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粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二）

根据是否在离散化过程中使用类标签，对离散化方法进行监督或无监督。如果在每个离散化步骤中使用整个实例空间，或者如果每个离散步骤只使用一个实例子集，那么它将是全局的。...如果用熵E(S)来衡量集合S的纯度，那么根据这一标准，获得最高信息增益的切点是最好的。以下公式用于计算特征A的切点T的信息增益，作为特征值的集合。S1和S2是S分区的子集。 D....此阈值是通过试图维护数据的预定义一致性级别来确定的。通过释放这个一致性级别，Chi2可以提出只有一个间隔的特征，可以为FS移除。...然后，将选择一些级别最高的特征。这个方法的一个例子是PEAR，其中的特性是从最小的切点数量到最大的。顶级的特征被认为是相关的，并被选择形成最终的子集。...但是，很难为PEAR选择合适的参数，以及应该选择哪些特性来形成最终子集。同样，特征根据原始连续值的方差和用于编码离散特征的比特数的比值进行排序。 综上所述，通过离散化的特征选择在两个不同的阶段。

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用SPSS做数据分析？先弄懂SPSS的基础知识吧

、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式； 3 变量的测试方式 Scale：定距变量，如：身高、体重等； Ordinal：定序变量，如：教育程度、级别等； Nominal：定类变量...字符型变量使用auto recode 8 Split file 有的时候需要对变量做些分组的分析，但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Split file命令； 例如使用 Descriptives...cases 合并变量相同，但是case不同的文件； add variables合并变量不同，case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同，case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集...数据的加权 使用weight case 13 选取一定的case进行分析 使用select cases：在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令； 14 常用的数学函 取绝对值：abs（数字型表达式...； 箱盒图、茎叶图、正态检验图及方差齐次性检验； 5 Crosstabs 数据类型要求为分类变量； 二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物（变量）之间的相互影响和关系； 可以做卡方检验，来分析行列变量之间是否存在相关性

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    用SPSS分析调查问卷数据的方法

    问卷调查是一种针对目标对象群体的意见调查方式。是一种写好一连串的小问题，搜集被调查者的意见、反应、感受，和对事物的认知等等。当研究者想经过社会调查来探究一个现象的时候，就能用问卷调查法来搜集数据。...《贵阳大数据培训中心》 当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后，我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理，在此，我们以SPSS为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程：定义变量...《贵州大数据培训中心》 第一，定义变量 打开SPSS后，进入变量设置可以看到变量名、变量类型、变量值的宽度等等，这些都是对变量进行细化定义的。...但一般情况下，我们需要把分析结果复制到分析报告中，而不在窗口内进行保存，而是只保存数据，因为这样我们随时可以根据数据，采取不同的分析法进行重新分析，也就会随时有不同的结果。...《昆明大数据培训》 以上的四个过程就是用SPSS软件进行分析的步骤，最后我们要作的就是根据分析结果进行写分析报告了。目前SPSS调查问卷分析软件应用非常广泛，学好应用对我们的工作会有很大的帮助。

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    SelMatch：最新数据集蒸馏，仅用5%训练数据也是可以的 | ICML24

    具体来说，DATM通过分析最先进的MTT方法的训练轨迹来调查这一现象，指出了在合成数据集过程中方法所关注的训练轨迹阶段如何显著影响蒸馏数据集的有效性。...论文的方法则使用精心选择的子集来初始化合成数据集，该子集包含适合合成数据集大小的样本，其难度级别恰到好处。这种方法确保了随后的蒸馏过程以针对特定IPC范围优化难度级别的样本开始。...在CIFAR-10/100和TinyImageNet上评估了SelMatch，并展示了在从5%到30%的子集比例设置中，与最先进的仅选择和仅蒸馏方法相比的优越性。...，导致在更大的IPC设置中扩展性较差。...根据每个样本的难度分数，将初始合成数据集 $\mathcal{D}\textrm{syn}=\mathcal{D}\textrm{initial}$ 划分为两个子集 $\mathcal{D}\textrm

