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开花结果02

统计学：如何用Excel来计算行列式

第一步：将行列式里面的数据输入到excel中第二步：插入行列式的函数，然后选择数据范围，点击确定即可这样就可以啦

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读童话的狼

如何用一行代码输出数据报告？

pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。对于数据集的每一列，pandas_profiling会提供以下统计信息：1、概要：数据类型，唯一值，缺失值，内存大小2、分位数统计：最小值、最大值、中位数、Q1、Q3、最大值，值域，四分位3、描述性统计：均值、众数、标准差、绝对中位差、变异系数、峰值、偏度系数4、最频繁出现的值，直方图/

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是微微呀！

前阵子学习数理统计时的笔记，和借助python计算置信区间的方法

如题为什么我一直都在手写？

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anranhui

anaconda中的conda常见命令使用

conda常见命令使用查看当前环境下已安装的包conda list查找package信息conda search requsts安装packageconda install requests更新packageconda update requests删除packageconda remove requests更新conda保持conda最新conda update conda更新anacondac

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读童话的狼

python out输出序列自动折叠成了...，怎么展开？

想要全部输出，可以设置最大输出行数与最大输出列数，在 notebook文件里运行下面代码pd.options.display.max_columns = 50 #设置最大列数为50pd.options.display.max_rows = 100 #设置最大输出行数为100

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读童话的狼

@staticmethod 静态方法怎么使用

class C(object): @staticmethod def f(arg1, arg2, ...): ...以上实例声明了静态方法 f，从而可以实现实例化使用 C().f()，当然也可以不实例化调用该方法 C.f()。class C(object): @staticmethod def f(): print("hello") C.f()

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是微微呀！

POWER BIE个人难点笔记总结

复习一下power bi主要内容有 DAX表达式，指标的分类，RANKX排序函数使用时的可怕大坑，时间智能函数，时间辅助表的创建和环比折线图的制作当时学时间这块很多东西并没有理解，回头再看看顺便帮大家治好落枕~（图片转不过来我也很难受qwq）

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陈革007

机器学习: 决策树三种数的对比

ID3，C4.5，CART算法对比

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开花结果02

统计学：开口组组中值的计算

开口组组中值的计算公式：=下限+(邻组组距/2) or =上限-(邻组组距/2)举个例子：

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詹惠儿

mysql的 IFNULL() 函数怎么理解？

问：mysql的 IFNULL() 函数怎么理解？答：IFNULL() 函数用于判断第一个表达式是否为 NULL，如果为 NULL 则返回第二个参数的值，如果不为 NULL 则返回第一个参数的值。IFNULL() 函数语法格式为：IFNULL(expression, alt_value)如果第一个参数的表达式 expression 为 NULL，则返回第二个参数的备用值。例如上述代码中表示：当第一

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开花结果02

统计：什么是截面数据和时间序列数据

按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。截面数据(cross- sectional data)是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。比如，2010 年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。时间序列数据(time series data)是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描

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ged_2357

新建度量值和新建列值

列值针对某个字段每一行进行的操作叫做列值，这时候就需要选择主页选项卡下的新建列比如：将赢单率的级别用文字来表示成高中低，这就是对每一行进行操作，返回一列多行的值计算列是直接在现有的表上添加一个新列；在计算列中，其上下文是明确的，就是当前行，并且可以根据需要缩小为当前行的某一列；计算列写好代码，数据自动计算出来，并且不受外部筛选器的影响；度量值如果不放到上下文环境中，它就是一个孤立的公式，并没有视觉

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LXM21

信息增益（ ID3算法）定义：以某特征划分数据集前后的熵的差值可理解为：划分前样本集合D的熵是一定的，entroy(前)，使用某个特征A划分数据集D，计算划分后的数据子集的熵 entroy(后) 信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 对于待划分的数据集D，其 entroy(前)是一定的，但是

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读童话的狼

sns.kdeplot()出的图怎么理解？

kdeplot(核密度估计图)核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。从图中可以看出，petal_length主要分布在1.4-1.5，petal_width主要集中在0.2左右，有少量分布在0.4

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176****1457

mysql学习day4 开窗函数以及习题讲解

一：开窗函数不同的数据库中叫法不同，但用法一样。写法：开窗函数名([]) over([partition by ] [order by [desc]] [< 滑动窗口>])1：开窗函数是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同

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anranhui

决策树中经常用熵作为判别条件而不是基尼不纯度？基尼不纯度是什么？

绝大部分情况下熵（entropy）和基尼指数（Gini Index）在决策树节点分裂时做出的决策都是等价的。先看一下如何定义节点分裂时的不纯度函数（impurity）有三种（假设有k个类别）：不难看出，三个函数均为凸函数。只不过误分率（函数1）是分段线性函数（piece-wise linear），有时候节点分裂会无法降低不纯度。所以函数2和3一般是常采用的手段，它们的优势如下：二者

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陈革007

机器学习: 请解释偏差和方差的权衡

偏差反映了模型的拟合能力，方差描述的是数据集变换对模型的影响。如果一味追求模型的拟合能力，可以使得偏差降低，但可能会导致不同数据训练出的不同模型之间的差异非常大，方差过大，模型的泛化能力较差，容易出现过拟合现象。模型不能同时兼顾偏差和方差

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陈革007

机器学习: 如何对多参数进行调参？

网格化搜索：对于多个参数，首先根据经验确定大致的参数范围。然后选择较大的步长进行控制变量的方法进行搜索，找到最优解后；然后逐步缩小步长，使用同样的方法在更小的区间内寻找更精确的最优解。

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陈革007

机器学习: K-means算法中初始点的选择对最终结果有影响吗？K-means聚类中每个类别中心的初始点如何选择？

会有影响，不同的初始值结果可能不一样。初始值离得尽可能远。

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傅奕程

每日学习11- Mysql 基础上午-开窗函数

开窗函数实现累计工资(排序),移动平均工资(滑动窗口) -- 如果over中没有指定分区,排序和滑动窗口,默认计算的是结果集-- 如果over中指定分区,没有排序和滑动窗口,默认计算的是分区内的所有行-- 如果over中指定分区排序,没有滑动窗口,默认计算的是分区内的第一行到当前行-- 如果over中指定分区排序滑动窗口,默认计算的是分区内每一行的指定序列根据实际使用再筛选,

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