a如上图所示，想让同一个sub条件下，SD==1 条件下的 rating_indif2 减去 SD==0 条件下的rating_indif2,这样，每一个sub，计算出一个差值。另外需要注意，数据中SD==1 和SD==0的条件并不一定是固定的前后顺序能不能不使用循环就能实现计算？可以如下参考办法：df
R语言怎么把数据框每列分割成两列，然后合并成新的数据框？比如数据如下：kk
如图，界面窗口只有两个，工作空间与画图帮助窗口不见了，怎么换回来？ 恢复方法：方法一：Rstudio编辑菜单“View”->“Panes”->“Show All Panes”方法二：输入“ctrl shift 9”
###Brown-Mood中位数检验（精确检验，正态近似，连续性修正后的正态近似）BM.test=function(x,y,alt) #alt:备择假设形式 { xy=c(x,y) md.xy=median(xy) t=sum(xy>md.xy) lx=length(x[x!=md.xy]) ly=length(y[y!=md.xy]) lxy=lx ly A=s
(1) 收集数据：可以使用任何方法。(2) 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。(3) 分析数据：可以使用任何方法。(4) 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。(5) 测试算法：计算错误率。(6) 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算
在用jieba分词时，发现jieba分词没起作用，怎么回事？ 答：join前面引号里是空，join便又把分词给连接上了，在引号中加入符号以区分才行
在python中，a = b并不总是与a = a b的行为相同，相同的操作数可能会在不同的条件下给出不同的结果。考虑这些列表操作示例：示例1list1 = [5, 4, 3, 2, 1] list2 = list1 list1 = [1, 2, 3, 4] print(list1) print(list2)输出：[5,4,3,2,1,1,2,3,4][5,4,3
在python中，a = b并不总是与a = a b的行为相同，相同的操作数可能会在不同的条件下给出不同的结果。考虑这些列表操作示例：示例1list1 = [5, 4, 3, 2, 1] list2 = list1 list1 = [1, 2, 3, 4] print(list1) print(list2) 输出：[5,4,3,2,1,1,2,3,4][5,
在编程中，关键字是语言的“ 保留字 ”，它向解释器传达特殊含义。它可以是命令或参数。关键字不能在程序代码段中用作变量名称。Python中的关键字： Python语言还保留了一些传达特殊含义的关键字。了解这些是学习这门语言的必要部分。以下是python注册的关键字列表。False，elif，lambda，None，else，nonlocal，True，except，not，and，la
全局变量是在函数外部定义和声明的变量，我们需要在函数内部使用它们。# This function uses global variable s def f(): print s # Global scope s = "I love Geeksforgeeks"f() 输出： 我喜欢Geeksforgeeks如果在函数范围内定义了具有相同名称的变量，那么它将仅打印函数
SQL的DDL，DML，TCL和DCL语句分别是数据定义语言，数据操作语言，事务控制语言和数据控制语言。DDL（数据定义语言）：数据定义语言用于定义数据库结构或模式。DDL还用于指定数据的其他属性。数据库系统使用的存储结构和访问方法由一组特殊类型的DDL中的语句组成，称为数据存储和定义语言。这些语句定义了数据库模式的实现细节，这些细节通常对用户是隐藏的。存储在数据库中的数据值必须满足某些一致
在C / C 和Java中，我们可以编写如下的空函数// C / C / Java中的空函数void fun（）{}然而在Python中，如果我们在Python中编写类似下面的内容，则会产生编译器错误。# Incorrect empty function in Python def fun(): 输出：IndentationError：预期缩进块在Python中，要编
Any和All是用于连续和/或的python中提供的两个内置命令。Any如果任何项为True，则返回true。如果为空或全部为假，则返回False。任何可以被认为是对所提供的迭代的OR运算序列。它会使执行短路，即在结果已知时立即停止执行。语法：any（iterables列表）# Since all are false, false is returned print (any([F
1. True：此关键字用于表示布尔值true。如果陈述是真实的，则打印“True”。2. False：此关键字用于表示布尔值false。如果语句为False，则打印“False”。python中的true和False与1和0相同。例如：print False == 0print True == 1 print True True Trueprint True Fals
在Python中，function是一组执行特定任务的相关语句。函数有助于将我们的程序分解为更小的模块。随着我们的计划越来越大，功能使其更加有条理和易于管理。此外，它避免重复并使代码可重用。函数的语法def function_name（参数）：“”“文档字符串”“”声明（S）上面显示的是一个函数定义，它由以下组件组成。关键字def标记功能标题的开头。用于唯一标识它的函数名称
数据类型python中可用的数据结构是列表，元组和字典。集合在sets库中可用（但内置于Python 2.5及更高版本中）。列表就像一维数组（但你也可以有其他列表的列表），字典是关联数组（也就是哈希表），元组是不可变的一维数组（Python“数组”可以是任何类型，所以你可以在列表/词典/元组中混合例如整数，字符串等）。所有数组类型中第一项的索引为0. 负数从结尾到开头计数，-1是最后一项。变量可
机器学习概述 机器学习（ML）是一种算法类别，它允许软件应用程序在未经明确编程的情况下更准确地预测结果。机器学习的基本前提是构建可以接收输入数据的算法，并使用统计分析预测输出，同时在新数据可用时更新输出。 机器学习中涉及的过程类似于数据挖掘和预测建模。两者都需要搜索数据以查找模式并相应地调整程序操作。许多人都熟悉通过互联网购物和提供与购买相关的广告的机器学习。这是
NumPy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果，其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。
开发机器学习应用程序通常遵循以下的步骤。(1) 收集数据。我们可以使用很多方法收集样本数据，如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或者API中得到信息、设备发送过来的实测数据（风速、血糖等）。提取数据的方法非常多，为了节省时间与精力，可以使用公开可用的数据源。(2) 准备输入数据。得到数据之后，还必须确保数据格式符合要求，本书采用的格式是Python语言的List。使用这种标准
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