二、基尼系数的计算公式 基尼指数的计算公式为： 三、计算示例 我们分别来计算一下决策树中各个节点基尼系数： 以下excel表格记录了Gini系数的计算过程。...我们可以看到，GoodBloodCircle的基尼系数是最小的，也就是最不容易犯错误，因此我们应该把这个节点作为决策树的根节点。...在机器学习中，CART分类树算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，不纯度越低，特征越好。这和信息增益（比）相反。
据全球市场研究机构Gartner预测，2016年-2020年全球SD-WAN市场复合增长率高达57.4%；2018年，企业部署SD-WAN的服务规模从2015年的不足1%增长到30%。...2019年1月Zenlayer正式成为首批通过可信云SD-WAN解决方案认证的服务商，而此次并购能够进一步增强Zenlayer的研发能力和技术规范，有望为整个行业提供更多标杆性的优秀产品与解决方案，积极推动云网融合的发展与落地...1+1如何大于2？ 此次并购，对Zenlayer而言是一个崭新的开始。...但与此同时，各路玩家纷纷挤进赛道，试图在这一领域分一杯羹，拿得一手好牌的Zenlayer能否发挥1+1>2的优势，在后续的发展中激流勇进，这将充分考验Zenlayer的业务整合速度、战略眼光以及超强的执行力
我计划写几篇博客总结学习一下： 回归系数和相关系数以及遗传力的关系 遗传进展不同元素的解释及公式推导 如何手动计算遗传进展 如何使用软件计算遗传进展 如何最大化的加快遗传进展 1....不同概念的解释 育种值: 动植物中可以稳定遗传给后代的值, 由加性效应控制 表型值: 观测表型值 回归系数: 两个变量的关系, 构建回归模型, y = a + b*x, b为回归系数 相关系数: 两个变量的相关系数...表型值 VS 育种值 他们之间的相关系数 其中: 所以: 5. 回归系数 VS 相关系数 VS 遗传力 回归系数: 回归系数和相关系数: 6. 育种值 VS 表型值 VS 遗传力 7....结论 由此可以知道, 在育种数据中, TBV和phenotype的关系, 以及与遗传力的关系为: a 为回归系数: 下一篇介绍遗传进展的概念及相关元素组成，欢迎继续关注。
find /data01/logs/ -ctime +7 -name "*.txt" -exec rm -f {} \;
二进制香农编码过程如下： 1、将信源发出的N个消息符号按其概率的递减次序依次排列。 2、按下式计算第i个消息的二进制代码组的码长，并取整。...sum1.0001){ printf("您输入的数据不符合要求，请重新输入：\n"); return 0; } else{ //冒泡排序 for(i=0;i1;...++i){ for(j=0;j1;++j){ if(a[j]1]){ temp = a[j]; a[j] = a[j+1]; a[j+1]=temp; } } }...//累加概率 for(i=1;i<cnt;++i){ for(j=0;j<i;j++){ p[i]+=a[j]; } } //求lb(a(i)) for(i=0;i1) s[i][j]=0; else{ s[i][j]=1; temp -= 1; } } } //输出 printf("信源消息符号ai 符号概率p(ai) 累加概率
今天我们由C语言的一个经典题目入手，跟大家聊聊C语言一个非常重要的规则，不要着急，让我们从-1大于1的例子说起。...unsigned int i=1; signed int j=-1; 很简单，无符号数i，有符号数j，比较i和j的大小，按照常理i是大于j的，但是实验证明j>i，也就是说-1>1，为什么会这样呢？...在C语言中，若遇到无符号数和有符号数之间的操作，这时候会出现数据类型的提升现象，编译器会自动把有符号数转化为无符号数来进行处理，因此i是1没错，但j却不是-1了，而是变成了 4294967295。...到这里，数据的对应关系就一目了然了， -1 自然对应的就是 4294967295了。 由-1大于1的例子，我们对C语言的自动转换原则进行简单总结。...我们一步一步分析，有符号数-1与无符号数3进行算数运算，-1变为无符号数4294967295，再乘3得12884901885。
在这些基本概念上，又衍生出了很多重要概念，比如协方差，相关系数等。今天我们就来聊聊这些组成机器学习的基本概念。 1 概率 概率 P 是对随机事件发生的可能性的度量。...那么对应的协方差也就很大；如果每次X变大，Y就变小，那么X和Y的协方差可能就会为负数 例如，经过观察，我们发现小明的数学成绩和物理成绩的分数分布情况高度相符，也是70分以下3次，80~90分居多，21次，90分以上1次...5 相关系数 我们考虑具有一般性的公式，通常相关系数的定义如下： ?...同样可以拿协方差来理解相关系数，若相关系数很大，则可以得到X变大，Y也很可能会变大的结论。...6 总结 我们阐述了几个重要的概念，最后理解了相关系数，理解它为我们之后理解数据预处理的很多算法，及回归分析都很有帮助，如普通最小二乘法 (OLS)为什么在相关系数大的回归分析上变得误差很大。
-maxdepth 1 -size +1000000c ./sys.tar.gz ./install.tar.bz2 ./CTeX_2.9.0.152_Full.exe ..../php-5.3.6.tar.gz [root@T-bagwell mnt]# ls -lh total 1.3G -rw-r--r-- 1 root root 1.1G 2011-04-28...11:35 CTeX_2.9.0.152_Full.exe drwxr-xr-x 19 root root 12K 2011-04-24 20:28 git -rw-r--r-- 1 root...-maxdepth 1 -size +1000000c; ./sys.tar.gz ./install.tar.bz2 ./CTeX_2.9.0.152_Full.exe ....-maxdepth 1 -size +1000000c; ./sys.tar.gz ./install.tar.bz2 ./CTeX_2.9.0.152_Full.exe .
