非规范化以什么方式提高数据库性能?
我听说了很多关于为了提高某些应用程序的性能而进行的非规范化.但我从未尝试过做任何相关的事情. 所以，我只是好奇，规范化数据库中的哪些地方会使性能变差，或者换句话说，什么是非规范化原则? 如果我需要提高性能，我该如何使用这种技术? 解决方案 非规范化是一种时间空间权衡.规范化数据占用较少空间，但可能需要连接以构建所需的结果集，因此需要更多时间.如果它是非规范化的，数据会在几个地方
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将关系 R 分解为 1NF 后存在的最少表数?
考虑具有以下属性类型的关系 R(A, B, C, D, E, F, G):- 密钥总数 = 1 = {A} 简单(或)原子(或)单值属性集 = {B, C} 多值属性集 = {D, E} 复合属性集 = { F, G} 将关系 R 分解为 1NF 后存在的最小表数是多少? (A) 3 (B) 2 (C) 4 (D) 5 我的尝试: 对于给定键(A)的
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unicodedata.normalize(form, unistr) 如何工作?
在 API 文档中，http://docs.python.org/2/library/unicodedata.html#unicodedata.normalize.它说 返回 Unicode 字符串 unistr 的标准形式 form.表单的有效值为‘NFC’、‘NFKC’、‘NFD’和‘NFKD’.` 文档相当模糊，有人可以用一些例子解释valid values吗? 解决方案
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File.listFiles() 使用 JDK 6 破坏 Unicode 名称(Unicode 规范化问题)
在 OS X 和 Linux 上的 Java 6 中列出目录内容时，我正在努力解决一个奇怪的文件名编码问题:File.listFiles() 和相关方法似乎在与系统其他部分不同的编码. 请注意，导致我出现问题的不仅仅是这些文件名的显示.我主要感兴趣的是将文件名与远程文件存储系统进行比较，因此我更关心名称字符串的内容，而不是用于打印输出的字符编码. 这是一个演示程序.它创建一个具有 Un
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如何将标准化应用于 scikit-learn 中的 SVM?
我正在使用 scikit-learn 的当前稳定版本 0.13.我正在使用 sklearn.svm.LinearSVC. 在 scikit-learn 文档的关于预处理的章节中，我已经阅读以下内容: 在学习算法的目标函数中使用的许多元素(例如支持向量机的 RBF 内核或线性模型的 l1 和 l2 正则化器)假设所有特征都以零为中心并且具有相同顺序的方差.如果一个特征的方差比其他特征大几
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如何使用 MinMaxScaler sklearn 规范化训练和测试数据
所以，我有这个疑问并一直在寻找答案.所以问题是当我使用时， from sklearn 导入预处理min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,7,9,15,16,1,5,6,2,4,8,9],'B':[15,12,10,11,8,14,17,20,4,12,4,5,17,19],'C':['Y
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在 sklearn 中保存 MinMaxScaler 模型
我在 sklearn 中使用 MinMaxScaler 模型来规范化模型的特征. training_set = np.random.rand(4,4)*10训练集[[ 6.01144787, 0.59753007, 2.0014852, 3.45433657],[ 6.03041646, 5.15589559, 6.64992437, 2.63440202],[ 2.27733136, 9.29
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如何标准化 solr/lucene 分数?
我正在努力研究如何提高 solr 搜索结果的评分.我的应用程序需要从 solr 结果中获取分数，并根据查询结果的好坏程度显示一些“星星".5 颗星 = 几乎/精确到 0 颗星意味着与搜索不匹配，例如只有一个元素命中.然而，我得到的分数从 1.4 到 0.8660254 都返回了我会给 5 星的结果.我需要做的是以某种方式将这些结果转换为百分比，以便我可以用正确的星数标记这些结果. 我运行的给
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如何在 PHP 中应用 URL 规范化规则?
PHP 中是否存在用于 URL 规范化的预先存在的函数或类? 具体来说，遵循这篇维基百科关于 URL 规范化的文章中规定的语义保留规范化规则，(或我应该遵循的任何“标准"). 将方案和主机转换为小写 转义序列中的字母大写 添加尾随/(添加到目录，而不是文件) 删除默认端口 删除点段 现在，我想我只使用 parse_url()，并单独应用规则，但我更愿意避免重新发明轮子.
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先PCA还是先标准化?
在进行回归或分类时，预处理数据的正确(或更好)方法是什么? 规范化数据 -> PCA -> 训练 PCA -> 标准化 PCA 输出 -> 训练 规范化数据 -> PCA -> 规范化 PCA 输出 -> 训练 以上哪个更正确，或者是预处理数据的“标准化"方式?“标准化"是指标准化、线性缩放或其他一些技术. 解决方案 你应该在做 PCA 之前规范化数据.例如，请考虑以下情况
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在拆分训练和测试数据之前或之后标准化数据?