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    开发数据（一）

    本节目录： 开发数据 5.1 创建并重新定义变量 5.2 使用SAS函数 5.3 使用IF-THEN语句 5.4 用IF-THEN语句将观测值分组 5.5 构造子集 5.6 处理SAS的日期数据 5.7...根据Cost的值将数据分成high、medium、low和missing三类： ? 输出结果是： ? 5.5 构造子集 IF语句可以构造子集，取数据集中的部分数据。...下面的代码读取数据，并且用IF语句构造一个只包含喜剧（comedies）的子集： ? 输出结果如下： ? 观察日志有时能很好的保证我们截取了我们要的数据： ?...接着用IF语句来判断一个卡是否为新卡，在2003年1月1日之后办理的，为新卡： ? 输出结果为： ? 注意BirthDate没有用日期格式。...5.8 使用retain和sum语句 当开始数据步的每一个观测值迭代时，SAS会先将所有变量值设为缺失，再通过input和分配语句改变。

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    【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）

    提问者的提问会根据先知的回答越来越具体, 多个问题问完后, 提问者的决策就形成了一颗决策树。决策树的分支由可以猜出响应变量值的最短的解释变量序列构成。...因此, 在猜猜看游戏中,提问者和先知对训练集的解释变量和响应变量都很了解, 但是只有先知知道测试集的响应变量值。 决策树通常是重复的将训练集解释变量分割成子集的过程, 如下图所示。...下表是14个节点的训练数据: 从数据中我们发现, 猫比狗更容易发脾气。大多数狗玩球, 而猫不爱玩。狗更喜欢狗粮和培根, 而猫喜欢猫粮和培根。解释变量是否喜欢玩球和是否经常发脾气可以转换成二元特征值。...最后将GridSearchCV的搜索目标scoring设置为f1。 这个分类器发现了测试集中90%的广告, 真广告中有88%被模型发现了, 你运行的数据结果可能会有不同。...决策树的一个分支在遇到显示响应变量值的叶子节点时停止。我们介绍了ID3算法，用来训练决策树通过递归分割训练集，形成子集以减低响应变量的不确定性。

    1.9K60

    带着问题读 TiDB 源码：Hive 元数据使用 TiDB 启动报错

    问题 近期在 AskTUG 论坛接到用户反馈使用 TiDB 作为 Hive metastore 数据库时设置 SERIALIZABLE 事务隔离级别失败。...考虑到知乎在一年前就已正式上线并一直使用着 4.0.x 系列的 TiDB 作为 Hive metastore 的数据库，而用户按照说明文档操作仍然无法顺利在 TiDB 上部署 Hive metastore...打开文件后我们发现这里正是对隔离级别进行判断并根据 tidb_skip_isolation_level_check 设置决定是否通过的逻辑。...[7.jpeg] 这两个不同的检查逻辑非常类似，都是试图获取 TiDBSkipIsolationLevelCheck 变量的设置，根据设定值决定是否予以放行。...[8.png] 根据目前的线索猜测，在 5.1 某次代码重构试图将两个相似的重复隔离级别检查逻辑合并成一个通用逻辑的时候绕过了工具函数直接访问 systems 变量表。

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    精度提升！南加大等 | 提出分治Prompt策略，提升LLM分辨力

    模型错误地认为二者不存在冲突，并且忽视了我们标红的冲突点（新闻中明确表示调查人员否定了录像的存在，然而总结中的第一句话表示录像已被成功复原）。...而我们此前提到的评估两段文本是否存在事实性冲突的问题，恰好可以被视为判断总结文本所对应的语义树是否匹配新闻材料的语义树的一棵子树。因此，当总结性文本足够长时，大语言模型会面临表达能力不足的问题。...对于幻觉检测，我们采用 HaluEval 数据集中的 Summarization Hallucination Detection 子集。...对于该子集，模型需要根据一段新闻材料判断一段总结性文本是否包含幻觉。我们将总结性文本划分为单句并分别进行检测。...对于新闻验证，我们基于 SciFact 数据集构造了一个段落验证数据集。对于该数据集，模型需要根据一篇学术论文中的段落判断一段新闻报道是真新闻还是假新闻。我们将新闻报道划分为单句并分别进行检测。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。...本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...读取数据library(car)library(MuMIn)head(data)读取因变量numberFaults=data$numbltshead(data1) 相关分析调查的出的各指标数据用...glm 线性回归模型summary(glm.po)检验是否存在多重共线性问题kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T)## [1] 3.020456e+18判断多重共线性变量进一步模型优化...全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。