既然直播电商能获客、能转化，而传统电商则在后续的整个流程上更具优势，那么将双方的优势相叠加，就能够产生出“１＋１>2”的效果。 从电商直播源码角度看，这个成本是很小的。
Combination(int n ,int k){ int result; if ( k == 0 || k == n){ result = 1;...}else{ result = Combination(n-1, k)+Combination(n-1, k-1); } return
哈夫曼编码 编码步骤 S1 将信源符号按照概率大小从大到小排列； S2 把概率最小的两个信源符号分成一组，其中，上面一个编码为0，下面一个编码为1，并将这两个符号的概率加起来，其结果再与尚未处理过的符号重新按照大小排序...例子 假设一信息源发出五个信号，每个信号的概率分布如下： 信号 u1 u2 u3 u4 u5 概率 0.2 0.2 0.4 0.1 0.1 编码过程如下图： 输出码字： 信号 u1 u2 u3 u4...u5 总和 概率 0.2 0.2 0.4 0.1 0.1 码字 11 101 1 100 0 码长 2 3 1 3 1 平均码长 0.4 0.6 0.4 0.3 0.1 1.8 优点 == 比较适合于对分组概率相等或接近的信源编码...香农编码 编码步骤 S1 将q个信源符号按概率递减的方式进行排序：P1≥P2≥……Pq。...S2 按式-logP（Si）≤li≤1-logP(Si)（i=1,2，……q）,计算出每个信源符号的码长li。 S3 为编成唯一可译码，计算第i个信源符号的累加概率。
二、简化模型（掷骰子） LDA 认为一篇文章由若干主题构成，每一个词都属于某一主题。 可以用抛骰子类比写文章的过程，存在两类不同骰子： doc-topic 骰子：某篇文章对应不同主题的概率分布。...生成 N 篇文章（语料库有 V 个不同词，K 个主题）的过程： Step 1：从 topic-word 坛子抽取 K 个骰子 Step 2：对于每一篇文章，抽取一个新的 doc -topic 骰子 Step...比如：抛骰子 3 次，结果是「1， 2， 1」，对应概率是 p(x1,x2,x3)= p(x1=1)p(x2=2)p(x3=1) 。...因为不考虑顺序了，对应的概率是 p(x1,x2,x3) 是多项式分布p(x1,x2,x3)=C(3,2)p(x=1)^2 * C(3,1)p(x=2)。...然后在求后验分布时，分子上似然概率中的系数和分母归一常数中的系数约掉了，所以文中提到多项式分布的地方都省略掉了多项式分布系数。
, axis=0)) # 计算轴1方向标准差 print(arr.std(axis=1)) print(np.std(arr, axis=1)) 二 二项式定理 1 二项式系数 二项式定理非常重要，是理解和应用概率分布的前提...现在我们把掷3次骰子，每一次掷骰子时，其中2颗骰子都出现1的情况画图如下(X代表其他数字)： ?...我们先来看一下第一次掷骰子的情况前两颗骰子为1，第三颗骰子为其他数字的概率分别为1/6、1/6、5/6，因为每一次的试验都是相互独立的，所以发生的概率为1/6×1/6×5/6。...三次掷骰子，每一次有两颗骰子是1的情况的种类为3种，由于3种情况是互斥的(不可能同时发生)，所以概率应该为3次的概率相加。也就是:3×(1/6)²×5/6。...总结一下，它一共有两个特点： 每一次事件的概率都大于等于0，如果我们用P来表示概率，用X来表示事件，其数学表示就是P(X)>=0 所有事件的概率的总和为1，也就是说骰子一共有6个面，我们每投掷一次骰子
柱爷的行动方式如下: 每个回合柱爷会投一次骰子，根据骰子上的点数每个回合柱爷会投一次骰子，根据骰子上的点数X，柱爷会相应的往右边移动，柱爷会相应的往右边移动X步.步....骰子的数值是骰子的数值是1到到6，取到每面的概率相同，取到每面的概率相同 在某些位置可能有传送门，一旦柱爷在该回合结束后在这个位置上，会被强制传送到传送门的另外一边在某些位置可能有传送门，一旦柱爷在该回合结束后在这个位置上...double eps=1e-14; 5 long double a[maxn][maxn];//构造的高斯消元的矩阵，代表第i个方程式的第j个系数是多少 ，精度要求很高 6 int n,m,f...j=i+1;j<=n;j++) 68 { 69 if(fabs(a[j][i])>eps)//向下查找第j个系数不为0的方程 70...a[j][t]-=a[i][t]*k;//系数相减 83 } 84 } 85 } 86 } 87 //回代过程
