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PHP代碼審計(jì)工具——Rips詳細(xì)使用教程 -
關(guān)聯(lián)規(guī)則之Apriori算法
Apriori算法的主要思想是找出存在于事物數(shù)據(jù)集中的最大頻繁項(xiàng)集鹊碍，再利用得到的最大頻繁項(xiàng)集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。 頻繁項(xiàng)集： 項(xiàng)集是項(xiàng)的集合食绿。包含k個項(xiàng)...
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流處理中的時間概念和窗口類型
流處理中主要有三個時間概念侈咕，分別是事件時間、處理時間器紧、攝取時間耀销。 事件時間是指事件實(shí)際發(fā)生的事件。更準(zhǔn)確地說铲汪，每一個時間都有一個與它相關(guān)的時間戳熊尉，并且時間戳是數(shù)據(jù)記錄的一部分...
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數(shù)據(jù)挖掘之離群點(diǎn)檢測的方法
離群點(diǎn)檢測是數(shù)據(jù)挖掘中重要的一部分，它的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)與大部分其他對象顯著不同的對象掌腰。大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘方法都將這種差異信息視為噪聲而丟棄狰住，然而在一些應(yīng)用中，罕見的數(shù)據(jù)可能蘊(yùn)含著更大...
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手寫公式
辅斟，niuniuniu
數(shù)據(jù)分類預(yù)測之python決策樹
決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)转晰，它的每一個葉節(jié)點(diǎn)對應(yīng)著一個分類芦拿，非葉節(jié)點(diǎn)對應(yīng)著在某個屬性上的劃分士飒，根據(jù)樣本在該屬性上的不同取值將其劃分成若干個子集。對于非純的葉節(jié)點(diǎn)蔗崎，多數(shù)類的標(biāo)號給出到...
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數(shù)據(jù)分類預(yù)測之python決策樹決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)酵幕，它的每一個葉節(jié)點(diǎn)對應(yīng)著一個分類，非葉節(jié)點(diǎn)對應(yīng)著在某個屬性上的劃分缓苛，根據(jù)樣本在該屬性上的不同取值將其劃分成若干個子集芳撒。對于非純的葉節(jié)點(diǎn)，多數(shù)類的標(biāo)號給出到...
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數(shù)據(jù)清洗-利用python進(jìn)行缺失值處理
處理缺失值的方法有3種：刪除未桥、不處理笔刹、數(shù)據(jù)插補(bǔ)。 而數(shù)據(jù)插補(bǔ)主要有5種： 1）利用均值冬耿、中位數(shù)舌菜、眾數(shù)插補(bǔ) 2）使用固定值進(jìn)行插補(bǔ) 3）最近臨插補(bǔ) 4）回歸方法 5）插值法 而...
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數(shù)據(jù)處理-利用 python進(jìn)行異常值分析
異常值分析是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否有錄入錯誤數(shù)據(jù)和不合常理的數(shù)據(jù)。不加剔除的把異常值代入數(shù)據(jù)分析過程中亦镶，會對結(jié)果產(chǎn)生不良影響日月，而對異常值的分析其原因袱瓮，常常成為為發(fā)現(xiàn)問題的而改進(jìn)決策的契...
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數(shù)據(jù)挖掘建模之python進(jìn)行Logistic回歸分析回歸分析是通過建立模型來研究變量之間相互關(guān)系的密切程度、結(jié)構(gòu)狀態(tài)及進(jìn)行模型預(yù)測的一種有效工具爱咬。按照研究方法劃分尺借，回歸分析研究的范圍大致如下： 本文簡述幾個主要的回歸模型： 線...
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原型工具Axure的常用技巧
分享幾個在日常工作中非常實(shí)用的Axure技巧燎斩，歡迎大家多多留言溝通補(bǔ)充^_^ 1.旋轉(zhuǎn) 操作方式：選中某個元件，按住Ctrl出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)圖標(biāo)蜂绎，移動鼠標(biāo)即可旋轉(zhuǎn) 使用場景：通常用于...
