摘要：
周末放松一下，给大家分享一个小技巧，仅利用DAX制作一个简易的时钟。 时钟效果如下： 这个时钟的制作只需一个度量值，你信吗？ 事实上确实如此，制作步骤介绍如下： 1，新建参数，生成一个数字序列作为小时数据。 然后会生成一个1到12的单列表，和一个切片器。 2，利用UNICHAR函数建立度量值。 度量 阅读全文
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性能分析器是Power BI前几个月推出的功能，主要用于检测视觉对象和DAX的性能如何，该功能的使用比较简单，首先勾选这个功能， 然后点击开始记录并刷新视觉对象，就可以看出每个元素耗费的时间，如下图， 上面的功能很直观，并不需要特别的介绍，关于性能分析器的另外一个功能才是本文要说的。 这个功能可以 阅读全文
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本文来自星友Beau的分享，在进行数据指标的展现时，对关键的少数单独展示，而对剩余的大多数折叠为其他项，是一个很常用的做法。Beau同学通过一个日常的办公场景，详细介绍了PowerBI实现的步骤，值得大家借鉴。 KPI指标动态展示之TOPN及其他 作者：Beau 一、背景故事 2020年第一天上班 阅读全文
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1 简介 最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型(分布)中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。 2 模型 2.1 特征函数 2.2 特征函数期望 2. 阅读全文
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1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 阅读全文
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1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数址小作为剪枝的标准。 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则，生成 阅读全文
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1 简介 决策树模型是树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策 阅读全文