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  • 1)表 链表  表中主要了解链表,尤其是单向链表。 2)数组 一维数组 二维数组  使用数组什么好处,在c语言中... 实际上位图就是一个二维数组,或者说是一个多维的数组过程,假设这里个位图,位图中填写了各

    1)表 链表

      表中主要了解链表,尤其是单向链表。

    2)数组 一维数组 二维数组

      使用数组有什么好处,在c语言中,数组是一组连续数字的集合它们数组的下标,代表了数组的相对位置,所以说,在一些高效的查表过程中,我们经常会使用到数组,数组在检索,查阅的过程中,它的检索速度是最快的。

    3)位图

      实际上位图就是一个二维的数组,或者说是一个多维的数组过程,假设这里有个位图,位图中填写了各种各样的数据,那在使用的过程中,这个位图的好处也是检索速度快,还有一个是它的横向和列向的交叉点就是可以很容易的找到我们的数据。

    4)结构体

    5)队列

      队列分为两种,一种是FIFO,这个叫做先进先出的队列,还有一个是FILO,这个叫做先进后出的队列。队列的讲解我们在消息队列中也简单的讲解了一下,假设这里有个队列,先进先出的队列是这样的,先进的数据放在最后,第二个进来的数据也放在最后,然后往上面走一个,第三次进的数据也放在最后,前两个数据往前走,这是一个先进先出的队列。什么叫做叫做先进后出呢?

      同样还是这个队列,第一次进的数据放在最后,第二次进来的数据放在倒数第二,第三次进来的数据放在倒数第三,这样的队列就构成了一个先进后出的队列,因为出的时候,我们总是从前面出数据,所以,这就是一个先进的先出,后进的后出。

    6)堆栈

    堆栈和队列比较类似,堆栈就是,我们只能在一端进行插入,在一端进行输出,在同一端插入取出,这样的结构就叫做堆栈,那这样很明显,先进的数据那肯定是后出的,也就是说,我们先进的数据是压在栈底的,先出的数据肯定是压在栈顶的数据,这样的数据结构就是堆栈。

     

    原文链接:http://www.maiziedu.com/wiki/iot/ucoscode/

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  • 1、Python的常用有哪些,分别有什么作用? Python常用包 1、Numpy(数值运算库) 2、Scipy(科学计算库) ...1、Numpy是最为流行机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据数学运算,提供数据结构...

    1、Python的常用包有哪些,分别有什么作用?

    Python常用包

    1、Numpy(数值运算库)

    2、Scipy(科学计算库)

    3、Matplotlib(基础可视化库)

    4、Pandas(数据处理库)

    5、Seaborn(高级可视化库)

    6、Scikit-learn(流行的机器学习库)

    各自作用

    1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据上的数学运算,提供数据结构以及相应高效的处理函数,很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库)都依赖于Numpy库;

    2、Scipy包用于科学计算,提供矩阵支持,以及矩阵相关的数值计算模块,其功能包含有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算;

    3、Pandas用于管理数据集,强大、灵活的数据分析和探索工具,其带有丰富的数据处理函数,支持序列分析功能,支持灵活处理缺失数据等;

    ● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame;

    ● Series就是序列,类似一维数组;

    ● DataFrame相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series;

    ● 为了定位Series中的元素,Pandas提供了Index对象,每个Series都会带有一个对应的Index,用来标记不用的元素;

    ● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合(本质是Series的容器);

    4、Matplotlib库用于数据可视化,强大的数据可视化工具以及作图库,其主要用于二维绘图,也可以进行简单的三维绘图;

    5、Seaborn库是基于Matplotlib的高级可视化库;

    6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现,其提供了完善的机器学习工具箱,支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库,近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。

    2、sklearn的常用包有哪些,分别有什么作用?

    sklearn库的结构

    sklearn主要是用于机器学习,所以sklearn的模块也都是围绕机器学习算法的。sklearn因此可以分为这几个部分:Classification(分类),Regression(回归),Clustering(聚类),Dimensionality reduction(降维),Model selection(模型选择),Preprocessing(预处理)。

