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维度爆炸?Python实现数据压缩竟如此简单!

前言 在之前的文章中,我们已经详细介绍了主成分分析的原理,并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。 在那篇文章中我们指出的主成分分析常见的三个应用场景中,其中有一个是「数据描述」,以描述产品情况为例,比如著名的波士顿矩阵,子公司业务发展状况,区域投资潜力等,需要将多变量压缩到少数几个主成分进行描述,压缩到两个主成分是最理想的,这样便可在一张图内表现出来。 但这类分析一般做主成分分析是不充分的,能够做到因子分析更好。但因子分析的知识点非常庞杂,所以本文将跳过原理,直接通过案例再次「实战PCA分析」,用于主成分分析到因子分析的一个过渡,目标有两个: 能够通过主成分分析结果来估计生成的主成分所表示的含义 借以引出因子分析的优势和学习的必要性是本文的目标。 需求说明 上司希望从事数据分析岗位的你仅用两个短句就概括出以下数据集所反映出的经济现象用几个长句都不一定能够很好的描述数据集的价值,更何况高度凝练的两个短句,短短九个指标就已经十分让人头疼了,如果表格再宽一些呢,比如有二三十个变量? Python实战 本节我们将使用Python对上面的数据进行分析 数据探索 importpan...

SwiftUI 编程指南

作者:CoderAFI, iOS 开发者 Session: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2020/10040/ 前言 时光荏苒,SwiftUI 技术已经推出一年,从 WWDC 2020 来看,SwiftUI 团队付出了空前的努力,使得 SwiftUI 无论是在开发体验,还是性能上都得到了很大的提升。如果说 SwiftUI 是去年苹果在开发技术转型上的小试牛刀,那么今年的 SwiftUI 基本已经成为了未来 5-10 年苹果生态开发技术的主流方式。 众所周知, SwiftUI 是一种数据驱动型的 DSL。也就是说,所有的界面显示效果,必须去改变数据然后通过绑定才能体现到相应的视图上。那么接下来,设计和组织好这些数据结构,才能让 SwiftUI 发挥出它的特性和优势。 回顾 WWDC 2019 Data Flow Through SwiftUI[1] 对应的文章 SwiftUI 数据流[2] 有幸也是笔者操刀撰写,文章内介绍了SwiftUI 数据流的基本原理、绘制流程以及发展趋势,并且对比了各种不同的编程范式,感兴趣的读者可以回顾...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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