首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大

Mayor's posters Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 59683   Accepted: 17296 Description The citizens of Bytetown, AB, could not stand that the candidates in the mayoral election campaign have been placing their electoral post

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

t检验和方差分析主要针对于连续变量,秩和检验主要针对有序分类变量,而卡方检验主要针对无序分类变量(也可以用于连续变量,但需要做离散化处理),用途同样非常广泛,基于卡方统计量也衍生出来很多统计方法. 卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法,根据频数值来构造统计量,是一种非参数检验方法.SPSS中在交叉表和非参数检验中,都可调用卡方检验. 卡方检验的主要有两类应用 一.拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致 此类问题为单变量检验,首先要明确理论次数,这个理论次数是

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

题意:在墙上贴海报,海报可以互相覆盖,问最后可以看见几张海报思路:直接搞超时+超内存,需要离散化.离散化简单的来说就是只取我们需要的值来 用,比如说区间[1000,2000],[1990,2012] 我们用不到[-∞,999][1001,1989][1991,1999][2001,2011][2013,+∞]这些值,所以我只需要 1000,1990,2000,2012就够了,将其分别映射到0,1,2,3,在于复杂度就大大的降下来了所以离散化要保存所有需要用到的值,排序后,分别映射到1~n,这样复

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

<题目链接> 题目大意: 往一堵墙上贴海报,依次输出这些海报张贴的范围,这些海报能够相互覆盖,问最后能够看见几张海报? 解题分析: 由于是给出每张海报的区间,所以在这些区间内的很多点可能用不上,所以我们采用离散化,将这个大的区间映射到一个更小更紧凑的区间. 但是只是这样简单的离散化是错误的, 如三张海报为:1~10 1~4 6~10 离散化时 X[ 1 ] = 1, X[ 2 ] = 4, X[ 3 ] = 6, X[ 4 ] = 10 第一张海报时:墙的1~4被染为1: 第二张海报时:墙的1

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 数据分组--〉归纳 程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #

poj2528 Mayor's posters 题意:在墙上贴海报,海报可以互相覆盖,问最后可以看见几张海报 思路:这题数据范围很大,直接搞超时+超内存,需要离散化: 离散化简单的来说就是只取我们需要的值来用,比如说区间[1000,2000],[1990,2012] 我们用不到[-∞,999][1001,1989][1991,1999][2001,2011][2013,+∞]这些值,所以我只需要1000,1990,2000,2012就够了,将其分别映射到0,1,2,3,在于复杂度就大大的降下来了

题目传送门 题意:在一面墙上贴海报,有先后顺序,问最后有多少张不同的海报(指的是没被覆盖或者只是部分覆盖的海报) 分析:这题数据范围很大,直接搞超时+超内存,需要离散化:离散化简单的来说就是只取我们需要的值来用,比如说区间[1000,2000],[1990,2012] 我们用不到[-∞,999][1001,1989][1991,1999][2001,2011][2013,+∞]这些值,所以我只需要1000,1990,2000,2012就够了,将其分别映射到0,1,2,3,在于复杂度就大大的降下来

SPSS分类分析:决策树 一.决策树(分析-分类-决策树) "决策树"过程创建基于树的分类模型.它将个案分为若干组,或根据自变量(预测变量)的值预测因变量(目标变量)的值.此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具. 1.分段.确定可能成为特定组成员的人员. 2.层次.将个案指定为几个类别之一,如高风险组.中等风险组和低风险组. 3.预测.创建规则并使用它们预测将来的事件,如某人将拖欠贷款或者车辆或住宅潜在转售价值的可能性. 4.数据降维和变量筛选.从大的变量集中选择有用的预测变量子集

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据

传送门:http://bailian.openjudge.cn/practice/2528?lang=en_US //http://poj.org/problem?id=2528 题意: 给你n长海报,每张海报在墙上贴的区间范围是l,r 问你这n张海报贴完后,可以看见的海报数量是多少 题解: 离散化+线段树 因为l,r的数据范围是1e7,而题目只给了64MB的空间,直接存的话空间会炸掉,所以需用用到离散化的技巧 然后按照端点单点更新即可 现在重新写这题发现这个题坑点在于每一个点他都代表一个长度为

不知道大家有没有碰到过设置了display:inline-block;的几个相邻元素之间有几px间距的问题,这里提供几种简单实用的解决方法,希望能够帮到大家!   方法1. 将<li>标签之间的空格与换行全部去掉,这也是我比较常用的一种方法 原html代码: <ul> <li>控球后卫</li> <li>得分后卫</li> <li>小前锋</li> <li>大前锋</li> <li

根本原因:inline-block元素之间之所以有空白间距是因为空格有字体大小原因. 第一种: 把代码之间的换行空白都去掉. 例如: <div>第一个inline-block元素</div><div>第二个inline-block元素</div> 第二种: 把inline-block元素用一个大的div包起来,然后设置其字体大小为0即可,inline-block元素字体大小再单独设置. 例如: <div style="font-size:0&

Given an unsorted array, find the maximum difference between the successive elements in its sorted form. Try to solve it in linear time/space. Return 0 if the array contains less than 2 elements. You may assume all elements in the array are non-negat

Sona Time Limit:5000MS     Memory Limit:65535KB     64bit IO Format: Submit Status Practice NBUT 1457 Appoint description:  Description Sona, Maven of the Strings. Of cause, she can play the zither. Sona can't speak but she can make fancy music. Her

1 background(复合属性)与font(复合属性): background: 颜色  图片的链接  是否平铺  背景位置 是否滚动.(可以随意调动或省略) Font: 粗度 字体风格 字体大小/行高 字体样式 字体大小和样式不可省略 2 行内块的间距问题 行内块元素相邻时,行内块元素之间会有几像素的间距,只有通过浮动解决. 3 行内元素的margin 行内元素的上下外边距不起作用,左右起作用. 4 清除浮动 给父盒子设置一个高度     Clear: both      Overflow

题目来源:网易有道2013年校园招聘面试二面试题 题目描述: 小明每天都在开源社区上做项目,假设每天他都有很多项目可以选,其中每个项目都有一个开始时间和截止时间,假设做完每个项目后,拿到报酬都是不同的.由于小明马上就要硕士毕业了,面临着买房.买车.给女友买各种包包的鸭梨,但是他的钱包却空空如也,他需要足够的money来充实钱包.万能的网友麻烦你来帮帮小明,如何在最短时间内安排自己手中的项目才能保证赚钱最多(注意:做项目的时候,项目不能并行,即两个项目之间不能有时间重叠,但是一个项目刚结束,就可以