SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为：A=UΣVT 其中U是一个m×m的矩阵，Σ是一个m×n的矩阵，除了主对角线上的元素以外全为0，主对角线上的每个元素都称为奇异值，V是一个n×n的矩阵。U和V都是酉矩阵，即满足UTU=I,VTV=I。 以下是一个SVD求解过程：以下是我使用Python实现
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2024-02-08 07:41:43
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1.操作系统、2.编程语言分类、3.变量、4.运行python文件的三个阶段！ 一、操作系统 1.什么是操作系统 操作系统是一个协调\管理\控制计算机硬件资源与软件资源的一个控制程序 2.为何要有操作系统 1.把复杂硬件操作封装成简单的功能/接口用来给用户或者应用程序使用（文件） 2.把程序多硬件的竞争变得有序 3.如何用操作系统 一套完整的计算机系统分为三层：
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2024-06-18 04:38:09
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变量、运算符、数据类型及位运算变量 变量是一个内存中带标签的盒子，把需要的数据放进去。 变量有三部分组成： 标识：表示对象所存储的内存地址，使用内置函数id来获取。 类型：表示的是对象的数据类型，使用内置函数type来获取。 值：表示的是对象所存储的具体数据，使用print可以将值进行打印输出。 当多次赋值之后，变量名会指向新的空间，原空间称为内存垃圾name='玛利亚'
print(name)
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2024-06-07 17:20:21
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定量数据的分布分析这就不用多说了，直方图。求极差--> 设定组距-->决定分点 --> 统计频率定性数据的分布分析这也不用多说了，扇形图，条形图统计法对比分析折线图统计量分析均值，中位数，极差，标准之类的就不说了，介绍一下变异系数，它是 标准差除以平均值 。反映了标准差相对于均值的离中趋势。数据：catering_sale.xls#-*- coding:utf-8 -*-
imp
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2024-04-11 12:48:31
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1，所谓作用域，就是指变量的有效范围2，函数内部声明 / 定义的局部变量，作用域仅限于函数内部 3，函数的参数，形式参数，被当做该函数内部的局部变量，如果与全局变量同名，会优先使用局部变量（编译器使用就近原则） 打印结果： n=94，在一个代码块，比如 for / if 中的局部变量，那么这个变量的作用域就在
目录1.什么是特征工程2.基本预处理:缺失值处理2.1缺失值的处理2.2小练习2数值型特征2.1对数变换2.2幅度缩放2.3统计数值：描述统计分析2.4高次特征与交叉特征2.4.1高次特征3.字符型特征3.1哑变量3.2标签编码1.什么是特征工程 特征是用于描述数据中的各种属性、变量或维度的信息，它们是
变量 psi 是 Python 编程中常见的一个名词，主要用于函数、模块或类等多种上下文导入的增强黏性。本文将详细记录环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南等方面的解决方案。
## 环境配置
为了处理变量 psi，我们需要配置好 Python 环境，可以使用下面的流程图来展示环境搭建的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python] -
最近开始学习Python自动化运维，特记下笔记。学习中使用的系统是Kali Linux2017.2，Python版本为2.7.14+因为在KALI里面没有自带psutil模块，需要使用pip进行安装安装完成后进入python交互模式查看psutil 的帮助信息，可以发现psutil支持跨平台的环境，同时也支持python3获取CPU信息使用cpu_times获取CPU信息,用户/系统/空闲时间也可
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2023-10-09 08:10:11
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Hive特点1.针对海量数据的高性能查询和分析系统 由于 Hive 的查询是通过 MapReduce 框架实现的，而 MapReduce 本身就是为实现针对海量数据的高性能处理而设计的。所以 Hive 天然就能高效的处理海量数据。与此同时，Hive 针对 HiveQL 到 MapReduce的翻译进行了大量的优化，从而保证了生成的MapReduce 任务是高效的。在实际应用中，Hive 可以高效的
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2023-10-05 19:19:37
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参考：1. The Clean Architecture in Python (Brandon Rhodes)2. Python Best Practice Patterns (Vladimir Keleshev)3. Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python (Raymond Hettinger)4. Ho