    93200

    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...读取数据 library(car) library(MuMIn) head(data) 读取因变量 numberFaults=data$numblts head(data1) 相关分析 调查的出的各指标数据用...glm 线性回归模型 summary(glm.po) ---- 数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 01 02 03 04...全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...本文选自《R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据》。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...读取数据library(car)library(MuMIn)head(data)读取因变量numberFaults=data$numbltshead(data1)相关分析调查的出的各指标数据用R软件进行处理并且用箱图进行对比显示...glm 线性回归模型summary(glm.po)----点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据左右滑动查看更多01020304...全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...点击文末 “阅读原文”获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据》。

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    Python日志库Loguru教程（最人性化的Python日志模块）

    Loguru 中的每条日志记录都是一个 Python 字典，其中包含其时间戳、日志级别等数据。...默认情况下，它设置为 sys.stderr。 level：指定记录器的最低日志级别。 format：用于为日志定义自定义格式。 filter：用于确定一条记录是否应该被记录。...colorize: 采用布尔值并确定是否应启用终端着色。 serialize：如果设置为 True，则日志记录以 JSON 格式呈现。...backtrace：确定异常跟踪是否应该延伸到捕获错误的点之外，以便于调试。 诊断：确定变量值是否应显示在异常跟踪中。您应该在生产环境中将其设置为 False 以避免泄露敏感信息。...diagnose: 确定变量值是否应在异常跟踪中显示。在生产环境中应将其设置为 False，以避免泄露敏感信息。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...调查的出的各指标数据用R软件进行处理并且用箱图进行对比显示。...glm 线性回归模型 summary(glm.po) 点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 左右滑动查看更多 01 02...03 04 检验是否存在多重共线性问题 kappa(cor(data[,c(1:15,17:20)]), exact=T) ## [1] 3.020456e+18 判断多重共线性变量 进一步模型优化...全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。

    31720

    当prompt策略遇上分治算法，南加大、微软让大模型炼成「火眼金睛」

    模型错误地认为二者不存在冲突，并且忽视了我们标红的冲突点（新闻中明确表示调查人员否定了录像的存在，然而总结中的第一句话表示录像已被成功复原）。...而我们此前提到的评估两段文本是否存在事实性冲突的问题，恰好可以被视为判断总结文本所对应的语义树是否匹配新闻材料的语义树的一棵子树。因此，当总结性文本足够长时，大语言模型会面临表达能力不足的问题。...对于幻觉检测，我们采用 HaluEval 数据集中的 Summarization Hallucination Detection 子集。...对于该子集，模型需要根据一段新闻材料判断一段总结性文本是否包含幻觉。我们将总结性文本划分为单句并分别进行检测。...对于新闻验证，我们基于 SciFact 数据集构造了一个段落验证数据集。对于该数据集，模型需要根据一篇学术论文中的段落判断一段新闻报道是真新闻还是假新闻。我们将新闻报道划分为单句并分别进行检测。

    12110

    细说log4j之log4j 1.x

    将日志消息发送远程日志服务器 - ConsoleAppender：将日志消息输出到控制台，默认为System.out - DailyRollingFileAppender：按天为单位记录日志消息，存在线程同步问题（会丢失数据...org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.A1.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n # 明确设置某个包及其子包下的输出的日志级别...org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.E.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%p] %m%n log4j初始化过程 （1）log4j根据系统变量值...log4j.defaultInitOverride决定是否进行初始化过程，默认为true。...（2）根据变量值log4j.configuration指定配置文件，默认值为：log4j.properties。 （3）尝试将log4j.configuration变量值转换为URL。

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    成功迁移到云端需要采取的步骤

    事实上，根据O'Reilly公司最近发布的一份调查报告，目前10家公司中有9家公司以某种方式使用云计算服务。...在每个云计算提供商所包含的物理服务器和数据中心之外，基础设施层包含与信息架构相关的所有内容，包括数据访问和安全性、数据存储系统、计算资源、可用性和服务级别协议。...建议在初始云环境中引入最少量的数据、开发环境和自动化工具，然后引入用户并根据他们的需求进行迭代。...企业领导者应该与他们的数据工程师和数据科学团队合作，确定哪些数据子集对他们可以在云中访问、迁移数据，并让他们亲身体验云服务的好处。...03 首先关注工作流程 企业应该确定核心数据集(或子集)和最小可行的工具集，以使数据工程师和数据科学家能够完成80%的工作，而不是在第一次迭代时就建立一个完全健壮、可扩展和冗余的系统。

