win10系统下想通过"shift+右键"打开命令行窗口，以当前的路径打开jupyter notebook，但是没有"在此处打开命令行窗口"的选项，只有"在此处打开Powershell窗口"选项，咋办啊？ 解决方法：把下列代码写入记事本并保存为"opencmdhere.reg"，文件编码格式为"UCS-2 Little Endian"，后打开执行文件。Windows Registry Ed
在有些情况下，你需要在迭代对象序列的同时获取当前对象的索引。例如，你可能想替换一 个字符串列表中所有包含子串'xxx'的字符串。当然，完成这种任务的方法有很多，但这里假设 你要像下面这样做： for string in strings: if 'xxx' in string: index = strings.index(string) # 在字符串列表
有时候，你可能想同时迭代两个序列。假设有下面两个列表： names = ['anne', 'beth', 'george', 'damon'] ages = [12, 45, 32, 102] 如果要打印名字和对应的年龄，可以像下面这样做： for i in range(len(names)): print(names[i], 'is', ages[i], 'years old'
要遍历字典的所有关键字，可像遍历序列那样使用普通的for语句。 d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} for key in d: print(key, 'corresponds to', d[key]) 也可使用keys等字典方法来获取所有的键。如果只对值感兴趣，可使用d.values。你可能还 记得，d.items以元组的方式返回键值对。for循环的优点之一
while语句非常灵活，可用于在条件为真时反复执行代码块。这在通常情况下很好，但有时 候你可能想根据需要进行定制。一种这样的需求是为序列（或其他可迭代对象）中每个元素执行 代码块。 注意 基本上，可迭代对象是可使用for循环进行遍历的对象。第9章将详细介绍可迭代对象和 迭代器。就目前而言，只需将可迭代对象视为序列即可。为此，可使用for语句： words = ['this', 'is',
为避免前述示例所示的繁琐代码，能够像下面这样做很有帮助： x = 1 while x
至此，你知道了如何在条件为真（或假）时执行操作，但如何重复操作多次呢？例如，你可 能想创建一个程序，每月都提醒支付房租。如果只使用已介绍过的工具，必须像下面这样编写这 个程序（伪代码）： send mail wait one month send mail wait one month send mail wait one month (... and so on) 但是如果希望程序这
布尔运算符有个有趣的特征：只做必要的计算。例如，仅当x和y都为真时，表达式x and y才为真。因此如果x为假，这个表达式将立即返回假，而不关心y。实际上，如果x为假，这 个表达式将返回x，否则返回y。（这将提供预期的结果，你明白了其中的原理吗？）这种行为 称为短路逻辑（或者延迟求值）：布尔运算符常被称为逻辑运算符，如你所见，在有些情况下 将“绕过”第二个值。对于运算符or，情况亦如此。在表达式x
在Excel中数组可以理解为：多个单元格的集合。通常数组分为一维数组和多维数组，一维数组是单行或者是单列多个单元格集合，多维数组是多行多列单元格的集合。计算方式：1、一维数组*一维数组同一维度：两个数组之间两两相乘，最后生成也是一维数组。 不同维度：先用第一个数组的第一个元素跟第二个数组的所有元素相乘，再用第一个数组的第二个元素与第二个数组的所有元素相乘，最后生成多维数组。
可以不编写代码x = x + 1，而将右边表达式中的运算符（这里是+）移到赋值运算符（=）的前面，从而写成x += 1。这称为增强赋值，适用于所有标准运算符，如*、/、%等。 >>> x = 2 >>> x += 1 >>> x *= 2 >>> x 6 增强赋值也可用于其他数据类型（只要使用的双目运算符可用于这些数据类型）。 >>> fnord = 'foo' >>> fnord
