1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载. 前篇<HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据>分析了离散型数据的HotSpot关联规则,本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘. 1. 首先看下数据格式(txt文档): @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute hum

在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作.在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象.抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征.若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码.这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力.那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

Highcharts 官网:https://www.hcharts.cn/demo/highcharts Highcharts API文档:https://api.hcharts.cn/highcharts#yAxis.tickmarkPlacement Highcharts属性与Y轴数据值刻度显示Y轴最小最大值   Highcharts.setOptions({global:{useUTC : false}});   $(function(){         //声明报表对象        

1)数据集 data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) 默认是四分位:quantile(data) 求某个百分位:例如90% 求两个百分位:例如,10%,90% 产生一系列的等分位:0.1即为10%分位,1表示100%分位,0.1相当于步长10% 2)画箱型图:boxplot()函数 boxplot(data)

(联赛一试2006,14)．将2006表示成5个正整数$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$之和．记$S=\sum\limits_{1\le i<j\le5}{x_ix_j}$问:(1) 当$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$取何值时,S取到最大值:(2) 进一步地,对任意$1\le i,j\le 5$有$|x_i-x_j|\le 2,$当$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$取何值时,S取到最小值. 说明理由． 分析: 第一问这里需要说明取到最大值时$|x_i-x_j|\le1$

xAxis:{ tickPixelInterval:10 //自行调整X轴刻度的间距}, yAxis:{ lineWidth:1, //Y轴默认不显示Y轴线,添加一个轴线的宽度就可以显示出来 tickPixelInterval:10 //自行调整Y轴刻度的间距}  

1.去掉坐标轴刻度线,刻度数据,坐标轴网格,以Y轴为例,同理X轴 xAxis: [{ type: 'category', axisTick: {//决定是否显示坐标刻度 alignWithLabel: true, show:false }, axisLabel:{ //决定是否显示数据 show:false } }], yAxis: [{ type: 'value', axisTick: { show: false }, splitLine:{ //决定是否显示坐标中网格 show:true }

场景 Winform中实现ZedGraph的多条Y轴(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100132245 在上面实现显示多条自定义Y轴的效果上,效果是左边一条Y轴,第二条在右边显示,然后第三条以及以后都在左边显示. 最终显示的多条Y轴的效果如下: 第一条Y轴的刻度线以及第二条的刻度线显示刻度不正确. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizh

场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100112573 Winform中实现ZedGraph的多条Y轴(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100132245 在上面实现显示多条自定义Y轴的效果上,发现每增加一条Y轴就会在曲线图上增加一条y=0

x轴 xAxis: { lineWidth :,//去掉x轴线 tickWidth:,//去掉刻度 labels: { enabled: false },//去掉刻度数字 }, y轴 yAxis: { tickWidth:,//去掉刻度 gridLineWidth: ,//去掉y轴方向的横线 labels: { enabled: false },//去掉刻度数字 },

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站