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liting李

excel不能直接将个人宏工作簿保存到启动文件夹

保存宏时出现以上报错，解决办法如下：关于Excel自启动文件夹的问题：1.如果需要Excel文件自行启动，可以将文件置入到C:\Documents and Settings\(当前用户名）\Application Data\Microsoft\Excel\XLSTART。至于问题中涉及的情况追问中的第一个提示应该告知原因，需要按此提示进行查找。2.不能保存的提示，也可照此操作。3.自启动的文件夹要

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读童话的狼

MinMaxScaler转换特征时报错:Expected 2D array, got 1D array instead:

这个错误是因为传入了一维序列,当需要转换某一列特征时使用scaler.fit_transform(data["列名"])就会提示上述错误,使用scaler.fit_transform(data[["列名"]])就不会报错了,如:

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liting李

如果不想用notebook,如何将.ipynb文件转化为.py文件呢？

如果不想用notebook,如何将.ipynb文件转化为.py文件呢？通过以下两步骤完成1:在anaconda的终端（即下面的Anaconda Prompt）中cd跳到要转化的ipynb文件路径下，回车，运行后进入jupyter页面2：找到要转化的ipynb文件，选择file--download as--python file，便存为了.py文件，可以在Pycharm中编辑运行

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liting李

Excel BI和PowerBI Desktop哪个更好用？

既然在Excel和PowerBI Desktop中都可以学习最核心的组件PP和PQ，那么在哪里学习更好呢，其实都可以，看个人的使用习惯。我个人更推荐直接在PowerBI Desktop中学习，理由如下：1.PowerBI Desktop界面更友好，逼格更高；2.PowerBI Desktop更新速度快，几乎每月都有更新，最新的M函数和DAX函数随时可以调用；3.进行数据处理的最终目标是生成可视化报

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詹惠儿

特征工程照片那个的正则化是指什么？

问：特征工程照片那个的正则化是指什么？答：根据sklearn的官方文档，正则化的过程是“将每一个样本缩放到单位范数的过程。如果后面要使用如二次型（点积）或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。进行正则化的过程非常简单，和上面进行StandaradScaler类似。from sklearn.preprocessing import Normalizernorm = Normalize

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詹惠儿

OneHotEncoder使用说明

问：OneHotEncoder使用说明答：使用Scikit-learn中的OneHotEncoder也是一种比较常见的做法。虽然它确实提供了更多的灵活性和更多的选择，但是使用起来有些困难。让我们来看看在数据集中怎么去实现这部分转换。from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderoh = OneHotEncoder()s1 = pd.DataFrame

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詹惠儿

DataFrame.get_dummies使用说明

问：DataFrame.get_dummies使用说明答：这是一种非常常见的方式，我们使用了Pandas内置函数 get_dummies 将数据框中的分类值转换为独热变量。下面开始吧。pd.get_dummies（data = catDf）这里将返回一个数据框，其中所有分类值都以“独热变量”的格式来编码。在这里，我们可以看到它将“Country”列的唯一值转换为3个不同的列，分别是“ Coun

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詹惠儿

机器学习中训练集及测试集的拆分总结

问：机器学习中训练集及测试集的拆分总结答：训练集测试集的拆分是机器学习中的重要步骤之一。这一步非常重要，因为您需要在部署模型之前先对其进行评估，同时该评估需要针对全新的数据进行，因为在部署数据时，所有传入的数据都是全新的。训练集测试集拆分的的主要思想是将原始数据集转换为2部分训练测试训练集由训练数据和训练标签组成，而测试集由测试数据和测试标签组成。最简单的方法是使用 scikit-learn

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詹惠儿

mysql打开提示缺少插件.NET Framework，按照提示点击下载链接显示此下载不可用

问：mysql打开提示缺少插件.NET Framework，按照提示点击下载链接显示此下载不可用答：这是因为此电脑缺少sql必要插件.NET Framework，需要到官网下载安装此插件，这里提供另一官网下载链接：https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=42642，进入官网下载最新版的.NET Framework进行安装后即

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詹惠儿

sql面试题：找出每门课程的前三名，以下列形式显示：

问：sql面试题：找出每门课程的前三名，以下列形式显示：课程，第一名（姓名+分数），第二名（姓名+分数），第三名（姓名+分数）答：这是要求将一维数据转换为二维数据，并对姓名和分数字段进行连接，参考答案如下：select c_id,(if(排序=1,concat(s_id,'+',score),null))第一名,(if(排序=2,concat(s_id,'+',score),null))第二名,(

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R语言研究概率分布

众所周知, 概率论早期研究的是游戏或赌博等随机现象中有关的概率问题. 这些现象在R中可以通过函数sample( )来实现.1) 等可能的不放回的随机抽样:> sample(x, n)其中x为要抽取的向量, n为样本容量. 例如从52张扑克牌中抽取4张对应的R命令为:> sample(1:52, 4) [1] 3 16 17 152) 等可能的有放回的随机抽样:> sample(x, n, re

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赵娜0418

.CSV是什么意思?

