有没有办法从具有多个条件的决策矩阵中返回值？ - 腾讯云开发者社区

在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...IF子句，不仅在生成参数lookup_value的值的构造中，也在生成参数lookup_array的值的构造中。...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...： =INDEX(C2:C10,1) 得到： 2013-2-21 这并不是满足我们的条件对应的值。

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Excel公式练习45：从矩阵数组中返回满足条件的所有组合数

，条件如下： 1....这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...然后，进一步操作该数组以获取传递给OFFSET函数的矩阵。可是，尽管这样确实可以提供我们所需要的结果，但我们还是希望能够动态生成这样的数组。...(A1,{0,2,1,3},{0,1,2,3},,)) 接着使用MMULT对已经生成的数组矩阵中的每行求和，因此： MMULT(IFERROR(N(OFFSET(A1,IF(MMULT(0+(ISNUMBER

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Excel应用实践08：从主表中将满足条件的数据分别复制到其他多个工作表中

如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...，同样，开头数字是63的复制到工作表63中，开头数字是64或65的复制到工作表64_65中，开头数字是68的复制到工作表68中。...ReDim Data6465(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) ReDim Data68(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) '遍历数据并将第5列符合条件的数据存储到相应的数组中...个人觉得，这段代码的优点在于：将数据存储在数组中，并从数组中取出相应的数据。将数组数据直接输入到工作表单元格，提高了代码的简洁性和效率。将代码适当修改，可以方便地实现类似的需求。

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数学思想的一次飞跃——详述模糊数学

时将 , 聚成一类，则在时一定也是一类，其中如图所示，截矩阵后成为布尔矩阵，只需找相同行即可归为一类，可以知道当越小，类别数越少，可以再看一下截矩阵的定义模糊相似矩阵只需要等价矩阵条件中撤去...类比与层次分析法，具有主观性模糊综合评价它是从多个因素出发对被评价样本分类隶属等级综合性评价的方法，是后续模糊决策分析方法的基础评价的是单个样本对象步骤确定单个样本因素或样本特征的论域U 确定评价标准论域...(需要利用模糊算子，一般选用 ),即而这里B的元素为求出向量B后，元素值最大的就是最终评价标准多目标模糊综合评价决策法若是多个样本的决策，则只需对每个样本进行上述的评价过程即可，但是如何评价这些个多个样本哪个最优呢...，可以先组合一些特征进行组合特征的决策，然后再总体决策，这就是多层次模糊综合评价的思想步骤将样本的各个特征划分成多个子集，子集元素交集为空，并集为整个特征集将每一个子集与评价标准集V结合，...，确定权重的方法可以是频数统计法，层次分析法，熵权法等总结模糊数学的出现是从确定性到随机性再到模糊性的一大飞跃，更好地贴近了现实生活，因为在现实中很多东西的评判标准都是模糊的，隶属度的含义是属于每个类别的程度

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史上最全《四万字 AI 词典》助力通关AI学习

Bayes decision rule（贝叶斯决策规则）：基于贝叶斯定理进行决策的规则，选择具有最大后验概率的类别。...（独立同分布）：指随机变量之间相互独立且具有相同的概率分布。Independent Component Analysis/ICA（独立分量分析）：一种从多个信号混合中恢复原始信号的方法。...Main diagonal（主对角线）：矩阵中从左上角到右下角的主要对角线，包含矩阵的主要元素。Majority voting（多数投票）：一种集成学习方法，通过多个模型的投票来进行最终决策。...Prepruning（预剪枝）：决策树构建过程中，在树的生长过程中根据一定的条件提前终止的策略。...Univariate decision tree (单变量决策树): 决策树中只考虑单个特征的决策树模型。Unprojection (反投影): 在图像处理中，从投影数据恢复原始图像的过程。

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而..., cp=0.1) ## kyphosis是rpart这个包自带的数据集 ## na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。 ...=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较...，考虑损失矩阵的时候，从将“减少-误差”调整为“减少-损失” fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start, data=kyphosis, method="class...，平均相对误差=xerror±xstd printcp(fit); ## 通过上面的分析来确定cp的值 ## 我们可以用下面的办法选择具有最小xerror的cp的办法： ## prune(fit, cp

