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马锦涛
有哪些优秀的中文分词第三方库？
jieba库的使用-中文文本需要通过分词获得单个的词语-jieba是第三方库，需要额外安装：-pip install jiebajieba分词的三种模式-精确模式：把文本精确地分开，不存在冗余的单词-全模式：把一段文本中所有可能的词语都扫描出来，存在冗余-搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对于长词进行再切分jieba库常用函数jieba.lcut(s)、jieba.lcut(s , cut_all
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马锦涛
win7的ip地址在哪？
　1.通过网络图标本地属性查看：右键桌面右下角的网络图标 — 点击打开共享和网络中心 — 本地连接 — 详细信息 就能查看到电脑的IP地址。　　　　　2.通过运行命令提示符进行查看：同时按win+R键，在弹框里输入CMD后enter，再输入ipconfig/all,就能够看到ip地址。　　　
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马锦涛
如何查看查看python安装路径以及pip安装的包列表及路径
这里主要是说如何通过命令行查看，有些时候我们会用别人的环境，但是如何才能知道整个环境的来龙去脉，这就需要下面的知识了。3.1、Linux环境下查看Python路径whereis python1使用以下命令可分别查看Python2，Python3的安装路径whereis python2whereis python3123.2、查看使用pip安装的软件包pip list同样也可以是用命令pip
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马锦涛
如何更换安装的第三方库的镜像源
因为某些原因，访问官方的pypi不稳定，很慢甚至有些还时不时的访问不了。这时候可以通过更换镜像源实现快速下载插件。在国内的强烈推荐豆瓣的源http://pypi.douban.com/simple/注意后面要有/simple目录。使用镜像源很简单，用-i指定就行了：sudo easy_install -i http://pypi.douban.com/simple/ saltTesting su
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马锦涛
python第三方库的四种安装方法
直接pip install安装**（有网的环境下通用）**在python–>default setting–>project interprer–>add**（Pycharm专用）**在这个链接里找到需要的包，下载https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymssql或者官网：https://pypi.org/有whl文件的话，cmd中切换到该文件目
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马锦涛
MYSQL中可以实现类似IF判断的方法
新建一张客户表，如下：sex：1-男，2-女，3-未知；level是客户的级别：1-超级VIP客户，2-VIP客户，3-普通客户 方式一：case函数：流程控制函数用法一：CASE expressionWHEN value1 THEN returnvalue1WHEN value2 THEN returnvalue2WHEN value3 THEN returnvalue3……ELSE defau
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马锦涛
归一化 是否影响 knn算法的最优解呀？
这个是有影响的，但是一般都是正面的影响，他会增加KNN算法的准确性的
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马锦涛
这个给归一化是对所有特征都归一，还是对某些特殊的列归一呀？
归一化是对所有数据的操作，如果对于单个元素进行归一化必然影响数据的准确性的
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马锦涛
归一化只适合连续性数据吗
不是的，离散型数据也是合适的，归一化相当于减少了距离对数据的影响，一般knn算法都要用
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马锦涛
如何分辨决策树模型学习能力的强弱？
观察一下决策树在另外的数据集下，它的表现怎么样？如果决策树在不一样数据集下，表现都很不错的话大致的说明，决策树这个模型学习能力是真的强
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马锦涛
在做特征选择的过程中，，如何正确理解引入随机性？
在做特征选择的过程中，引入随机性，从而增强模型的泛化能力(同时也增加了欠拟合的风险。这是一不严谨的理解方法。严谨的理解:在每一个特征随机的选取一个切分方案，进行增益的计算，再选出最好的一个。
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马锦涛
网格搜索的具体流程是什么？
from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 首先确定一个网格# 字典的形式，key为决策树的参数，值为一个范围，需要是数组的形式p = {'max_depth' : [2,3,4,5], 'min_samples_leaf' : [1,2,3,4,5,6], 'min_samples_split': [2,3,4,5],
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马锦涛
class_weight，能不能选取具体某一个特征来单独的增加或者减少权重？
class_weight是不能对单个元素进行操作的，权重的增加是计算的结果。
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马锦涛
​什么是多重共线？
也就说X里面某一个特征的信息，可以完全由其它几个特征通过线性组合的形式得到。也就说这个特征是多余的。如果X有多重，那么X.T * X, X * X.T,都是有多重的。多重共线性在X.TX上的特点是，转换矩阵的结果中，对角线尾端会出现至少一个0，从而矩阵计算出来的行列式为0.
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马锦涛
机器常用导入方式有哪些？
# 数据集的切分，交叉验证，网格搜索from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV# 数据集的预处理，归一化，标准化, PCA, 编码, 独热编码from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, Ord
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马锦涛
损失函数L1范式有哪些特点？
L1的特点是形状是带角的， 并且这些角是在坐标轴上。在这种范围内，去找损失函数最低点的话吗，会发现，很大概率下，最低的点会在这些角（坐标轴)上找到假如说最点事坐标轴上的点的话，暗示其中某一个w值=0，从描述出Lasso惩罚很大的特点
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马锦涛
我算出来的结果 是这样的 不知道为什么？而且运行时间非常长
答：需要在下图Y在-1那个地方加个中括号
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马锦涛
机器学习常用库有哪些？
# 数据集的切分，交叉验证，网格搜索from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV# 数据集的预处理，归一化，标准化, PCA, 编码, 独热编码from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, Ord
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马锦涛
如何解决的是X和一个离散的Y的关系？
上一周的算法，有KNN，DTC，都是可以解决这个问题，但是这些模型是无参数模型，不好解释。所以想探索出一种类似于线性回归的这种有参数的算法来学习X和离散的Y之间的关系遇到是Y是离散，不能直接把它看成连续型的值参与线性回归模型。需要对离散的Y做一些动作
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马锦涛
如何理解Boosting算法？
Boosting算法，每次迭代中，使用带样本权重的样本来拟合模型，模型在生成的过程中，会非常小心的对待权重打的这些样本，会尽量将这些权重大的样本预测正确，因为权重太大，将这些样本预测错误的概率实在是太大了。模型训练好之后，会算出当前这个权重下，预测错误的样本和预测正确的样本。接着将预测错误的样本权重加大，预测正确的样本权重减小。‘
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