术语“CSV”泛指具有以下特征的任何文件：1、纯文本，使用某个字符集，比如ASCII、Unicode、EBCDIC或GB2312；2、由记录组成（典型的是每行一条记录）；3、每条记录被分隔符分隔为字段（典型分隔符有逗号、分号或制表符；有时分隔符可以包括可选的空格）；4、每条记录都有同样的字段序列。规则： 1 开头是不留空，以行为单位。 2 可含或不含列名，含列名则居文件第一行。

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赵娜0418

开始菜单没有Powershell如何解决？

1、先来看一下当前系统右键点击开始按钮，在弹出的开始菜单中显示的是命令提示符（管理员）菜单项2、如果想修改为Powershell菜单项，右键点击开始按钮，在弹出菜单中点击设置菜单项3、在打开的Windows10设置窗口中，点击个性化图标4、在打开的个性化设置窗口中，点击左侧边栏的任务栏菜单项5、在右侧窗口中找到当我右键点击开始或按下Win键+X键时，在Windows中将命令提示符换为PowerSh

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赵娜0418

5W2H分析模型是什么意思？

5W2H分析模型5W2H 分析法主要针对 5 个 W 以及 2 个 H 提出的 7 个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析。发明者用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目，这就叫做5W2H法。（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？（

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赵娜0418

SPSS如何将英文改为中文？

spss内置多国语言，很早很早之前的版本，那时候只有英文版，现在的版本比如20、21、22都内置多国语言，可以自行设置。下面是具体的设置过程：1、先随便启动一个spss2、通用的是英文版，先看一下如何改成中文，点击edit--opetions3、找到language选项，这里有设置输出结果的语言和用户界面的语言，都设置成中文即可4、点击确定即可设置完成，5、做一个简单的描述统计，看看输出语言是不是

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田先生1

推荐：在Python编程面试前需要学会的10个算法（附代码）

为什么练习算法是关键？如果你是Python新手，并且打算面试顶尖公司（FAANG），听着，你需要从现在开始就好好练习算法。不要像我第一次练习算法时那么天真。尽管我认为从早到晚死磕算法很有趣，但是我从来没有花过太多时间练习，甚至更少花时间去使用快捷、高效的解决方法。在我看来，我认为花一天的时间解决算法问题有点太傻了，而且在实际工作环境中很不适用，而且长期来看这也不会给我带来多大的收益。 “知道如何

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田先生1

干货：深入浅出神经网络的改进方法！

尔夫球员刚开始学习打高尔夫球时，通常会花很长时间练习挥杆。慢慢地，他们才会在此基础上练习其他击球方式，学习削球、左曲球和右曲球。本章仍着重介绍反向传播算法，这就是我们的“挥杆基本功”——神经网络中大部分工作、学习和研究的基础。本文将着重讲解利用交叉熵代价函数改进神经网络的学习方法。一、交叉熵代价函数大多数人不喜欢被他人指出错误。我以前刚学习弹钢琴不久，就在听众前做了一次首秀。我很紧张，开始时错将八

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bigdata~

机器学习常见损失函数

0-1损失函数(zero-one loss)0-1损失是指预测值和目标值不相等为1，否则为0: 特点：(1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用.(2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽条件，即满足时认为相等， 2. 绝对值损失函数绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： 3. log对数损失函数log对数

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田先生1

PowerBI报告设计技巧：一键重置

天周末，分享一个简单而实用的报告设计技巧：报表数据的一键重置。在一个报告中，一般都设计有众多的维度切片器，便于用户自行探索，但用户一番尝试之后，如果想回到报告最初的状态，却可能已经忘了最初的状态是什么样了，即使还记得，也需要手动一个个把切片器还原回去，费事费力。有没有更便捷的办法呢？其实利用书签，即可一键还原到最初的状态。以财务分析报告为例，下面是操作步骤。1、在初始状态添加书签。假如初始状态设置

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bigdata~

标注化，归一化，正则化

标准化：数据标准化是将数据按比例缩放，使其落入到一个小的区间内，标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大，一般是z-score标准化方法：减去期望后除以标准差。特点：对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布。好处：不改变原始数据的分布，保持各个特征维度对目标函数的影响权重对目标函数的影响体现在几何分布上在已有样本足够多的情况下比较稳定，适合

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