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而..., cp=0.1)## kyphosis是rpart这个包自带的数据集 ## na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。 ...=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较...，考虑损失矩阵的时候，从将“减少-误差”调整为“减少-损失” fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start, data=kyphosis, method="class...平均相对误差=xerror±xstd printcp(fit);## 通过上面的分析来确定cp的值 ## 我们可以用下面的办法选择具有最小xerror的cp的办法： ## prune(fit, cp=

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Casper与V神的博弈论（过节了，文末送大礼）

这种理论隐含的基本假设是：决策主体追求确定的外部目标（他们是理性的）并且考虑他们自身的知识或其他决策主体行为的期望（他们推理具有战略性）。博弈论思想历史久远，比如中国古代的《孙子兵法》。...二者的区别在于，相互发生作用的当事人之间有没有一个具有约束力的协议，如果有就是合作博弈，如果没有就是非合作博弈。...如果我们能设置一个机制即每一个背叛（对整体利益不利）的行动我们都额外惩罚6分，新的决策收益矩阵就变成了这样： ? 我们可以看到当加入了惩罚机制之后，纳什均衡从参与者都背叛（作恶）变成了都合作。...0，即对原来区块链有利的决策，用决策收益矩阵表示如下: ?...更何况从上述的决策收益矩阵当中我们还知道，就算你做出了对原来区块链不利的决策，也拿不到贿赂者承诺的额外报酬ε。

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观点 | UC伯克利教授迈克尔·乔丹采访：人类对机器学习期待过高，机器学习的发展还应当更广阔

所以我觉得未来我们还是会探索更大的空间，而不是仅仅关注一两种方法。记者提问：人工智能的最新发展也从仿生学受到启发，我们可以从人类和动物身上学到更好的解决方案。从您的研究看来，我们还能做更好吗？...所以我们要小心来自神经科学方面的限制，神经科学中研究的是具有复杂空间分布的神经细胞，它们可以有穿透或者非线性的行为，它们之间的连接方式无比复杂。...另外人们还期待AI系统可以在某些方面比人类更聪明，但是我们永远都不会让机器人成为决策者，比如做CEO、CTO之类的，它们没有对世界的那种微妙的理解，没办法抽象地做推理，没法面对不确定性的事情还做出优秀的决定...所以，其实推理是很难的，在多步骤的、具有不确定性的状况下，人类能做得非常好，但是人工智能系统就需要用大量的数据反复训练，然后才能在某些步骤中模仿人类，但这还是没办法达到人类的水平。...这就是做预测困难的地方，你在环境中采集到的数据可能和数据库中的不一样，你没办法采集到所有的数据。在真实世界中，你需要知道哪些数据是有关系的，还要知道为什么，然后才能用它们做出预测。

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数据带你领略，超市货架的摆放艺术

为不同的产品，不同类别分配适当的空间和布局，在零售业中起着至关重要的作用。从零售商的角度来看，鉴于货架位置的价值，确保零售空间的充分利用，对于商店价值最大化的工作至关重要。 ?...线性程序可以表示为：决策变量目标函数：必须是线性的限制：必须是线性等式或不等式。线性规划算法在可行空间中找到一个点，其中如果存在这样一个点，则目标函数具有最小（或最大）的值。...决策变量将采用与lift矩阵（10* 8）相同大小的矩阵的形式。矩阵内的元素是一个二元变量：1表示产品/货架的匹配是对的（Yes）；0表示产品/货架的匹配是错的（No）。...当我们确定了目标函数、限制约束条件后，这种简单的线性优化就可以使用EXCEL中的solver功能进行操作。我们最终目标函数算出来最大的销售量是4197。最大情况下给出的决策矩阵如下图。 ?...在这个例子中，我们知道每个决策变量可以取值为0或1，即2 ^ 1也就是2个可能的值。如果现在是2个决策变量，可能组合的总数可以是2 ^ 2也就是4，其中一个/多个都可以给出目标函数的优化值。

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深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）

