K-Means算法是典型基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用作为相似性的评价指标，即认为2个对象的距离越近，其相似度越大。 1.算法过程 1）从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心 2）分别计算每个样本到各聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的 ...
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2020-01-23 11:04:46
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用于分析序数数据的最常见模型是 逻辑模型 。本质上，您将结果视为连续潜在变量的分类表现。此结果的预测变量仅以一种方式对其产生影响，因此 为每个预测变量获得一个回归系数。但是该模型有几个截距，它们代表将变量切分以创建观察到的分类表现的点。 就像在普通回归模型中一样，每个预测变量都会以一种方式影响结果， ...
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2020-01-22 16:27:30
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基类(商品类及分类类之间共同的字段) class BaseModle(models.Model): name = models.CharField(max_length=32, unique=True) # 商品分类状态 1为上架 0 为下架 status = models.SmallInteger ...
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2020-01-03 00:33:48
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如何建模 mapping 设计非常重要，需要从两个维度进行考虑： 功能：搜索、排序、聚合 性能：存储的开锁、内存的开销、搜索的性能 mapping 注意事项： 加入新字段很容易（必要时需要 update_by_query） 更新删除字段不允许（需要 reindex 重建数据） 最佳实践 1、不允许自 ...
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2019-12-09 13:54:04
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数据建模其实就是数据库设计，是很关键的环节，他的前体条件是：1）对需求充分消化，全局性的归纳及总结；（什么功能操作什么表。表与表之间的逻辑处理；）2）对接下来的程序开发，做了充分的布局；（程序如何换分为子系统，每个程序之间如何工作的）设计原则及考虑维度1）效率开发效率，模型简单，更少的数据库表，开发容易，维护容易；2）性能数据要快3）成本避免数据冗余MIS系统我更在意的是开发效率及应变性，因为数据
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2019-12-02 15:24:45
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数据分析过程包括：数据建模、大数据处理、告警与触发、报告等。从数据处理的实时性要求角度看，大数据分析可以分为批量和流式两种数据处理方式。批量处理主要适合于实时性要求不高的分析型应用，而流式处理主要适用于实时性要求高的在线分析应用。批量处理方式主要适用于大规模离线数据的分析处理，比如企业周期性统计报表，可以采样批量处理方式。对企业大规模历史生产经营数据进行批量处理，分析结果可以用于制定企业发展战略，
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2019-11-09 00:29:16
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在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法： scipy.stats.kstest kstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型 kste ...
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2019-11-05 15:31:13
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今日内容 简介 常用操作 FollowMe 若浏览器无法显示下面视频，可点击此处观看优酷短视频 ...
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2019-11-03 01:03:03
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序号书名数量1玩转EVE-NG带你潜入IT虚拟世界302Python编程从入门到精通53Yii2框架从入门到精通34CCIE路由与交换第五版第二卷25vMware虚拟化与云计算故障排错16oraclePL/SQL37Python入门编程18Python程雪案例设计教程——从入门到机器学习19算法学习与应用110数据建模311图解算法1具体图书详情可查看>>https://blog.
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2019-10-24 00:20:38
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“没有最好，只有最合适”！最合适的企业中台一定是当你深入了解业务、产品、系统、组织，而且不仅了解今天在哪里，还要了解过去是怎么演变而来，未来又会怎么演化，只有当你了解这所有的东西之后，才能做出最好的企业中台架构设计。
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2019-10-13 23:24:31
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