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4最小二乘与最大似然参数估计及Python实现评论 (3)0赞
5Python None小记
DML、DCL等基本概念
博主日常使用查询的工具就是hive，与mysql还是有很多共同之处，但是很多时候也要去hive官网查询相关信息，遇到最多了就是ddl等相关的名词，在这记录一下DDL数据定义方法，创建数据表，更改数据表相关信息，新增分区等等操作Data Definition Language (DDL) statements are used to define the……
hive文件存储格式对比
列式存储和行式存储上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。 行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。 列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能……
hive传递参数变量方法
最近写的脚本都需要向hive中传递相关参数，所以搜集一下网上的资料备注一下，也顺便学习一下。使用Hive编写程序最常用的方法是将Hive语句写到文件中，然后使用hive -f filename.hql来批量执行查询语句。经常需要将外部参数传入到hql语句中替换其中的变量来动态执行任务，比如动态设定数据库名、表名、时间值、字段序列等变量，以达到脚本泛化执行的……
hive静态与动态分区理解
今天博主需要建立一个备份带分区的数据表，拷贝时若采用静态分区方式需要写N行语句，因此可以使用动态分区，节省大量时间。Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。一）hive中支持两种类型的分区：静态分区SP（static partition）动态分区D……
机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混……
Shell脚本逐行处理文本文件
经常会对文体文件进行逐行处理，在Shell里面如何获取每行数据，然后处理该行数据，最后读取下一行数据，循环处理．有多种解决方法如下：1.通过read命令完成．read命令接收标准输入，或其他文件描述符的输入，得到输入后，read命令将数据放入一个标准变量中．利用read读取文件时，每次调用read命令都会读取文件中的”一行”文本……
linux shell中使用awk sed等命令
cutcut 命令不能在分割符是空格的字符串中截取列，只能是 制表符 或 具体的分割符。选项-b ：仅显示行中指定直接范围的内容；-c ：仅显示行中指定范围的字符；-d ：指定字段的分隔符，默认的字段分隔符为”TAB”；-f ：显示指定字段的内容；-n ：与”-b”选项连用，不分割多字节……
Deep Learning TensorFlow实践：mnist手写识别（二）
mnist_inference.py实现参数设置，前向网络的计算:#!/usr/bin/python#-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: mnist_inference.py#Author: yang#Mail: milkyang20……
Deep Learning TensorFlow实践：mnist手写识别（一）
代码如下：#!/usr/bin/python#-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: Softmax_Regression.py#Author: yang#Mail: milkyang2008@126.com #Created Time……
随机森林python
博主尝试对一个数据集使用构建一个二分类随机森林，所有特征都是连续属性，也尝试画一下随机森林的流程图代码# -*- coding: utf-8 -*-#-------------------#@Author: cuijian #-------------------import pandas as pdimport numpy a……
特征选择（7）-基于树模型的选择
上一篇文章使用基于模型的方法进行特征选择，其中主要描述了使用正则项、lasso等方法实现的特征选择，这篇文章是这个主题的最后一篇，主要是通过树模型来选择特征。常见的决策树模型原理基本知道，从单棵树到多棵树，过渡到随机森林和GBDT,这些在实际中都有很大用途，尤其是在陈天奇博士的xgboost中，完全将决策树提升到一个新的层次。sklearn函数剖析&n……
特征选择（6）-嵌入式选择(embedded)
上一篇讲解了使用基于递归消除法，从大范围来讲是通过wrapper的方法，中文就是包装的方法，递归消除是这其中主要的方法，还有其他类似GA等启发式搜索方法。从根本上来说基于wrapper是一种搜索方式，将当前的特征组合作为待搜索的大集合，然后在其中找出最优的特征组合然后返回结果。区别于wrapper方法，embedded方法是在选定模型的情况下，选取出对模型……
特征选择（5）-递归消除法
上一篇文章使用最大信息系数筛选特征，本篇使用递归消除法筛选特征。递归消除法，首先递归肯定是要循环执行多次来筛选特征，原理上首先要指定一个基模型，这个模型可以是lr或者decisionTree都可以，套用sklearn官方的说法First, the estimator is trained on the initial set of features an……
特征选择（4）-最大信息系数方法
上一篇使用卡方系数进行特征选择，使用的是假设检验的思路，这篇文章使用最大信息系数的方法进行计算。为什么要使用mic？MIC的优越性根据MIC的性质，MIC具有普适性、公平性和对称性。所谓普适性，是指在样本量足够大(包含了样本的大部分信息)时，能够捕获各种各样的有趣的关联，而不限定于特定的函数类型(如线性函数、指数函数或周期函数)，或者说能均衡覆盖所有的……
特征选择（3）-卡方检验
上一篇说明从皮尔逊系数选择，这次使用卡方检验的方法来选择特征，使用假设检验的方式。首先还是从卡方检验的原理，一切还是从白话文说起。一个案例：某医疗机构为了了解呼吸道疾病与吸烟是否有关，进行了一次抽样调查，共调查了 515 个成年人，其中吸烟者 220 人，不吸烟者 295 人．调查结果是：吸烟的 220 人中有 37 人患呼吸道疾病（简称患病），183……
特征选择（2）-相关系数法
上一篇文章讲到使用方差选择特征，这篇文章主要是使用pearson系数进行特征选择使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值相关系数的计算公式如下：$$s=\frac{\sum_{i=0}^{n}(x_i-\overline{x})*(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{i=0}^{n}(x_i-\ov……