一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。...2.12.2 决策树的三要素一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分： 1、特征选择：从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如果选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生处不同的决策树算法...3、当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。 4、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好。 5、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树中，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。...2.12.7 剪枝处理的作用及策略剪枝处理是决策树学习算法用来解决过拟合问题的一种办法。...3、在优化理论中，目标函数 f(x) 会有多种形式：如果目标函数和约束条件都为变量 x 的线性函数，称该问题为线性规划；如果目标函数为二次函数，约束条件为线性函数，称该最优化问题为二次规划；如果目标函数或者约束条件均为非线性函数

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多核学习方法介绍

经过多个核函数映射后的高维空间是由多个特征空间组合而成的组合空间，而显然组合空间可以组合各个子空间不同的特征映射能力，能够将异构数据中的不同特征分量分别通过最合适的单个核函数进行映射，最终使得数据在新的组合空间中能够得到更加准确...一、合成核方法把具有不同特性的多个核函数进行组合，就会得到包含各个单核函数的总体特性的多核函数。...多核函数形成的方式本身就使得多核函数具有更加准确、更加强大的映射能力或者分类能力，特别是对于实际应用中样本数据具有比较复杂分布结构的分类、回归等学习问题，多核学习的优点非常明显。...二、多个尺度的多核学习: 多尺度核方法合成核方法虽然有了一些成功应用,但都是根据简单核函数的线性组合, 生成满足Merce条件的新核函数;核函数参数的选择与组合没有依据可循,对样本的不平坦分布仍无法圆满解决...无限核是从由多个基本核函数的合法集合所构成的一个凸壳中找到某个核,使其能最小化凸正则化函数.与其他方法相比,这个方法有一个独有的特征, 即上述基本核的个数可以是无限多个, 仅仅需要这些核是连续参数化的.

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sklearn库的使用_导入turtle库的方法

一、获取数据 Sklearn中获取数据集使用的包为Sklearn.datasets，之后可以接load_* 和fetch_*从Sklearn为初学者提供的数据集中获取数据。...() 输入值为字典或者包含字典的迭代器返回值为sparse矩阵，可以使用False改变返回值的类型为二维数组 DictVectorizer.inverse_transform() 输入值为数组或者sparse...矩阵返回值为转换之前的数据格式 DictVectorizer.get_feature_names() 返回值为类别的名称应用的场景：1.类别较多，将数据集的特征转化为字典类型，再利用DictVectorizer...() 输入值为文本字典或者包含文本字符串的迭代器返回值为sparse矩阵，sparse矩阵使用toarray方法可以直接转换为二维数组 TfidfVectorizer.inverse_transform...在输入之后才能显示在对应的位置优点：简单易理解，可以实现可视化缺点：没有设置深度，容易产生过拟合 ⑤随机森林：训练集随机：随机有放回抽样；特征随机：从M个特征中，抽取m个特征，M>>m sklearn.ensemble.RandomForestClassifier

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数学建模--整数规划和非线性规划

在数学建模中，整数规划和非线性规划是两种重要的优化方法，它们在实际应用中具有广泛的应用。整数规划整数规划（Integer Programming, IP）是指在规划问题中，决策变量必须取整数值。...根据变量的约束条件不同，整数规划可以分为以下几类：纯整数规划：所有决策变量都必须取整数值。混合整数规划：部分决策变量为整数，另一部分为实数。 0-1整数规划：所有决策变量只能取0或1的值。...它主要用于解决具有非线性目标函数和约束条件的问题。非线性规划在经济学、工程、生物学、物理学等多个领域得到了应用。...选择标准：如果问题的最优解必须是整数，并且涉及多个约束条件，那么整数规划是一个更好的选择。如果问题的目标函数或约束条件是非线性的，或者需要全局最优化，那么非线性规划更为合适。...在实际应用中，选择整数规划还是非线性规划应根据问题的具体需求和特性来决定。如果问题的最优解需要为整数并且涉及多个约束条件，则整数规划是更优的选择；如何有效地求解混合整数规划问题？

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数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化、误差分析

