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clbe2x2
参数模型与非参数模型
在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。从上述的区别中可以看出，问题中有没
19.8803
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132****7268
绘制帕累托图
1、选择数据，插入组合图，勾选次坐标轴（折线图）2、将右侧坐标轴范围改为0-13、点击销量柱，设置数据系列格式，间隙宽度设为0,4、将柱状图边框调成无色5、选中图片，右击选择数据，修改销量和累计占比的系列名称和系列值6、添加次要横坐标轴，点击图表右上方加号，点击坐标轴，勾选次要横坐标轴7、选中上方的次要横坐标，右键设置坐标轴格式，坐标轴位置，勾选在刻度线上，然后在标签处，选择标签位置为无8、选择左
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hcy吃猫的鱼
7.16
1.合并查询是表之间横向合并，追加查询是纵向合并；2.表中可以用列表或者记录来定义列名，并通过嵌套列表来定义数据；3.DAX表达式中表名用单引号(‘ ’)引用；4.switch函数可以将数值描述替换为文字描述；5.添加自定义列后要注意需不需要更改字段类型；6.两张表之间不能重复引用（合并查询），例如b表合并查询连接了a表，那么a表不能通过合并查询连接b表引用其中的字段；7.当维度是逐渐的时候可以在
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clbe2x2
收藏 Kmeans迭代的核心思想是
1.保持质心点不变更新类别2.保持类别不变更新质心点
19.9112
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clbe2x2
对于KMeans来说正确的是
Kmeans是无监督学习,Kmeans是一种不断的迭代的算法,Kmeans会产生中间结果。
19.9112
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于家崎
数据分析PowerBI（716）
餐饮案例指标分析注意：各个指标的汇总要在PQ中完成，原因如在PP中做会出现一表出度量的情况，导致数据重复而汇总不准确。注意PP中三个表的关联方式。
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liting李
Scrapy是什么？
Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy是一个适用爬取网站数据、提取结构性数据的应用程序框架，它可以应用在广泛领域：Scrapy 常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬
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张敏玉
Power BI 电商案例可视化看板
电商案例：活用客户价值模型公式：流量*转化率*客单价背景：刺激客户需求，提升贡献价值，根据用户行为分析。问题：短时间获得最大收益，如何选择客户群进行广告营销最可能实现？用户群规模大，金额大越往左上，贡献度越高 分析每一个用户的购买习惯和购买倾向【可视化看板】注意:1、检查数据类型2、小时信息提取：【添加列】—>【时间】3、为orderinfo表补充区域名称信息4、orderdetail表求产
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开花结果02
python:决策树中怎么处理连续型变量
问题：决策树中怎么处理连续型变量解答：很多时候，特征值常常是连续的，比如身高，金额等等。这时候不能直接采用上面的特征分割方法，首先需要将连续属性离散化，最简单的方法是二分法，就是设置一个阈值，小于这个值的为一类，大于这个值的为另外一类。 给定样本集D和连续属性a，假定a在D上出现了n个不同的取值，将其从小到大排序，即为(a1,a2,a3…an)。然后可以计算出n-1个潜在划分点Ti。
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张敏玉
PowerQuery中的M函数
在PQ中用的函数称之为M函数01 | 为什么要学习M函数有些复杂的操作必须借助M函数M函数更加灵活，简洁高效02 | M函数基本规范M函数对大小写敏感，每一个字母必须按函数规范书写，第一个字母都是大写表被称为Table，每行的内容是一个Record，每列的内容是一个List行标用大括号{ }，比如取第一行的内容：=表{0} //PQ的第一行从0开始列标用中括号[ ]，比如取自定义列的内容：=表[自
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雯子哦呀呀
Python第三天作业操作答案
Python第三天作业操作答案 vegetable_price = { '紫贝天葵': {'low':6.50, 'mean':6.75, 'high':7.00}, '金丝南瓜': {'low':7.50, 'mean':7.75, 'high':8.00}, '鱼腥草叶': {'low':8.00, 'mean':8.50, 'high':9.00}, '鱼腥草根':{