# 如何计算PSI
## 导言
在风险模型开发中，我们通常需要评估模型在不同样本上的稳定性。而PSI（Population Stability Index）是一种常用的评估模型稳定性的指标之一。计算PSI可以帮助我们了解模型在不同时间段或不同样本上的预测能力是否稳定。本文将介绍如何使用Python计算PSI。
## 流程步骤
首先，让我们来了解计算PSI的整个流程，并使用表格展示出来。
|
原创
2023-07-23 20:50:32
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# Python计算各特征值的比例教程
## 介绍
在数据分析和机器学习中，我们经常需要计算各个特征值的比例，以便更好地理解和利用数据集。本教程将向你展示如何使用Python计算各特征值的比例。
## 流程概览
在开始之前，让我们先来看一下整个过程的流程概览。下表展示了计算各特征值比例的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-28 06:42:15
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# 如何在Python中计算PSI（Population Stability Index）
在数据分析和模型开发中，Population Stability Index（PSI）是一个重要的指标，用于衡量模型在不同时间段中的稳定性。在这篇文章中，我们将会一起学习如何用Python计算PSI。
## 流程概述
为了计算PSI，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-10-19 08:16:21
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# PSI（Population Stability Index）计算的介绍与实现
在数据科学和机器学习中，监控模型的稳定性是非常重要的一环。PSI（Population Stability Index）是一种广泛使用的指标，用于衡量模型的稳定性和时间变化的影响。本文将详细介绍PSI的定义、计算方法，以及如何使用Python实现这一过程。最终，我们将通过图表和代码示例加深对PSI的理解。
##
原创
2024-09-09 07:36:13
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Python科学计算包NumPy在机器学习过程中设计很多线性代数知识，因此会经常使用NumPy函数库。Numpy可以在不同的数据点上执行矩阵形式的数学运算而不需要复杂的循环操作。对于初学者，在安装python以及numpy，由于操作不慎会遇到各种细节问题，因此对于新手来说推荐使用Anaconda工具。AnacondaAnaconda是一个用于科学计算的python发行版，支持Linux、Mac、W
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2024-09-05 16:46:19
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1.今日内容生成器初识生成器产生方式yield与return的区别yield与yield from的区别send与next的区别列表推导式，生成器表达式（字典推导式，集合推导式）闭包2.具体内容生成器初识生成器本质就是迭代器，python社区中生成器与迭代器是一种概念。生成器与迭代器的唯一区别：迭代器都是python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的，（比如文件句柄，iter([1,2
# PSI (Population Stability Index) 计算与 Python 实现
## 引言
在数据分析和机器学习中，了解模型的稳定性和数据的分布变化至关重要。Population Stability Index（PSI）就是一种衡量变量分布变化的方法。它通常用于信用评分、反欺诈、营销活动及其他领域，以监控模型的性能是否随着时间的推移而发生变化。
本文将介绍什么是PSI，如何
原创
2024-09-05 06:02:07
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# 使用Python计算PSI（Population Stability Index）
在数据科学中，PSI（Population Stability Index）是一个重要指标，用于监测模型预测数据的稳定性。特别是在金融行业，PSI能帮助我们审视模型在不同时间段内的性能表现。本文将深入探讨如何使用Python代码计算PSI，帮助新手开发者加深理解。
## 计算PSI的流程
以下是计算PSI
原创
2024-08-18 07:49:59
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# PSI（Population Stability Index）计算的Python实现
在数据科学与机器学习领域，Population Stability Index（PSI）是一种用于衡量特征分布在不同时间段的稳定性的方法。通过计算PSI值，数据科学家可以监控模型的有效性，并及时发现模型失效的趋势。
## PSI的定义
PSI用于比较特征在某一时间段内的分布（一般为当前模型的训练集）与基
# Python计算PSI代码
在数据分析和预测中，PSI（Population Stability Index）是一个常用的指标，用于衡量两个不同时间段或者不同群体之间的分布变化。在Python中，我们可以使用一些库来计算PSI指标，帮助我们更好地理解数据的稳定性和变化情况。
## 什么是PSI指标
PSI指标是用来衡量两个概率分布之间的相似性的指标。通常情况下，我们会将一个基准群体（比如
原创
2024-05-31 06:32:03
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