我想将我的数据分成训练集和测试集，我应该在拆分之前还是之后对数据应用标准化?在构建预测模型时有什么不同吗? 解决方案 您首先需要将数据拆分为训练集和测试集(验证集也可能有用). 不要忘记测试数据点代表真实世界的数据.解释(或预测)变量的特征归一化(或数据标准化)是一种用于通过减去均值并除以方差来使数据居中和归一化的技术.如果您采用整个数据集的均值和方差，您会将未来信息引入训练解释变量
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您是否对训练和测试数据分别应用最小最大缩放?
在应用最小最大缩放来标准化您的特征时，您是否在将整个数据集拆分为训练、验证和测试数据之前对整个数据集应用最小最大缩放? 还是先拆分，然后在每个集合上应用最小值最大值，使用该特定集合的最小值和最大值? 最后，在对新输入进行预测时，该输入的特征是否应该在输入网络之前使用训练数据中的最小值、最大值进行归一化? 解决方案 拆分，然后缩放.想象一下:您不知道真实世界的数据是什么样的，因此
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如何在 Keras Regressor 中解释 MSE
我正在尝试建立一个模型来预测房价. 我有一些功能 X(浴室数量等)和目标 Y(范围在 300,000 美元到 800,000 美元之间) 在将 Y 拟合到模型之前，我使用了 sklearn 的 Standard Scaler 对其进行了标准化. 这是我的 Keras 模型: def build_model():模型 = 顺序()model.add(Dense(36, input
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如何将向量归一化/非归一化到范围 [-1;1]
我如何标准化一个向量到范围[-1;1] 我想使用函数norm，因为它会更快. 还请告诉我如何在规范化之后去规范化该向量? 解决方案 norm 标准化一个向量，使其平方和为 1. 如果要对向量进行归一化，使其所有元素都在 0 和 1 之间，则需要使用最小值和最大值，然后可以再次使用它们进行非归一化. %# 生成一些向量vec = randn(10,1);%# 获取最大值和
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如何在 MATLAB 中标准化直方图?
如何归一化直方图，使得概率密度函数下的面积等于 1? 解决方案 我对此的回答与对您的 前面的问题.对于概率密度函数，整个空间的积分为 1.除以总和不会给你正确的密度.要获得正确的密度，您必须除以面积.为了说明我的观点，请尝试以下示例. [f, x] = hist(randn(10000, 1), 50);% 从正态分布创建直方图.g = 1/sqrt(2 * pi) * exp(-0.5
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如何将 NumPy 数组归一化为单位向量?
我想将 NumPy 数组转换为单位向量.更具体地说，我正在寻找此规范化函数的等效版本: def normalize(v):范数 = np.linalg.norm(v)如果范数 == 0:返回 v返回 v/范数 该函数处理向量v的范数为0的情况. sklearn 或 numpy 中是否提供了类似的功能? 解决方案 如果你使用 scikit-learn 你可以使用 sklearn.p
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什么时候可以在 SQL 表中保存 JSON 或 XML 数据
当使用 SQL 或 MySQL(或任何与此相关的关系数据库)时 - 我知道将数据保存在常规列中更适合索引和其他目的... 加载和保存 JSON 数据有时要简单得多 - 并且使开发更容易. 在数据库中保存原始 JSON 数据是否有任何“黄金法则"? 这样做绝对是不好的做法吗? 解决方案 主要问题是 您打算如何处理这些数据?和 您如何过滤/排序/加入/处理这些数据?
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如何在 MySQL 中获取多个插入行的 ID?
我正在使用以下命令将一些单词插入到一个两列的表格中: INSERT IGNORE INTO terms (term) VALUES ('word1'), ('word2'), ('word3'); 如何获取插入每个单词的行的 ID(主键).我的意思是在执行 INSERT 后返回一个像“55,56,57"这样的值.MySQL有这样的反应吗? 术语列是UNIQUE.如果一个术语已经存在，My
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MATLAB 中向量数组的向量范数
在调用 norm 时MATLAB 中的矩阵，它返回所谓的“矩阵范数"(标量值)，而不是向量范数数组.有没有什么方法可以不循环利用MATLAB的向量化来获得矩阵中每个向量的范数? 解决方案 您可以使用 按元素算术运算符 和定义为在给定矩阵维度上操作的函数(如 SUM 和 最大).以下是计算矩阵 M 的一些列范数的方法: twoNorm = sqrt(sum(abs(M).^2,1));%#
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如何在python中规范化二维numpy数组不那么冗长?
给定一个 3 乘以 3 的 numpy 数组 a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)# 数组([[ 0, 3, 6],# [ 9, 12, 15],# [18, 21, 24]]) 对我想到的二维数组的行进行归一化 row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63])new_matrix = numpy.zeros(
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