在植物学和农业科学领域，理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。因此，对于一个包含多个变量的数据集进行全面的分析和可视化是非常有帮助的。...本研究基于一个数据集，该数据集包含了花卉栽培过程中的多种变量，其中包括数值型变量（如花朵数量、白天条件和夜晚条件）以及分类变量（如肥料类型、品种和栽培制度）。...它基于卡方检验来确定在给定的特征和目标变量之间是否存在显著的关联。 CHAID决策树的构建过程是逐步进行的。它首先选择一个作为根节点的特征，然后根据该特征的不同取值将数据集分割成多个子集。...= df2 ) 通过决策树模型可以得到以下的决策树，从结果中可以看到day和night两个变量是决策flowers类型的重要变量。...tab=table(tree.pred,df2.test$Flowers) 混淆矩阵为预测flower类别和实际flower类别组成的矩阵，行为预测类别，列为实际类别。

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你需要知道的十个基础算法

从业务决策的角度来看，大部分情况下决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题，然后得出一个合乎逻辑的结论。...：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。...它通过估算使用逻辑运算的概率，测量分类依赖变量和一个（或多个）独立的变量之间的关系，这是累积的逻辑分布情况。 ?...奇异值分解（Singular Value Decomposition）：在线性代数中，SVD是一个非常复杂矩阵的因数分解。...对于一个给定的m×n矩阵M，存在一个分解，M = UΣV，其中u和v是单一矩阵，Σ是对角矩阵。主成分分析PCA其是奇异值分解SVD的简单应用。

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你需要知道的十个基础算法

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机器学习与深度学习总结

注意，Slater条件是强对偶成立的充分条件而非必要条件。拉格朗日对偶在机器学习中的典型应用是支持向量机。...实对称矩阵一定可以对角化，半正定矩阵的特征值都大于等于0，在机器学习中，很多矩阵都满足这些条件。...随机森林随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。集成学习是机器学习中的一种思想，而不是某一具体算法，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器。...它在训练是求解的问题为：这从点到超平面的距离方程导出，通过增加一个约束条件消掉了优化变量的冗余。可以证明，这个问题是凸优化问题，并且满足Slater条件。...EM算法 EM算法是一种迭代法，其目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。因为隐变量的存在，我们无法直接通过最大化似然函数来确定参数的值。

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机器学习与深度学习核心知识点总结

注意，Slater条件是强对偶成立的充分条件而非必要条件。拉格朗日对偶在机器学习中的典型应用是支持向量机。...实对称矩阵一定可以对角化，半正定矩阵的特征值都大于等于0，在机器学习中，很多矩阵都满足这些条件。...随机森林随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。集成学习是机器学习中的一种思想，而不是某一具体算法，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器。...这从点到超平面的距离方程导出，通过增加一个约束条件消掉了优化变量的冗余。可以证明，这个问题是凸优化问题，并且满足Slater条件。...EM算法 EM算法是一种迭代法，其目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。因为隐变量的存在，我们无法直接通过最大化似然函数来确定参数的值。

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多线程知识点总结

多线程介绍多线程：线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位，而多线程就是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程...继承Thread类实现Runnable接口实现Callable接口创建线程池 Runnable的run方法没有返回值 ; Callable的call方法有返回值 , 需要调用其get方法获取...因此，状态包含两个向量Resource（系统中每种资源的总量）和Available（未分配给进程的每种资源的总量）及两个矩阵Claim（表示进程对资源的需求）和Allocation（表示当前分配给进程的资源...解除死锁：当发现有进程死锁后，便应立即把它从死锁状态中解脱出来，常采用的方法有：剥夺资源：从其它进程剥夺足够数量的资源给死锁进程，以解除死锁状态；撤消进程：可以直接撤消死锁进程或撤消代价最小的进程...死锁解决办法：不要在同步中嵌套同步检查死锁方式 Jstack命令 JConsole工具 synchronized 解决可见性：获得互斥锁（同步获取锁）清空本地内存从主内存拷贝变量的最新副本到本地内存

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Excel公式技巧20：从列表中返回满足多个条件的数据

Excel公式练习45：从矩阵数组中返回满足条件的所有组合数

Excel应用实践08：从主表中将满足条件的数据分别复制到其他多个工作表中

数学思想的一次飞跃——详述模糊数学

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

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