iris

研究人员青睐 PVi ，因为它 “ 连续、独立于操作员、更可靠 ” 瑞士纳沙泰尔--(美国商业资讯)-- Masimo (NASDAQ: MASI)今天发布《艾因夏姆斯麻醉学杂志》发表的一项研究结果，该研究中，埃及开罗艾因夏姆斯大学(Ain-Shams University)的Diaaeldin Aboelnile博士及其同事比较两种评估机械通气患者液体反应性的无创方法dIVC和Masimo PVi®。他们发现，这两种方法均“有效”，但他们确定PVi有优势，因为它“连续、独立于操作员、比dIVC更可靠”1。PVi即脉搏灌注变异指数，是衡量呼吸周期中发生的灌注指数动态变化的一种指标。 此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅： https://www.businesswire.com/news/home/20201129005422/en/ 研究人员注意到输液前预测反应性的重要性以及评估反应性的侵入性和静态方法的弊端，因此寻求评估PVi的有效性和可靠性，PVi无创、动态、连续、能使用脉搏血氧饱和度仪传感器进行测量，评估方法是将PVi与另一种无创但 非 连续的静态方法即下腔静脉扩张指数(dIVC)超声计算法进行比较。 dIVC代表吸气vs呼气时下腔静脉直径变化的百分比。为此，他们同时使用PVi和dIVC监测88例经镇静、机械通气、插管的成人手术患者。通过被动抬腿(PLR

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法 1.综述 1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 1.2 分类(classification)算法 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning)，懒惰学习(lazy learing) 2. 例子 未知电影属于什么类型？ 3.算法详述 3.1 步骤 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 3.2 细节 关于K 关于距离的衡量方法： 3.2.1 Euclidean Distance定义 其他距离衡量：余弦值(cos)，相关度(correlation)，曼哈顿距离(Manhattan distance) # -*- coding:utf-8 -*- #计算ａ，ｇ两点之间的EuclideanDistance import math def ComputerEuclideanDistance(x1,y1,x2,y2): d = math.sqrt(math.pow((x1 - x2),2) + math.pow((y1 - y2),2)) return d d_ag =

CompTIA Security+ SY0-501 笔记 Chapter 2 Understanding Identity and Access Management 0. Mind Map 1. Identification & AAA Identification occurs when users claim (or profess) their identity with identifiers, such as usernames or email addresses. Users then prove their identity with authentication, such as with a password. In this context, a user’s credential refers to both a claimed identity and authentication. It is worth noting that authentication is not limited to users, but services, processes, workstations, servers, and network devices all use authentication to prove their identities.

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5261 首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类”。 导入库 读取数据 数据字段介绍： sepal_length:花萼长度，单位cm sepal_width:花萼宽度，单位cm petal_length:花瓣长度，单位cm petal_width:花瓣宽度，单位cm 种类:setosa(山鸢尾)，versicolor(杂色鸢尾)，virginica(弗吉尼亚鸢尾) 在做categorical visualization的时候，seaborn给出了基础的 stripplot & swarmplot , boxplot & violinplot , barplot & pointplot ,以及抽象化的 factorplot .下面就用纸鸢花数据集做一下讲解。 StripplotStripplot的本质就是把数据集中具有quantitative属性的变量按照类别去做散点图

田海立@CSDN 2020-11-21 之前MacBook上TensorFlow只能利用CPU做训练，TF2.4开始可以利用GPU做训练了，并且不管是M1的MacBook Pro，还是Intel架构的MacBook Pro还是Mac Pro都是支持的。 Apple披露这一信息，并且po出性能对比数据 。 MacBook Pro上利用GPU训练 看下面的性能数据，对比了CPU数据、Intel架构的MacBook Pro以及M1架构的MacBook Pro： 结果显示：M1架构的训练性能比CPU提升了7倍；Intel架构的没那么明显。 其中的机器及软件配置： CPU是13-inch Intel架构的Macbook Pro，跑的是TF2.3 Intel架构的GPU加速机器以及M1芯片的GPU加速机器跑的是TF2.4 prerelease Intel架构的13-inch Macbook Pro的配置：1.7GHz 4核 i7 CPU + Intel Iris Plus Graphics 645 GPU + 16GB内存 + 2TB SSD硬盘 M1芯片的13-inch Macbook Pro的配置：M1（4核高性能+4核高效能CPU + 8核GPU + 16核Neural Engine）+ 16GB内存 + 256GB SSD硬盘 只是，M1里有NPU，这个有利用NPU吗，还是仅仅GPU

决策树是有监督学习算法中的一种。基于属性做一系列的决策，每次决策要么进入下一级决策，要么生成最终结果。决策树可以作为集成算法中的基分类器，并且有最为广泛的应用。 决策树算法 要想理解决策树的工作原理，首先需要了解决策树的层次结构。决策树由结点与有向边组成，其中，结点分为如下三种： 根结点 ：无入边，但有零条或多条出边 内部结点 ：有一条入边和多条出边 叶节点 ：有一条入边，无出边 每个叶节点都有一个类标号，根节点和内部结点包含属性测试条件，每个根节点和内部结点都对应一次条件判断，用来分开有不同特性的记录。对一条记录进行判断时，从根结点开始，根据判断进入相应分支，只到叶节点，叶节点的类别即为分类结果。比如，根据历史贷款记录预测贷款申请者是否会逾期，是否有房和婚姻状况作为属性，是否逾期作为类标号。历史数据如下： 序号 有房 婚姻状况 是否逾期 1 是 单身 否 2 否 已婚 否 3 否 单身 是 4 是 已婚 否 5 否 离异 是 6 否 已婚 否 7 是 离异 否 8 否 单身 是 9 否 已婚 否 根据历史贷款记录，可构造如下决策树： 当决策树构造好后，对未标记的记录进行分类就非常容易了。如使用以及构造好的决策树，对如下序号8这个人进行预测，可以知道，最终停在了未逾期这个节点。 序号 有房 婚姻状况 是否逾期 8 是 离异 ？ Hunt算法 是常用的用来建立决策树的算法