链式赋值是一种快捷方式，用于将多个变量关联到同一个值。这有点像前一节介绍的并行赋 值，但只涉及一个值： x = y = somefunction() 上述代码与下面的代码等价： y = somefunction() x = y 请注意，这两条语句可能与下面的语句不等价： x = somefunction() y = somefunction()
赋值语句你见过很多，有的给变量赋值，还有的给数据结构的一部分（如列表中的元素和切 片，或者字典项）赋值，但还有其他类型的赋值语句。例如，可同时（并行）给多个变量赋值：>>> x, y, z = 1, 2, 3 >>> print(x, y, z) 1 2 3 看似用处不大？看好了，使用这种方式还可交换多个变量的值。 >>> x, y = y, x >>> print(x, y, z)
语法：SUBSTITUTE(text, old_text, new_text, [instance_num])说明：将文本字符串中指定的文本替换为新的文本。Text：必须，目标文本字符串。Old_text：必须，目标文本中需要被替换的文本。New_text：必须，替换为新的文本。Instance_num：可选，如果是省略则需要替换所有的原始文本，否则，就是替换第几个原始文本。函数参数被[
使用Excel名称管理器可以自定义名称，方便后续调用。定义名称的方法：1、【选中数据区域】--【名称栏输入名称】--【Enter】 2、【选中数据区域】--【公式】--【定义名称】，新建名称对话框中输入名称和引用位置 3、【选中数据区域】--【公式】--【根据所选内容创建】，勾选区域的名称，把首行作为每一列的名称 4、自定义名称后在【公式】--【名称管理器】可以修
如何在Excel中删除重复项，只保留不重复的值，让数据更简洁？操作步骤：【选中数据区域】--【数据】--【删去重复项】 如果是针对多列数据删去重复项，就需要勾选多列数据，然后保留同一行多列数据唯一值。
boosting是一种与bagging很类似的技术。不论是在boosting还是bagging当中，所使用的多个分类器的类型都是一致的。但是在前者当中，不同的分类器是通过串行训练而获得的，每个新分类器都根据已训练出的分类器的性能来进行训练。 boosting是通过集中关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器。由于boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，因此boos
能否使用弱分类器和多个实例来构建一个强分类器？这是一个非常有趣的理论问题。这里的“弱”意味着分类器的性能比随机猜测要略好，但是也不会好太多。这就是说，在二分类情况下弱分类器的错误率会高于50%，而“强”分类器的错误率将会低很多。 AdaBoost算法即脱胎于上述理论问题。AdaBoost是adaptive boosting（自适应boosting）的缩写，其运行过程如下：训练数据中的每个
基尼系数基尼系数有时用于分类问题。基尼系数可以从AUC ROC数得出。基尼系数只是ROC曲线与诊断线之间的面积与上述三角形的面积之比。以下是使用的公式：基尼= 2 * AUC - 1基尼系数高于60％是一个很好的模型。对于手头的情况，我们得到基尼系数为92.7％。 协调 - 不和谐比率对于任何分类预测问题，这也是最重要的指标之一。要理解这一点，我们假设我们有3名学生今年有可能通过。以下
RMSE是回归问题中最常用的评估指标。它遵循一个假设，即误差是无偏的并遵循正态分布。以下是RMSE需要考虑的要点：“平方根”的功效使该指标能够显示大量偏差。此度量标准的“平方”特性有助于提供更强大的结果，从而防止取消正负误差值。换句话说，该度量恰当地显示了错误术语的合理幅度。它避免使用绝对误差值，这在数学计算中是非常不希望的。当我们有更多样本时，使用RMSE重建误差分布被认为更可靠。R
让我们以阈值= 0.5为例（参考混淆矩阵）。这是混淆矩阵：a如您所见，此阈值的灵敏度为99.6％，（1-特异性）为~60％。该坐标在我们的ROC曲线中成为点。为了将该曲线降低到单个数字，我们找到该曲线下的面积（AUC）。注意，整个正方形的面积是1 * 1 = 1.因此AUC本身是曲线下面的比率和总面积。对于手头的案例，我们将AUC ROC定为96.4％。以下是一些拇指规则：.90-1
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