sql查询表里iid出现次数排名前七的数据
时间: 2024-02-21 14:57:36 浏览: 20
以下是查询iid出现次数排名前七的SQL语句:
```
SELECT iid, COUNT(*) AS cnt
FROM table_name
GROUP BY iid
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 7;
```
其中,table_name 是要查询的表名,iid 是要统计出现次数的列名。执行以上SQL语句后,会返回 iid 出现次数排名前七的数据。
相关问题
FedELFedEL:非iid数据的联邦集成学习
FedEL是一种针对非独立同分布(non-iid)数据的联邦集成学习方法。在传统的联邦学习中,各个参与方(例如设备或用户)的数据是独立同分布的,即数据的分布相同。然而,在现实场景中,由于各个参与方的数据来源和特征可能存在差异,导致数据的分布不同,这就是非iid数据。
FedEL通过引入额外的本地模型更新步骤来解决非iid数据的问题。具体而言,FedEL首先在每个参与方上进行本地模型训练,然后根据每个参与方的数据分布情况,对本地模型进行加权平均得到全局模型。这样做的目的是使得全局模型能够更好地适应非iid数据的特点。
FedEL的核心思想是通过本地模型更新步骤来捕捉每个参与方的数据特点,并通过加权平均得到全局模型。这样可以在保护数据隐私的前提下,提高联邦学习的性能和效果。
按照高斯分布对Non-IID数据集进行划分代码
以下是按照高斯分布对Non-IID数据集进行划分的示例代码:
```python
import numpy as np
def gaussian_split(X, y, num_clients, std):
'''
X: 所有数据的特征矩阵
y: 所有数据的标签
num_clients: 客户端数量
std: 高斯分布的标准差
'''
# 先将数据随机打乱
indices = np.random.permutation(X.shape[0])
X = X[indices]
y = y[indices]
# 计算每个客户端应该分配多少数据
num_samples = X.shape[0] // num_clients
# 定义每个客户端的数据分配
data_splits = []
for i in range(num_clients):
# 客户端的数据起始和终止索引
start_idx = i * num_samples
end_idx = (i+1) * num_samples
# 为每个客户端的标签添加高斯噪声
noisy_y = y[start_idx:end_idx] + np.random.normal(loc=0.0, scale=std, size=num_samples)
# 将数据分配给每个客户端
data_splits.append((X[start_idx:end_idx], noisy_y))
return data_splits
```
使用示例:
```python
# 加载数据
X, y = load_data()
# 将数据按照高斯分布划分成10个客户端
num_clients = 10
std = 0.1
data_splits = gaussian_split(X, y, num_clients, std)
```
以上代码仅供参考,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。