忙了许久，总算是又想起这边还没写完呢。 　　那今天就写写sklearn库的一部分简单内容吧，包括数据集调用，聚类，轮廓系数等等。 自带数据集API 数据集函数 中文翻译 任务类型 数据规模 load_boston Boston房屋价格 回归 506*13 fetch_california_housing 加州住房 回归 20640*9 load_diabetes 糖尿病 回归 442*10 load_digits 手写字 分类 1797*64 load_breast_cancer 乳腺癌 分类、聚类 (357+212)*30 load_iris 鸢尾花 分类、聚类 (50*3)*4 load_wine 葡萄酒 分类 (59+71+48)*13 load_linnerud 体能训练 多分类 20 提取信息关键字： DESCR：数据集的描述信息 data：内部数据 feature_names：数据字段名 target：数据标签 target_names：标签字段名(回归数据集无此项） 开始提取 　　以load_iris为例。 # 导入是必须的 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris # iris的所有信息，包括数据集、标签集、各字段名等 　　<font size=2> 这个输出太长太乱，而且后边也有

DeFi Pulse Index是DeFi的ETF指数基金，里面含有12种DeFi成分代币，记得我们在今年10月初的文章 《INDEX猫头鹰：建设TVL一样的DeFi风向标》 中开始关注DPI时，DPI吸纳了约1000万美元的DeFi投资资金，这次的内容更新中看到DPI篮子中已经吸纳了2000万美元的资金—DeFi指数基金已经在快速成长中了。 我们之所以关注DPI是因为我们认为ETF指数基金是面向个人投资者的友好投资工具，在传统金融行业中ETF的市场空间巨大，即使靠较低的手续费基金经理也获得不菲的收入—这也正是我们考虑首先将ETF通过 UBI.city 接入CirclesUBI的原因，而UBI.city带来的组织治理力量将可能进一步加速DeFi ETF、DeFi的发展。 除了与传统金融ETF的相似作用外，DeFi又具有流动性挖矿获得收益的特性、抵押借贷的便利机制，所以作为DeFi ETF的DPI可以从这两方面获得更多收益，加之ETF的普适性，这可能会成为一种新趋势。 一种基于指数基金的 内部和外部 同时获得最大化收益的方法。 介绍 这是一种我们可以组合多个DeFi元素，以产生更复杂但又具有单个元素属性DeFi的方式。 这里提出了一种我们的系统组合设想，但是由于这是DeFi所以也可以根据偏好选择单独使用。 组合成分 该系统中包含三个关键的DeFi组件： 基于市值设计的指数基金—DPI

NumPy学习(三) 本次练习使用 鸢尾属植物数据集 .\iris.txt ，在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了150个样本。 sepallength：萼片长度 sepalwidth：萼片宽度 petallength：花瓣长度 petalwidth：花瓣宽度 以上四个特征的单位都是厘米（cm）。 所有操作均被封装进irisData文件中的函数， 首先调用此模块。 >> > from irisData import * >> > 文件中调用了numpy库。为了后续方便操作，将数据集的五列的标题与索引进行对应。 import numpy as np # 全局变量，数据每列代表的属性 sepallength = 0 # 萼片长度 sepalwidth = 1 # 萼片宽度 petallength = 2 # 花瓣长度 petalwideh = 3 # 花瓣宽度 species = 4 # 种类 1.导入鸢尾属植物数据集，保持文本不变。 【知识点：输入和输出】 如何导入存在数字和文本的数据集？ # 读取数据 # 参数为数据集路径 def loadData ( dataPath ) : global irisData irisData = np .

点击上方“蓝字”带你去看小星星 引言 近日，南大周志华等人首次提出使用 深度森林 方法解决多标签学习任务。该方法在 9 个基准数据集、6 个多标签度量指标上实现了最优性能。 而深度森林是基于 决策树 构建的深度集成模型，因此对于想了解深度森林以及对这个方法本身感兴趣的同学需要对决策树有一个了解。 在这一讲中，你将会： 1、认识决策树； 2、大体了解决策树是如何训练的； 3、学会sklearn中决策树使用方法。 什么是决策树 如果我们在意模型的 可解释性 ，那么决策树(decision tree)分类器绝对是上佳的选择。如同名字的字面意思，我们可以把决策树理解为基于一系列问题对数据做出的分割选择。 举一个简单的例子，我们使用决策树决定去不去见相亲对象 这就是决策树，每一层我们都提出一个问题，根据问题的回答来走向不同的子树，最终到达叶子节点时，做出决策（去还是不去）。 再比如我们可以用一个决策树来判断一个西瓜好瓜还是坏瓜： 在上面的两个例子中，方框子树为 特征 ，比如是“美不美”或者“触感”； 而分支的条件为特征下的 数据 ，比如西瓜例子中触感：硬滑或者软粘。 虽然上图中做出的每个决策都是根据离散变量，但也可以用于连续型变量，比如，对于Iris中sepal width这一取值为实数的特征，我们可以问“sepal width是否大于2.8cm 当一颗决策树的节点以及判断条件都被确定的时候