    1.分类算法包括SVM(sklearn.svm.SVC等)、近邻(sklearn.neighbors)、随机森林(sklearn.ensemble.RandomForestClassifier)等。

    2.回归算法包括SVR(sklearn.svm.SVR)、岭回归(sklearn.linear_model.Ridge)、Lasso(sklearn.linear_model.Lasso)等。

    3.聚类算法包括K均值(sklearn.cluster.KMeans)、谱聚类(sklearn.cluster.SpectralClustering)等。

    4.降维算法包括PCA(如sklearn.decomposition.PCA)、特征选择(sklearn.feature_selection,包括单变量特征选择等)、非负矩阵分解(如sklearn.decomposition.NMF、LatentDirichletAllocation)。

    5.模型选择方法包括网格搜索(sklearn.model_selection.GridSearchCV)、交叉验证(有很多,比如sklearn.model_selection.KFold、cross_val_score)、评估指标(sklearn.model_selection.metrics,包括precision、recall、accuracy等)。

    6.预处理方法包括基本的预处理方法(sklearn.preprocessing,包括标准化、类别化、离散化等)、特征抽取(sklearn.feature_extraction,包括文本特征抽取方法bag of words、tf-idf等)。

    机器学习主要步骤中sklearn应用

    1.数据集:sklearn.datasets中提供了很多数据集,初学时可将其作为基础数据。

    2.数据预处理:sklearn.preprocessing,包括:降维、数据归一化、特征提取和特征转换(one-hot)等

    3.选择模型并训练:分类、回归、聚类、集成等算法,涉及的模型主要是sklearn.linear_model、sklearn.cluster、sklearn.ensemble。

    4.模型评分:sklearn.metrics,包括准确率、召回率等,算法自身也带有评分方法score。

    5.模型的保存与恢复:可以用python的pickle方法(pickle.dump、pickle.load),或者sklearn.externals.joblib(joblib.dump、joblib.load)。

    学习建议

    不必一次看完sklearn所有模块的使用方法,这样太累!成效也不大!最好的方式是一边学习机器学习算法理论,一边实践的过程中去了解相关模块的用途,记忆会更深刻。

    深入探索:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow

    3、什么是正则化、如何理解正则化以及正则化的作用?

    正则化-Regularization(也称为惩罚项或范数)就是通过对模型的参数在“数量”和“大小”方面做相应的调整,从而降低模型的复杂度,以达到避免过拟合的效果。

    如何理解正则化

    如果我们的目标仅仅是最小化损失函数(即经验风险最小化),那么模型的复杂度势必会影响到模型的整体性能;引入正则化(即结构风险最小化)可以理解为衡量模型的复杂度,同时结合经验风险最小化,进一步训练优化算法。

    正则化的作用

    正则化可以限制模型的复杂度,从而尽量避免过拟合的发生;模型之所以出现过拟合的主要原因是学习到了过多噪声,即模型过于复杂(也可以通过简化模型或增加数据集等方法尽量避免过拟合的发生)。

    正则化的常见类型

    (1)L1正则化

    可以通过稀疏化(减少参数“数量”)来降低模型复杂度的,即可以将参数值减小到0。

    (2)L2正则化

    可以通过减少参数值“大小”来降低模型的复杂度,即只能将参数值不断减小,但永远不会减小为0,只能尽量接近于0。

    关联概念

    过拟合、正则化、经验风险最小化、结构风险最小化、损失函数、模型复杂度、范数

    4、bias和variance是什么?

    Datawhale优秀回答者:追风者

    解释1

    bias 偏差 :模型的期望(或平均)预测和正确值之间的差别;

    variance 方差 :模型之间的多个拟合预测之间的偏离程度。

    解释2

    bias和variance分别从两个方面来描述了我们学习到的模型与真实模型之间的差距;

    bias是 “用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值” 与 “真实模型”的输出值之间的差异;

    variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。

    解释3

    首先 Error = bias + variance

    Error反映的是整个模型的准确度,bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性;

