1.proc freq 1.1廉赔、基本模式晌畅、一般用法: 參數(shù)1:1 nlevels 統(tǒng)計(jì)變量獨(dú)立值個(gè)數(shù)2 noprint 不打印結(jié)果3 order=FREQ 按頻數(shù)從大到小排列...
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@咕咕嘶嘟嘟 多謝提問踢故,發(fā)現(xiàn)上傳代碼時(shí)該函數(shù)有遺漏,已經(jīng)更正。ax可以理解為特定的繪圖區(qū),可以包含多個(gè)子圖
GMM與K-means聚類效果實(shí)戰(zhàn)目錄 一佑刷、數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理 二、無監(jiān)督學(xué)習(xí)-降維和聚類分析 三酿炸、聚類效果對(duì)比分析 四瘫絮、小結(jié)和建議 備注分析軟件:python數(shù)據(jù)已經(jīng)分享在百度云:客戶年消費(fèi)數(shù)據(jù)密碼:lehv...
@GT_9f3a 可以的,但是特征進(jìn)入模型之前需要?dú)w一化填硕,消除量綱影響
如何衡量變量重要性麦萤?為了挑出優(yōu)質(zhì)變量鹿鳖,我們可能會(huì)考慮: 變量的預(yù)測(cè)能力變量之間的相關(guān)性變量的簡(jiǎn)單性(容易生成和使用)變量的健壯性(適用于各種情形)變量在業(yè)務(wù)上的可解釋性(被挑戰(zhàn)時(shí)可以解釋的通) ...
@Garfield貓 g.vs['name']能獲取所有點(diǎn)的名字,g.get_edgelist()能獲取所有邊的列表
用Igraph創(chuàng)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)&簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)分析---------------------------------------------目錄----------------------------------------...
為了挑出優(yōu)質(zhì)變量命满,我們可能會(huì)考慮: 變量的預(yù)測(cè)能力變量之間的相關(guān)性變量的簡(jiǎn)單性(容易生成和使用)變量的健壯性(適用于各種情形)變量在業(yè)務(wù)上的可解釋性(被挑戰(zhàn)時(shí)可以解釋的通) ...
一涝滴、起因 這個(gè)寒假在家被長輩問的最多的問題就是“怎么還沒找女朋友啊胶台?”歼疮,我一般就從“找了找不到啊”,“作業(yè)太多沒時(shí)間找”诈唬,“班上(學(xué)校)女生少啊”中隨機(jī)選一個(gè)回答韩脏。被問多了之...
24歲的時(shí)候骤素,張愛玲寫《紅玫瑰與白玫瑰》。那一年她和胡蘭成談戀愛愚屁,吃了很多苦,把男人面對(duì)愛情時(shí)的猶疑反復(fù)痕檬、搖擺不定尋了個(gè)漂亮比喻霎槐,竟成就一段足以在文史流芳的開篇。 李碧華向張...
01 自從有了微信之后唁桩,關(guān)于朋友圈的話題闭树,一直層出不窮:該不該在朋友圈秀恩愛?發(fā)動(dòng)態(tài)要不要屏蔽上司和老師荒澡?只能看三天動(dòng)態(tài)的人心里在想些什么…… 想起了朋友圈設(shè)置之初报辱,是為了和...
神經(jīng)元Unit(Neurons) 單元指的是,某一網(wǎng)絡(luò)層中单山,通過激活函數(shù)(如sigmoid)將輸入進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換的功能模塊碍现。 神經(jīng)元的靈感來自生物學(xué): 深度學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)元”...
損失函數(shù)也叫目標(biāo)函數(shù),他是衡量預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的相似程度的指標(biāo)柒凉。我們希望預(yù)測(cè)值和真實(shí)值盡量接近族阅,就需要估計(jì)一系列參數(shù)來擬合,這個(gè)參數(shù)集使得誤差越小就說明這個(gè)算法還不錯(cuò)膝捞。一個(gè)損失...
在總結(jié)具體的深度算法模型之前求泰,我打算先梳理一下深度學(xué)習(xí)中常用的概念。在梳理和寫作過程中计盒,會(huì)盡量配合公式和圖形渴频,解釋的更加簡(jiǎn)單明了。但為了避免內(nèi)容過于冗長北启,不作過多的基礎(chǔ)的概念...
本文結(jié)構(gòu): 什么是激活函數(shù) 為什么要用 都有什么 sigmoid 卜朗,ReLU拔第, softmax 的比較 如何選擇 1. 什么是激活函數(shù) 如下圖,在神經(jīng)元中场钉,輸入的 input...