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    机器学习系列：（五）决策树——非线性回归与分类

    提问者的提问会根据先知的回答越来越具体，多个问题问完后，提问者的决策就形成了一颗决策树。决策树的分支由可以猜出响应变量值的最短的解释变量序列构成。...因此，在猜猜看游戏中，提问者和先知对训练集的解释变量和响应变量都很了解，但是只有先知知道测试集的响应变量值。 决策树通常是重复的将训练集解释变量分割成子集的过程，如下图所示。...下表是14个节点的训练数据： 训练数据 是否喜欢玩球 是否经常发脾气 最喜欢的食物 种类 1 Yes No Bacon Dog 2 No Yes Dog Food Dog 3 No Yes Cat food...首先，决策树对数据没有零均值，均方差的要求。而且可以容忍解释变量值的缺失，虽然现在的scikit-learn还没实现这一特点。决策树在训练的时候可以忽略与任务无关的解释变量。...决策树的一个分支在遇到显示响应变量值的叶子节点时停止。我们介绍了ID3算法，用来训练决策树，通过递归分割训练集，形成子集以减低响应变量的不确定性。

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    Java篇 | 巧妙的CAS与乐观锁

    为什么CAS没有用到锁还能保证并发情况下安全的操作数据呢，名字其实非常直观的表明了CAS的原理，具体修改数据过程如下： 用CAS操作数据时，将数据原始值和要修改的值一并传递给方法 比较当前目标变量值与传进去的原始值是否相同...如果相同，表示目标变量没有被其他线程修改，直接修改目标变量值即可 如果目标变量值与原始值不同，那么证明目标变量已经被其他线程修改过，本次CAS修改失败 从上述过程可以看到CAS其实保证的是安全的修改数据...思维比较缜密的同学可能担心CAS本身这个比较与替换的操作产生并发安全问题，实际应用中这种情况不会发生，比较与替换由JDK借助硬件级别的CAS原语来保证比较替换是一个原子性动作。...， 版本号为0，修改数据的同时把当前版本号当做条件即可实现安全修改，如果修改失败，证明已经被其他线程修改过，然后看具体业务决定是否需要自旋尝试再次修改。...这里要注意考虑竞争激烈的情况下多个线程自旋导致过度的性能消耗，根据并发量选择适合自己业务的方式 总结 在Java中我们是无法直接使用Unsafe类提供的CompareAndSwap原子操作方法，所以我们无法自己通过

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    决策树2: 特征选择中的相关概念

    信息增益就是： 以某特征划分数据集前后的熵的差值 划分前，样本集合D的熵（也称经验熵）是为H(D)；使用某个特征A划分数据集D，计算划分后的数据子集（给定特征A的情况下，数据集D）的条件熵（经验条件熵）...原因：当特征的取值较多时，根据此特征划分更容易得到纯度更高的子集，因此划分之后的熵更低，由于划分前的熵是一定的，因此信息增益更大，因此信息增益比较偏向取值较多的特征。...假设在信用卡逾期风险预测场景中，有如下数据： 信用级别 工资级别 是否逾期 1 1 是 2 1 否 3 2 是 4 2 否 那么此时我们分别计算“信用级别”和“工资级别”条件下“预期”的条件熵。...A = H(是否逾期|信用级别)= p(信用等级=1)H(是否逾期|信用等级=1)+ p(信用等级=2)H(是否逾期|信用等级=2)+ p(信用等级=3)H(是否逾期|信用等级=3)+ p(信用等级=4...)H(是否逾期|信用等级=4)=0 B = H(是否逾期|工资级别)= p(工资级别=1)H(是否逾期|工资级别=1)+ p(工资级别=2)H(是否逾期|工资级别=2) 很显然 B > A，也就是说，对于增益信息

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