    更准确地讲Error分成3个部分:Error = bias + variance + noise;
    在这里插入图片描述

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  • 自助报表主要功能是业务人员在 web 端通过鼠标拖拽或者一些设置,实现数据的自助分析并形成报表...1、有数据和表结构变动时需要重算宽表,成本较高; 2、冗余较多 3、性能无法保证(很多数据库是行存结构,表太宽就慢

    自助报表主要的功能是业务人员在 web 端通过鼠标拖拽或者一些设置,实现数据的自助分析并形成报表(或统计图)。但是业务人员的需求随时在变化,这就要求数据模型可以随时更新。

    大宽表是之前常用的解决方案之一。宽表是指把业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表,这样用户的需求都在一个表中了,也就不需要跟着需求做变更了。
    这种方式的优点在于:结构简单、模型容易理解。
    但是缺点也很明显:
    1、有数据和表结构变动时需要重算宽表,成本较高;
    2、冗余较多
    3、性能无法保证(很多数据库是行存结构,表太宽就慢;列存不受表宽影响,但取字段多也慢)

    所以,宽表一般只能解决常见查询,并不能彻底解决自由查询的问题。

    自由查询模型问题的解决可以使用一些专业报表厂商提供的解决方案:一次性建模。
    在数据模型中进行表间关系的设置,数据实时从数据库中查询,避免了数据变动时需重新计算数据模型的问题,用户可以根据自己需求自由拖拽字段进行数据分析,真正实现自由查询。
    详细设置说明可以参考:
    http://c.raqsoft.com.cn/article/1568095434513#toc_h2_2

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  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
    消费属性指用户消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等,对用户消费个全面的数据记录,对用户消费能力、消费意向、消费等级进行很好管理 用户心理属性 心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程...
  • 2019数据运营思维导图

    2019-03-29 21:34:09
    常用数据分析工具 友盟、Talkingdata 友盟页面访问分析,对帮助分析用户流失重要指导意义 网站Alexa排名查询、爱站网、中国网站排名、网络媒体排名 禅大师、ASO100 各种指数 百度指数、搜狗指数、腾讯浏览指数、...
  • 1. 常用的多元统计分析方法有哪些? (1)多元正太分布检验 (2)多元方差-协方差分析 (3)聚类分析 (4)判别分析 (5)主成分分析 (6)对应分析 (7)因子分析 (8)典型相关性分析 (9)定性数据模型分析 (10...

    1. 常用的多元统计分析方法有哪些?

    (1)多元正太分布检验
    (2)多元方差-协方差分析
    (3)聚类分析
    (4)判别分析
    (5)主成分分析
    (6)对应分析
    (7)因子分析
    (8)典型相关性分析
    (9)定性数据模型分析
    (10)路径分析(或称 多重回归、联立方程)
    (11)结构方程模型
    (12)联合分析
    (13)联合分析
    (14)多维标度法

    2. 简单相关分析、复相关分析和典型相关分析有何不同?并举例说明之。

    简单相关分析:简单相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
    例如,以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩,感兴趣的是二者的关系如何,而不在于由X去预测Y。

    复相关分析:研究一个变量 x0与另一组变量 (x1,x2,…,xn)之间的相关程度。
    举例:房屋销售均价X1, 全国居民消费水平X2、地产投资总额X3、固投房屋竣工面积X4、国内生产总值X5。房屋销售均价X1与其他相关变量X2,X3,X4,X5的关系是复相关关系。

    典型相关分析:典型性相关分析方法研究多个随机变量与多个随机变量之间的相关关系。利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。
    举例:理科学生的高中成绩(如数学、语文、外语等)与大学成绩(如数学分析、C语言、大学英语等)之间的相关关系等。

    3. 判别分析以及Fisher判别和Bayes判别的基本思想是什么?