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开花结果02
python:决策树中怎么处理连续型变量
问题：决策树中怎么处理连续型变量解答：很多时候，特征值常常是连续的，比如身高，金额等等。这时候我们需要先将连续属性离散化，最简单的方法是二分法，就是设置一个阈值，小于这个值的为一类，大于这个值的为另外一类。 给定样本集D和连续属性a，假定a在D上出现了n个不同的取值，将其从小到大排序，即为(a1,a2,a3…an)。然后可以计算出n-1个潜在划分点Ti。 即将每两个相邻元素的中间点可以
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开花结果02
python:决策树中怎么处理噪音点
问题：决策树中怎么处理噪声点解答：如果训练集中存在噪声点，那样模型在学习的过程中会将噪声与标签的关系也学习进去，这样就会造成模型的过拟合化，也就是模型在训练集的分类的效果很好，在未知数据上处理不好怎么解决呢？可以采用剪枝的方法。一般存在“预剪枝”和“后剪枝”两种策略。预剪枝即为在决策树生成过程中，对当前节点的划分结果进行评价，如果该划分不能带来决策树泛化能力（即处理未见过示例的能力）的提升，则停止
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赵娜0418
如何在 Power BI Desktop 中收集跟踪？
如何在 Power BI Desktop 中收集跟踪若要在 Power BI Desktop 中收集跟踪，请按照下列步骤操作：从左窗格的选项中，通过转到“文件”>“选项和设置”>“选项”，然后选择“诊断”来启用 Power BI Desktop 中的跟踪。 在显示的窗格中，勾选“启用跟踪”旁的复选框，如下图所示。 可能需要重新启动 Power BI Desktop。然后按照再现错误的步骤。 当发生
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赵娜0418
如何使用 Web 代理的默认系统凭据？
使用 Web 代理的默认系统凭据Power BI Desktop 发出的 Web 请求不使用 Web 代理凭据。在使用代理服务器的网络中，Power BI Desktop 可能无法成功发出 Web 请求。从 Power BI Desktop 2020 年 3 月版本开始，系统或网络管理员可允许使用默认系统凭据进行 Web 代理身份验证。 管理员可以创建名为 UseDefaultCredential
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开花结果02
python:什么是递归函数
1.什么是递归函数？一种计算过程, 如果其中每一步都要用到前一步或前几步的结果, 称为递归的.用递归过程定义的函数, 称为递归函数, 例如连加,连乘及阶乘等. 凡是递归的函数, 是可计算的, 即能行的.2.举个例子：def fact(n): if n == 1: return 1 return n * fact(n - 1) print(fac
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赵娜0418
缺失值要怎么处理比较好？
那要看业务逻辑和缺失值占比，目标保证对预测结果影响越小越好1. 占比较多：如80%以上，删除缺失值所在列（如果对字段有特殊需求，那就删除样本，前提是样本足够多）2. 占比一般：30%-80%，将缺失值作为单独的类3. 占比少：10%-30% , 多重插补（通过特征进行相互间的预测）随机森林回归填补4. 占比较少：10%以上，单一值替换：中位数、均值、众数5. 在决策树中可以将缺失值处理融合到算法中
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python：Conda报错InvalidArchiveError情况以及解决防范
问题：Conda报错InvalidArchiveError情况以及解决防范解答：因为权限问题，以管理员身份运行cmd，然后执行conda install python-graphviz 这行代码就可以了
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M159****5579
链接规则整理
进行表链接时，要注意筛选规则无论两表间是单向连接还是双向连接，都应该避免类型2的问题，做到一表出维度，多表出度量。在相邻两个表之间进行筛选，要注意一表出维度，多表出度量；在连接前应先做表合并来减少表的数量，或者直接连接所有表；要避免以下两种情况：相邻两个表进行筛选时，一表出维度，多表出度量；跨表筛选。
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shauna570392
Anaconda报NotWritableError错
NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.错误的中文意思是：无法写入错误：当前的用户没有写入到该路径文件的权限出现这个问题是因为当前的用户没有文件写入权限，因此最简单的解决方法就是以管理员身份启动Anaconda Prompt,再重新运行代码
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<1…409410411…1217>
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