、二值logistics回归1.示例2.minitab分析三、名义值logistics回归1.示例：四、顺序logistics回归1.示例：2.minitab分析总结 前言一、回归在研究Y与X之间的因果关系时，如果Y不是一个定比或定距变量时，就需要进行logistic回归。logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model）。logis
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2023-10-23 23:54:22
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以前有一位特别具有冒险精神的商业分析师将其在职业生涯的早期阶段尝试根据特定数据集中的模式来预测结果，这种冒险通常以线性回归的形式进行，这是一种简单而强大的预测方法，可以使用常用的业务工具来快速实现。对于这个新发现的技能，虽然他是非常有用的，但是它被过度使用了，所有人遇到数据分析一上来就是线性回归，这种状态是非常糟糕的，在接下来的文章中，我们将来制定一个简单的指南来实现线性回归，希望能够
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2024-03-28 16:35:00
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说说线性回归算法~~
一.从线性回归的故事说起相信大家都听过著名的博物学家，达尔文的大名，而今天这个故事的主人公就是他的表弟高尔顿。高尔顿是一名生理学家，在1995年的时候，他研究了1078堆父子的身高，发现他们大致满足一条公式，那就是Y=0.8567+0.516*x这条式子中的x指的是父亲的身高，Y指的是儿子的身高。可以明显看出，这就是我们中学时代学的
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2024-07-04 10:13:50
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本文主要介绍了单因素方差分析和双因素方差分析模型，双因素还需考虑是否存在交互作用的情况。
目录Chapter 12：方差分析模型7.1 单因素方差分析7.1.1 单因素方差分析模型7.1.2 单因素方差分析检验统计量7.1.3 区间估计与假设检验7.2 两因素方差分析7.2.1 无交互效应的情形7.2.2 有交互效应的情形Chapter 12：方差分析模
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2023-12-01 17:32:26
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基础运算导包import numpy as np随机产生数据集a = np.random.randint(0,10,size = (2,3))
a
Out：
array([[2, 8, 2],
[8, 3, 3]])转置：x.Tb = a.T
b
Out：
array([[2, 8],
[8, 3],
[2, 3]])矩阵的乘积：np.dot(a,b)#
Keras支持序列化模型和函数化模型，且二者具有一定数量的公有属性（attribute）和方法（method）。其中的公有属性包括layers、inputs、outputs，能够以Python列表的形式返回模型信息 [9] ：keras有非常简易的使用“套路”： 获取数据->创建模型->添加层（模型搭建）->连接层（编译模型）->训练模型->得出结果一、 获取数据im
总结欠拟合：(对训练集的数据和测试集的数据拟合的都不是很好)
原因：模型学习到样本的特征太少解决：增加样本的特征数量（多项式回归）多项式回归：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
在原有特征的基础上增加高次方特征过拟合：(对训练集的数据高度拟合，对测试集的数据拟合的很离谱)
原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征。解决：
1.进行特
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2024-06-25 18:00:18
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# Python 多元二次回归实现
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现Python的多元二次回归。在本文中，我将为你提供一个完整的流程，并详细说明每个步骤需要做什么以及使用的代码。
## 流程概述
在进行Python的多元二次回归之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简单的表格，展示了这个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-01-08 12:52:09
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梯度下降线性回归模型和正规方程线性回归模型梯度下降算法**Batch**梯度下降法（梯度下降的线性回归）**多元线性回归假设的形式**特征缩放和均值归一化**学习率α促进梯度下降**正规方程求θ梯度下降法和正规方程法的优劣 线性回归模型hθ(x)为线性回归模型，由两个值θ0和θ1进行控制 。J(θ0,θ1)称为代价函数，表示实际训练值和回归模型拟合值的关系。可以知道代价函数对应的值越小，则拟合效
机器学习【系列】之第二章逻辑回归模型 第二章 逻辑回归模型 文章目录机器学习【系列】之第二章逻辑回归模型前言一、逻辑回归模型的算法原理二、逻辑回归模型的代码实现1.逻辑回归模型的代码实现2.逻辑回归模型的深入理解3.补充知识点：用逻辑回归模型处理多分类问题三、案例实战：客户流失预警模型1.案例背景2.数据读取与变量划分3.模型的搭建与使用四、模型评估方法：ROC曲线与KS曲线1.ROC曲线的
书中重要定义及一些理解先通过介绍逻辑史蒂的分布来引出logist模型而通过极大似然法来推导模型的参数估计问题通过对模型参数的似然函数通过求导来得到递归方程通过公式可以看出logist是对前面的感知机的升级版，感知机的判断方式过于简单。而其梯度下降的时候也将sign的去掉了，否则无法微分。后通过方程来写出公式，代码如下 import numpy as np
from read_data i
# 使用Python进行二次回归分析
二次回归是一种常用的统计方法，我们通常用它来建立自变量和因变量之间的关系。与线性回归仅使用一次方程不同，二次回归使用二次方程进行拟合，能够更好地捕捉到数据中的非线性趋势。在本文中，我们将通过一个示例来探讨如何使用Python进行二次回归分析，并提供相关的代码示例。
### 1. 什么是二次回归？
二次回归是一个用于研究因变量 \(y\) 与自变量 \(x
2.数据集使用的是Advertising.csv；总共两百条数据，记录的是广告投入与销售之间的关系。之间关系如下
Sales = TV_x1+Radio_x2+Newspaper\*x3+b；
3.读取数据读取csv数据data = pandas.read_csv(“csv//Advertising.csv”);4.构建X和Y特征向量构建X和Y scikit-learn要求X是一个特
说到覆盖索引之前，先要了解它的数据结构：B+树。先建个表演示(为了简单,id按顺序建)：idname1aa3kl5op8 aa10kk11kl14jk16ml17mn18kl19kl22hj24io25vg29jk31jk33rt34ty35yu37rt39rt41ty45qt47ty53qi57gh61dh 以主键以外的列值作为键值构建的 B+ 树索引，我们称之为非聚集索引
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2023-11-06 15:15:22
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说明：本文不包括TensorFlow相关内容概念概念：回归分析回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自
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2024-08-19 10:35:33
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