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wangxishi
用python拟合出每个客户的线性方程，主要想看斜率
如图，我有每个客户近6-近1的数据，想算出每个客户近6-近1数据的斜率，每个客户的斜率都要算出来，x 是近1到近6这6列的数据，y取1,2,3,4,5,6就可以，因为y代表月份，近1个月到近6个月的月份 代表y测试文件已传近6.xlsx
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詹惠儿
Numpy中的三角函数与逆三角函数运用举例？
首先定义一个角度数组：# 定义一个角度数组 theta
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梁程晴
softmax函数
softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法：下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数下
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开花结果02
统计学：如何利用excel查看标准正太分布的临界值
问题：如何利用excel查看标准正太分布的临界值解答：在excel中我们可以使用NORM.INV这个函数，这个函数是一次只可以计算一侧的临界值，这个函数里面有三个参数，一个是概率值，一个是均值，一个是标准差，对于标准正太分布来说，均值是0，标准差是1，置信水平是95%的情况下，左侧的面积是0.025，所以在置信水平95%的情况下，标准正态分布的临界值是1.96倍的标准差
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永洪科技
小白就能简单学会的神操作，政府、学校、企业数据填报要这样做
在大数据时代，我们数据采集的方式虽然很多，但依然有大量的数据是通过填报来实现的。数据填报在政府、学校、企业中存在广泛的应用，填报需求越来越大。在学校，可以制作健康统计表单，每天定时收集学生的健康情况，及时了解学生身体情况；企业可以制作产品满意度问卷调查表单，了解市场客户需求，改进产品，解决供需矛盾，提升效益及公司竞争力；政府可以通过填报了解社会动向，收集民意，制定有效的政策和提供便民的服务。通过灵
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zhxiaol
测试
测试123213
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s1223452840
对于AdaBoost的分类器中的参数该怎么调参才会被认为是最适合于用在AdaBoost中的分类器参数
DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的参数基本类似，在scikit-learn决策树算法类库使用小结这篇文章中我们对这两个类的参数做了详细的解释。这里我们只拿出调参数时需要尤其注意的最重要几个的参数再拿出来说一遍：　　　　1) 划分时考虑的最大特征数max_features: 可以使用很多种类型的值，默认是"None",意味着划分时考虑所有的特征
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gracejpw1117
pandas操作excel中各列内容：合并、拆列、去重、日期格式转换等
import pandas as pddf=pd.read_excel(r'D:\CDA\CDA_PGC\datas.xlsx',sheetname='Sheet1')df['日期']=df['日期'].dt.date #去掉‘时分秒’（从excel导入的日期数据默认00:00:00）df['合并列']=df['编号'].map(str)+','+df['日期'].map(str) #将panda
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gracejpw1117
python筛选excel中各列内容均相同的数据中的日期格式处理
In [19]:import pandas as pddf=pd.read_excel(r'D:\CDA\CDA_PGC\datas.xlsx',sheetname='Sheet1')dfOut[19]:编号日期01232020-09-0911232020-09-0823452020-09-0933452020-09-0843452020-09-0951232020-09-09In [20]:df
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bigdata~
逻辑回归与SVM的区别
第一，本质上是其loss function不同。不同的loss function代表了不同的假设前提，也就代表了不同的分类原理，也就代表了一切！！！简单来说，逻辑回归方法基于概率理论，假设样本为1的概率可以用sigmoid函数来表示，然后通过极大似然估计的方法估计出参数的值，支持向量机基于几何间隔最大化原理，认为存在最大几何间隔的分类面为最优分类面，第二，支持向量机只考虑局部的边界线附近的点，而逻
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bigdata~
线性SVM推导及求解
目标：找到分类间隔最大的超平面，优化对象，优化决策面两个约束条件：决策面能够把正负样本分开；分类的间隔（所有的样本点最小的间隔，最小的间隔最大化，点是支持向量上的点）第一个约束条件融合到一个不等式中，第二个条件推出w的平方最小求解过程： 1.引入拉格朗日函数，把约束条件融合进目标函数，把有约束条件的最优化问题转化为无约束条件的最优化问题 2.利用拉格朗日函数对偶（需要满足KKT条件） 3.
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LXM21
mysql中的float(m,d)数据类型
问题：如果float（8,4），显示一般是1234.5678，但是如果实际写入数字是123，最终会显示成123.0000还是0123.0000？回答：123float(m,d)-m表示的是最大长度，d表示的显示的小数位数。1.小数位超过设定值，按四舍五入保存2.小数位如果都是0，则不保存小数位
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詹惠儿
excel如何根据固定位置来自动填充
问：这个怎么可以让它每逢10自动重新算答：可以通过借助辅助列和if函数实现，具体步骤如下：添加辅助列，在G1单元格输入10，在G2单元格输入公式：=IF($F2=10,10,$G1+10)，回车，然后把鼠标放在该单元格右下角，直至鼠标符号变成+，双击进行填充即可。
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詹惠儿
mysql导入数据报错：Error Code 1290
问：mysql导入数据报错：Error Code 1290. The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement答：这是因为mysql8.0对数据导入导出加了安全限制，解决方法是：执行命令 show variables like '%secure%';
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詹惠儿
python报错：graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpng', '-O', 't est.gv']
问：python绘制决策树图时出现报错:graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpng', '-O', 't est.gv']答：python绘制决策树图除了需要安装graphviz包，还进行环境配置后才能调用，具体方法如下：找到 控制面板——》系统——》高级系统设置——》系统属性——》高级——》环境变量—
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开花结果02
powerbi安装好以后，打开时报错
问题：powerbi安装好以后，启动报错：出了点问题 调用的目标出现了异常解答：解决方法：1、回到桌面，鼠标左击开始，点击运行；2、在运行输入框内输入regedit，按回车键打开注册表；3、在注册表中找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Lsa项；4、点击Lsa项，点击下方跳出的FipsAlgorithmPolicy项，右侧表内
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开花结果02
如何激活office
问题：如何激活office解答：1.运行注册机软件2、点下图所示按钮3、运行完毕后检查excel是否激活成功，若未激活检查有没开防火墙或安全文件，并将该软件多运行几次。
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开花结果02
powerbi :度量值和列值有什么区别
问题：度量值和列值有什么区别度量值就是汇总值，列值是返回一列的值1.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2针对所有字段 所有行 创建统一的汇总规则 叫做度量值,这个不会在表中直接返回值，需要将字段引用，才会有结果。通过调整左侧的主表里面的表名，可以决定将这个度量值建立在哪个表下面
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开花结果02
统计学：各个相关系数有什么区别
问题：各个相关系数有什么区别？解答：皮尔逊相关系数: -般用来计算两个连续型变量的相关系数。肯德尔相关系数:一个连续-个分类(最好是定序变量)斯皮尔曼相关系数: 2个变量无论连续还是分类都可以,但斯皮尔曼是非参数的,会损失信息,尽量不用
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梁程晴
在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？
图像分类任务上，训练数据不足带来的问题主要表现在过拟合方面，即模型在训练样本上的效果可能不错，但在测试集上的泛化效果不佳。处理方法大致也可以分两类，一是基于模型的方法，主要是采用降低过拟合风险的措施， 包括简化模型（如将非线性模型简化为线性模型）、添加约束项以缩小假设空间（如L1/L2正则项）、集成学习、Dropout超参数等；二是基于数据的方法，主要通过数据扩充（Data Augmentatio
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