09 2016 档案

归一化
摘要：数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一 阅读全文
posted @ 2016-09-29 15:36 similarface 阅读(991) 评论(0) 推荐(0)
HTCondor安装
摘要：work01: work2: 阅读全文
posted @ 2016-09-29 09:45 similarface 阅读(1585) 评论(0) 推荐(0)
PBS 安装
摘要：Install PBS, pbs install 阅读全文
posted @ 2016-09-26 11:53 similarface 阅读(2398) 评论(0) 推荐(0)
RabbitMQ之入门
摘要：生成者： 消费者： 阅读全文
posted @ 2016-09-22 11:30 similarface 阅读(438) 评论(0) 推荐(0)
t检验
摘要：例子：以往通过大规模调查已知某地新生儿出生体重为3.30kg.从该地难产儿中随机抽取35名新生儿作为研究样本,平均出生体重为3.42kg,标准差为0.40kg。 问该地难产儿出生体重是否与一般新生儿体重不同? 已知： 总体均数μ0=3.30kg，总体标准差 σ未知,n=35为小样本,，S=0.40k 阅读全文
posted @ 2016-09-09 16:39 similarface 阅读(700) 评论(0) 推荐(0)
简单线性回归的参数预测
摘要：简单线性回归模型： Y=β0+β1X+ε β0：常数项目 β1：回归系数 ε：随机扰动或误差［除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响］ 单个观测： yi是响应变量的第i个观测值，xi是X的第i个预测值 εi用 阅读全文
posted @ 2016-09-08 18:07 similarface 阅读(540) 评论(0) 推荐(0)
简单线性回归
摘要：协方差：两个变量总体误差的期望。 简单的说就是度量Y和X之间关系的方向和强度。 X ：预测变量Y ：响应变量 Y和X的协方差：［来度量各个维度偏离其均值的程度］ 备注:［之所以除以n-1而不是除以n，是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的协方差，即统计上所谓的“无偏估计”。而方差则仅仅是标 阅读全文
posted @ 2016-09-08 15:51 similarface 阅读(2411) 评论(0) 推荐(0)
python之Excel操作
摘要：#coding:utf-8 __author__ = 'similarface' import xlrd book=xlrd.open_workbook('/Users/similarface/Downloads/0808-10个ET/0808-10个ET.xlsx') #遍历所有的sheets for sheet in book.sheets(): print(sheet.name... 阅读全文
posted @ 2016-09-05 10:32 similarface 阅读(392) 评论(0) 推荐(1)
HBase之计数器
摘要：JAVA操作： 单计数器： 复合计数器: 阅读全文
posted @ 2016-09-02 17:49 similarface 阅读(6598) 评论(1) 推荐(1)
SaltStack实战
摘要：SaltStack实战 #安装 安装注意几点 python-libs-2.6.6-64.el6.x86_64 conflicts with file from package python-2.6.6-36.el6.x86_64 yum install python-libs解决 yum的版本太低的 阅读全文
posted @ 2016-09-01 22:23 similarface 阅读(3205) 评论(0) 推荐(0)