miv 删行

原文链接:http://timothyqiu.com/archives/delete-lines-matching-pattern-in-vim/

一说筛选数据首先映入脑海的是 grep,但 Windows 下就悲了个具了,从别程序复制(这时候觉得 GUI 不能管道真是太糟糕了)了一坨纯文本数据要筛选,为了这个还要临时保存个文件然后再开个 Cygwin 啊~MSYS 啊什么的真是太不适合我这种懒人了。于是还是要拜托好用的 Vim 来处理。

假设要在某坨数据中删除含有「kernel32」的行,可以执行:

:g/kernel32/d

其中中间的条件部分 kernel32 和一般的查找条件格式相同,最后部分的 d 则和一般的命令按键相同。如果要保留匹配的行则可以把开头的 g 替换为 g!

这样的写法实际是使用了 VIM 的「Multiple Repeats」功能,完整格式是这样的:

:[range]g[lobal]/{pattern}/[cmd]

详情请参考 :help :g :)

### MIV 数据集下载、使用与介绍 #### 关于MIV数据集 MIV(Mean Impact Value)是一种用于特征选择的方法,其核心思想是通过评估每个特征对目标变量的影响来衡量该特征的重要性。这种方法通常被应用于高维数据集中以减少冗余特征并提高模型性能[^2]。 尽管MIV本身不是一种特定的数据集,而是指代基于此方法生成或处理过的数据集合,但在实际应用中,许多研究者会利用公开可用的标准数据集(如UCI机器学习库中的数据集或其他领域专用数据库),并通过MIV算法对其进预处理和优化。例如,在引用[3]提到的内容里,作者展示了如何针对轴承振动信号采集到的时间序列数据执一系列操作,包括但不限于滑动窗口分割、统计特性提取以及最终的MIV值计算过程[^3]。 因此,“MIV数据集”的概念更多是指经过上述流程加工之后得到的新版本资料而非原始意义上的独立存在物。 #### 如何获取相关资源? 对于希望深入探索这一主题的研究人员来说,可以从以下几个方面着手寻找所需材料: 1. **学术论文** 查阅发表在知名期刊上的文章可以帮助理解理论基础及其具体应用场景。比如引用[2]提及的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)结合MIV分类预测的工作便是一个很好的起点。 2. **开源项目/工具包** GitHub等平台上可能存在由其他开发者分享出来的实现代码样例或者完整的解决方案框架。这些往往附带详细的文档说明以便快速上手实践。值得注意的是,引用[3]特别强调提供了免费可得的MATLAB源码供使用者参考学习,这无疑是一份宝贵的财富。 3. **教育机构网站** 部分高校实验室可能会开放他们内部积累下来的实验素材给公众访问查阅。像文中举例所言及西储大学(Case Western Reserve University),它长期致力于旋转机械状态监测方面的科学研究工作,并积累了丰富的案例经验可供借鉴模仿。 #### 使用指南 一旦获得了合适的样本文件后,则需按照既定步骤完成整个分析链条构建任务: - 加载初始记录表项至内存环境之中(参见引用[1]); - 应用适当的技术手段转换成适配后续环节所需的格式表示形式; - 调用专门设计好的函数接口求解对应位置处的关键指标得分情况; - 根据设定阈值得出保留列表并向外界展示成果图表可视化效果等等。 以下是简化版伪代码演示片段: ```matlab % Step 1: Load dataset into workspace variable 'data' load('example_dataset.mat'); % Assume that the loaded structure contains fields like X (features), y(labels) % Step 2: Preprocess data as necessary e.g., normalization or standardization. X_normalized = normalize(X); % Step 3: Compute Mean Impact Values using custom function miv_calculator(). miv_scores = miv_calculator(X_normalized,y); % Display top k features based on their computed scores. disp(['Top ', num2str(k),' Features by MIV Score']); disp(sortrows([1:size(X,2)', miv_scores], -2)(:,1:k)); ```
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