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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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-黄纬
部分SQL报错代码
1140 改变系统供电状态的尝试被另一应用程序或驱动程序否决。 1141 系统 BIOS 改变系统供电状态的尝试失败。 1142 试图在一文件上创建超过系统允许数额的链接。 1150 指定程序要求更新的 Windows 版本。 1151 指定程序不是 Windows 或 MS-DOS 程序。 1152 只能启动该指定程序的一个实例。 1153 该指定程序适用于旧的 Windows 版本。 1154
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开花结果02
all和allselect有什么区别
问题：all和allselect有什么区别区别：维度分为：汇总维度和筛选维度all:忽略汇总维度和筛选维度，不受切片器的影响allselect:忽略汇总维度，没有忽略筛选维度，受切片器的影响
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开花结果02
YTD的时间计算范围是什么？
问题：YTD的时间计算范围是什么？解答 ：以当前时点 ：2019年8月6号举例MTD:月初到当前时点 8月1号到8月6号 QTD：季度初当前时点 7月1号到8月6号YTD：年初到当前时点 1月1号到8月6号
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卫明真
R语言向量的运算 下
数值型向量的运算 向量可以用于算术表达式中，操作是按照向量中的元素一个一个进行的.同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度, 如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量, 表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配, 而常数将被不断重复 — 这一规则称为循环法则(recycling rule). 例如, 命令> x
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卫明真
关于sql的具体介绍
主流的关系型数据库• Oracle：运行稳定、可移植性高、功能齐全、性能超群，适用于大型企业 • DB2：速度快、可靠性好、适用于海量数据、恢复性极强，适用于大中型企业 • MySQL：开源、体积小、速度快，适用于中小型企业 • SQL server：全面高效、界面友好易操作，但是不跨平台，适用于中小型企业MySQL简介最早是由瑞典MySQL AB公司开发，仅供内部使用。2000年基于GPL协议开
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卫明真
R语言向量的建立 中
逻辑型向量的建立 与数值型向量相同，R允许对逻辑向量进行操作. 一个逻辑向量的值可以 是TRUE, FALSE和NA. 前两个通常简写为T和F2 . 逻辑向量是由条件给出的. 譬如> x temp 13> temp[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE temp为一个与x长度相同，元素根据是否
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姚慧扬
​怎么降低单棵决策树的复杂度？
抑制单棵决策树的复杂度的方法有很多：• 限制树的最大深度、限制叶子节点的最少样本数量、限制节点分裂时的最少样本数量• 吸收 bagging 的思想对训练样本采样（subsample），在学习单棵决策树时只使用一部分训练样本• 借鉴随机森林的思路在学习单棵决策树时只采样一部分特征• 在目标函数中添加正则项惩罚复杂的树结构等
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zengweiak47
8月22日
不平衡数据处理1.数据层面: 1.上采样:把少的变多 简单的重复 算法填充SMOTE 2.下采样:把多的变少2.算法的层面:改权重大数据4V特性 规模性, 高速性, 多样性, 价值性
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隋东芝
​大数据及其特征
大数据及其特征人类历史上从未有哪个时代和今天一样产生如此海量的数据。数据的产生已经完全不受时间、地点的限制，数据的总量在不断地增加，增加的速度也在不断地加快。而要掌握大数据的概念，首要任务就是从动态上了解大数据的成因。大数据的成因，不仅是人类信息技术的进步，而且是信息技术领域不同时期多个进步交互作用的结果。从开始采用数据库作为数据管理的主要方式开始，人类社会的数据产生方式大致经历了被动、主动和自动
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liting李
为什么要对相关系数进行显著性检验？
原因：所有的假设检验都是要分析显著性的，拿相关系数来说，我们虽然求得了相关系数值，但是这个相关系数有没有统计学意义呢？换句话说，我们看到的这个相关系数是确实存在呢？还是说只是抽样误差导致的？显著性检验就是要解决这个问题的，如果显著，则表明相关的确存在，不是抽样误差导致的。
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shauna570392
mysql报错1046 no database selected​
mysql下有很多数据库，需要告诉它现在使用哪个数据库，在哪个数据库下创建表，所以先要使用use命令切换到这个数据库下你建了test这个数据库，现在要在这个数据库里建表，就要先执行以下命令use test；执行该命令以后再执行建表的语句，之后再往表里插入数据
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shauna570392
mysql报错1064语法错误
mysql报错1064是语法错误，发现语句没有以分号结尾，导致报错需要注意的是，mysql写语句的时候，一条语句结束，需要以分号结尾，告诉mysql我这条语句结束了。
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k_0711
数字类型
小学学习数学时我们知道，一个数可以是整数、可以是小数。上了高中经过了更深入的学习我们知道数系还扩展到了复数。python提供的数字类型和数学中的数字类型相近，只不过我们把小数换了个名字叫做浮点数，下面我们来逐步讲解整数、浮点数、复数。整数整数类型一共有四种进制表示：十进制、八进制、二进制、十六进制。例如：67(十进制) 0b11101(二进制) 0o76535(八进制) 0X89(十六进制)默认情
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k_0711
数字类型
小学学习数学时我们知道，一个数可以是整数、可以是小数。上了高中经过了更深入的学习我们知道数系还扩展到了复数。python提供的数字类型和数学中的数字类型相近，只不过我们把小数换了个名字叫做浮点数，下面我们来逐步讲解整数、浮点数、复数。整数整数类型一共有四种进制表示：十进制、八进制、二进制、十六进制。例如：67(十进制) 0b11101(二进制) 0o76535(八进制) 0X89(十六进制)默认情
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三角函数1
数据查询语言sql总结
数据查询语言sql总结
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shauna570392
安装了插件为什么还是提示 此连接器需要安装一个或多个组件才能使用​
问：在power bi连接mysql时，已经安装了插件，怎么还是不行，仍然提示 此连接器需要安装一个或多个组件才能使用答：这个软件需要安装到mysql安装的路径，将二者安装到同一路径下。安装后电脑重启，再尝试通过power bi连接mysql数据库。
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shauna570392
安装了插件为什么还是提示 此连接器需要安装一个或多个组件才能使用​
问：在power bi连接mysql时，已经安装了插件，怎么还是不行，仍然提示 此连接器需要安装一个或多个组件才能使用答：这个软件需要安装到mysql安装的路径，将二者安装到同一路径下。安装后电脑重启，再尝试通过power bi连接mysql数据库。
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shauna570392
power bi连接mysql提示 此连接器需要安装一个或多个组件才能使用​
这是因为缺少了mysql的连接组件。点击了解详细信息，进入链接:https://dev.mysql.com/downloads/connector/net/ 下载Connector/Net的组件,安装后重启PowerBI,再重新尝试连接Mysql数据库导入数据，一般就可以了。
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