    判别分析:判别分析是一种有效的多元数据处理方法。其基本思想:根据一批分析明确的样本在若干指标上的观察值,建立一个关于指标的判别函数和判别准则,然后根据这个判别函数和判别准则对新的样本进行分类,并且根据回带判别的准确率评估它的实用性。
     
    Fisher判别法:基本思想是投影,将K个总体所有的p维空间的样本点投影到一维空间上,使得在一维空间中,来自不同总体的样本尽可能分开,来自同一总体的样本点尽可能集中,结点一元方差分析的思想到处投影函数,这个投影函数就作为判别函数。这个函数可以是线性的,也可以是其他类型的。

    Bayes判别法:假定对研究对象已有一定的认识,一般用先验概率来描述,当取得训练样本后,就可以用训练本来修正已有的先验概率分布,得出后概率分布,然后通过后验概率的分布进行统计推断。

    4. 指出综合评价中指标的标准化方法及其优缺点和有哪些综合评价方法。

    标准化方法
    Z-score标准化、离差标准化、MaxAbsScaler、RobustScaler、log函数转换、atan函数转换

    (1)主成分分析法。主成分分析是多元统计分析的一个分支,是将其分量相关的原随机向量,借助于一个正交变换,转化成其分量不相关的新随机向量,并以方差作为信息量的测度,对新随机向量进行降维处理。再通过构造适当的价值函数,进一步做系统转化。
    优点:
    可消除评价指标之间的相关影响;
    可减少指标选择的工作量;
    当评级指标较多时还可以在保留绝大部分信息的情况下用少数的几个综合指标代替原指标进行分析;
    在综合评价函数中,各主成分的权数为其贡献率,它反映了该主成分包含原始数据的信息量占全部信息量的比重,这样确定全书比较客观、合理。
    缺点:
    主成分分析首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平,其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际北京和意义的解释。
    主成分的解释含义一般多少带有模糊性,不像原始变量的含义那么清楚、确切。

    (2)数据包络分析法。它是创建人以其名字命名的DEA模型——CR模型。DEA法不仅可对同一类型各决策单元的相对有效性做出评价与排序,而且还可进一步分析各决策单元非DE有效的原因及其改进方向,从而为决策者提供重要的管理决策信息。
    (3)模糊评价法。模糊评价法奠基于模糊数学。它不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序,而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象的等级。

     

    综合评价方法
    (1)计分法 
    (2)综合指数法 
    (3)Topsis法
    (4)秩和比(RSR)法
    (5)层次分析(AHP)法 
    (6)模糊评价方法 
    (7)多元统计分析方法
    (8)灰色系统评价方法

    5. 试说明主成分分析和因子分析不同点和相同之处。

    不同点
    (1)因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。
    (2)主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。
    (3)主成分分析中不需要有假设,因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。
    (4)主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,其主成分一般是独特的;而因子分析中的因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。

    相同点:
    (1)都可以降维、分析多个变量的基本结构。
    (2)因子分析是主成分分析的进一步推广。主成分分析可被视为一种固定效应的因子分析,是因子分析的特列。
    (3)都是利用变量之间的相关性将它们进行分类。
    (4)主成分分析中,各个主成分之间互不相关;因子分析中,公因子之间不相关、特殊因子之间不相关、公因子与特殊因子之间不相关。
     

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  • 《你必须知道495个C语言问题》

    热门讨论 2010-03-20 16:41:18
    2.14 为什么sizeof返回值大于结构大小期望值,是不是尾部填充? 28 2.15 如何确定域在结构字节偏移量? 28 2.16 怎样在运行时用名字访问结构域? 29 2.17 C语言中和Pascalwith等价语句吗...
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  • ● 阐释了常用的C抖编程理念和技术。 ● 提供了大量的附注,如提示、警告、注意等。 . 本书的作者和编辑尽最大的努力使本书简单、明了、生动有趣。我们的目标是,读者阅读本书后,能够 编写出可靠、高效的程序,...
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  • 你必须知道495个C语言问题(PDF)

    热门讨论 2009-09-15 10:25:47
    2.11 为什么sizeof 返回值大于结构的期望值, 是不是尾部填充? . . 9 2.12 如何确定域在结构字节偏移? . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.13 怎样在运行时用名字访问结构域? . . . . . . . . . . ...
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    4.3.2 Oracle常用的数据字典 65 4.3.3 Oracle常用的动态性能视图 67 4.4 本章小结 67 第二部分 Oracle之SQL&PL/SQL 第5章 SQL语言介绍 70 本章主要介绍了以下内容:SQL语言概述、如何使用简单和复杂的SELECT检索...
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