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 1，SNP解释百分比之和为何大于1？...先看一个常见问题：GWAS分析中，SNP解释百分比（PVE）之和为何大于1？...maker, why sum of marker R2 values for all of markers is more than 1?...为何GLM或者MLM中的Marker R2之和会大于1，如果R2是解释的百分比，那应该是在0~1之间呀。...在TASSEL中GLM或者MLM模型中，是单标记扫描，之所以SNP的R2（R square）之和会大于1，因为标记间存在LD，比如一个标记关联的基因能解释20%的变异，这个位点附近有6个标记都存在LD状态
#include using namespace std; int dg(int a,int b){ if(a==0||a==b){ return 1; } return...dg(a,b-1)+dg(a-1,b-1); } int main(){ int a,b; cin>>a>>b; cout<<dg(a,b); return 0; } Post Views
SQL语句就能实现极其复杂的关系数据库操作，特别是关联多张表的SQL操作。...关系数据库相对于hbase等面向海量数据的列式存储数据库而言，大多为行式存储数据库。...例如： Article.objects.filter(title=’xxx’).filter(type=1).distinct() 同时，QuerySet对象还具有“懒执行”的效果，只要没有真的使用查询出的行中数据时...当我们想通过类、对象这套OO系统映射关系数据库时，用类映射表、类成员映射列、实例映射行、实例成员映射行中的列，这是很自然的做法。...然而这却是行不通的，因为： 1、空表没有一行数据，此时Model类没有实例，但却要有表结构，所以用户不能自己定义self下的行中的列成员； 2、Model类实例只表示一行，而“一行”是没有办法包含所有SQL
比如"抛一次骰子得到5或者5点"的概率是"得到5点"的概率与"得到6点"的概率之和，即1/6 + 1/6 = 1/3。但是如果两个事件可能同时发生时这样做就不对了。 ...假设抛骰子时，一个事件A为"得到偶数点"(有可能是2,4,6点)，另一个事件B为"得到大于或等于3点"(有4种可能:3,4,5,6点)，这样事件A的概率显然等于3/6 = 1/2,即P（A) = 1/2...,而事件B的概率为P（B）=2/3.但是,"得到大于或等于3点或者偶数点"的事件的概率就不是P(A) + P(B) = 1/2 + 2/3 = 7/6了，概率怎么能够大于1呢？...离散随机变量的分布 离散随机变量只取离散的值，比如骰子的点数、次品的个数、得病的人数等等。每一种取值都有某种概率，各种取值点的概率总和应该是1.当然离散变量不仅限于取非负整数值。...为二项式系数。 这里P(x)为n次试验中成功k次的概率，p为每次试验成功的概率。
先根据题目描述总结以下结论： 每个骰子摇到1~6的概率相等，均等于1/6； 一个骰子的点数之和有6种情况，两个骰子的点数之和有36种情况，n个骰子有6^n 种情况。...核心的问题在于，假设n - 1个骰子的解是f(n - 1)，如何递推出n个骰子的解f(n) 。...假设n个骰子点数之和为x的解为f(n, x) ； 如果当前添加的骰子点数是1，那么n - 1个骰子的点数之和就是x - 1。...以此类推直到当前添加的骰子点数是6，那么n - 1个骰子的点数之和就是x - 6。由此可得：f(n - 1, x - i)的累加和除以6就是f(n, x)的解。其中，i的取值范围是1~6。...每添加一个骰子，就将结果赋值给dp，方便进行下一轮骰子的点数之和判断。 最终返回dp数组即可。 总结 本题考查动态规划。难度系数困难。难点在于状态转移方程的推导以及实现成代码。
♣ 题目部分 在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4，那么这二者是否等价？ ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言，二者没有任何区别。...从这一点上讲无论是指定大于3还是指定大于等于4，二者结果都是一样的。...③ 在使用物化视图的过程中，大于3会同时扫描物化视图和原表，效率较低；而大于等于4会直接扫描物化视图，效率较高。...由此可见，在返回结果集相同的情况下，使用大于等于代替大于在某些特殊情况下可以带来SQL语句性能上的提升。总结一下，如下图所示： ?...原则上到底是选择大于3还是大于等于4，应该根据具体的业务来决定，而不要尝试利用Oracle的数据精度来设置查询条件。
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