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fuli2020
机器学习——概率算法贝叶斯
P（Y）称为先验概率，即在Y事件发生之前，我们对X事件概率的一个判断P（Y|X）称为后验概率，即在Y事件发生之后，我们对X事件概率的重新评估P（X|Y）/P(X)称为可能性函数，这是一个调整因子，使得预估概率更接近真实概率条件概率可以理解为：后验概率=先验概率*调整因子如果可能性函数>1，意味着先验概率被增强，事件Y的发生的可能性变大如果可能性函数=1，意味着X事件无助于判断事件Y的可能性如果可能
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宋俊花
主成分分析保留成分（变量）设置
PCA(n_components=0.7,svd_solver = ’full’)加上参数svd_solver = ’full’如果n_components是小数位，代表留下参数的百分比, 如0.7 代表保留70%的变量如果n_components是整数位，代表留下几个变量，如2 代表留下2个变量
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詹惠儿
机器学习预处理时教育程度是定量变量，为什么需要做哑变量处理呢
问：机器学习预处理时教育程度是定量变量，为什么需要做哑变量处理呢答：因为教育程度是有序型变量，有序型变量最好也进行哑变量处理，例如这里教育程度原本指的是‘博士’,'硕士'，'学士'，用有序数字表示为3,2,1，也就默认了三个类别是等间距且间距是1，无法准确表达数据的差异性。
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s1223452840
jupyter notepook写代码tab键为啥不能代码补全?
主要原因是 anaconda版本问题 , anaconda2020 2月的版本会出现这个问题 , 大家可以选择其他版本安装
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CDA持证人阿涛哥
自动烹饪机
问题:#自动烹饪机#蜡笔小新一直幻想着能有一台自动烹饪机，这样再也不用担心妈妈会不会又做讨厌的青椒了，我们接下来用Python函数的知识来帮他实现吧！要求：定义一个名为 cooker，且有 4 个参数的函数；前两个参数是 食材，第三个参数是 烹饪出的食物，第四个是 调料，该参数为默认参数，值为 '盐'。该函数的功能是在屏幕上打印出：我用{参数 1}和{参数 2}，加入{参数 4}，做出了{参数 3
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LXM21
在命令窗口打开mysql
1，在mysql Server的安装路径下的bin目录里面，复制路径,2，打开此电脑 属性 高级系统设置 高级 环境变量 在用户变量 点击path 在点击编辑 粘贴复制的路径进去保存3，打开命令行输入mysql -u -root -p输入密码成功
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zengweiak47
8月26日
集成算法找工作时千万别说大数据分析大数据是pb级的数据,重点是数据的分布式存储分布式计算使用决策树模型拟合带权重的样本，从而在每一次迭代的过程当中，让模型更加小心的对待预测错的样本，从而整体上提高模型在训练集上的准确性.adaboost算法：每一次迭代的过程当中，使用决策树模型训练带权重的样本，训练的过程当中，会非常小心的对待权重大的样本（上一次迭代中预测错的样本。拟合好的模型会尽量将这些权重大的
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于家崎
机器学习——决策树
决策树决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成结点类型：根结点(root node)，内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)决策树：可以把决策树看成一个if-else规则的集合由决策树的根结点到叶结点的每一条路径构建一条规则路径上内部结点的特征对应着规则的条件，而叶结点的类对应着
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shauna570392
mysql使用聚合函数有null值如何计算？​
一、AVG()求平均值注意AVE()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算二、COUNT()，两种用法1、COUNT(*)对表中行数进行计数不管是否有NULL2、COUNT(字段名)对特定列有数据的行进行计数忽略NULL值三、MAX()、MIN()求最大、最小值都忽略NULL四、SUM()可以对单个列求和，也可以对多个列运算后求
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shauna570392
Excel高级筛选使用过程中，会遇到弹出“只能复制筛选过的数据到活动工作表”？
1.excel的高级筛选如图，有项“将筛选结果复制到其他位置”，是否可以把筛选结果复制到其他工作表呢？当你去尝试的时候就弹出“只能复制筛选过的数据到活动工作表”，无论你是否把条件区域放到作为数据源的工作表里。2.难道其他位置只是指数据源的同一张工作表内其他单元格区域？答案是否定的，筛选结果可以放到其他工作表，只是高级筛选放筛选结果时不会翻页，你要放到哪里，最好在哪页执行高级筛选。以筛选出姓李的销售
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永洪科技
为什么《八佰》能打破国产战争片的票房天花板？《八佰》之后会是什么？
8月21日，迟到400余天，《八佰》如期正式上映。由于疫情的特殊原因，对于离开电影院太久的观众来说，这是一份巨大的惊喜。看完电影，大家最多的反馈就是，《八佰》太好哭了。八佰讲述的无疑是一个足够悲壮的故事。1937年的淞沪会战，中国军队在三个月内伤亡三十万，五十余万大军奉命西撤，88师的一个团被留下来，死守上海。位于苏州河北岸的四行仓库，成为壮士们最后的阵地。为壮声势、迷惑敌人，对外宣称人数为800
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M159****5579
K均值算法的调优一般可以从哪几个角度出发？
1) 对于离群点和孤立点敏感：数据归一化和离群点处理。2) k值优化：手肘法，轮廓系数法选择3) 初始聚类中心的选择：多次选择4) 大数据集mini-batch-kmeans
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s1223452840
pandas生成时间戳范围常用的两种方法?
有时候，我们可能想要生成某个范围内的时间戳。例如，我想要生成 "2018-6-26" 这一天之后的8天时间戳，如何完成呢？我们可以使用 date_range 和bdate_range 来完成时间戳范围的生成。1 pd.date_range()pd.date_range（['start = None'，'end = None'，'periods = None'，'freq = None'，'tz =
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cda讲师号
pandas生成时间戳范围常用的两种方法?
有时候，我们可能想要生成某个范围内的时间戳。例如，我想要生成 "2018-6-26" 这一天之后的8天时间戳，如何完成呢？我们可以使用 date_range 和bdate_range 来完成时间戳范围的生成。1 pd.date_range()pd.date_range（['start = None'，'end = None'，'periods = None'，'freq = None'，'tz
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赵娜0418
安装workloud后不能使用（MAC系统）如何解决？
Mac系统字体文件路径不同，需要下载simhei.ftt,具体链接如下。然后修改WordCloud(font_path=指向字体文件所在的路径）http://www.font5.com.cn/font_download.php?id=151&part=1237887120
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CDA持证人阿涛哥
Excel重要的技能点
1、vlookup2、index+match3、if4、sumifs5、countifs6、ctrl+e7、left mid right8、字符串拼接9、数据透视表
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fuli2020
机器学习——逻辑回归
负极大似然函数就是损失函数计算梯度公式手写逻辑回归import numpy as np import pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerbc=load_breast_cancer()X=bc['data']Y=bc['target']from sklearn.preprocessing import Standar
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周柃君
线性代数相关笔记整理
1.行列式的性质行列式的转置 将行列四D的行与列互换后得到的行列式，称为D的转置行列式，记为DT或D’。性质1 将行列式转置，行列式的值不变，即DT=D.性质2 互换行列式的两行（列），行列式的值变号。推论 如果行列式中有两行（列）的对应元素相同，则此行列式的值为零。说明 由此性质可知，行列式的行具有的性质，它的列也具有。性质3 用数k乘行列式的某一行（列），等于以数k乘此行列式。推论1 如果行
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梁程晴
机器学习——鸢尾花数据集(Knn分类)
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类
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于家崎
数据分析Python聚类
聚类聚类(Clustering)：将数据集划分为若干相似对象组成的多个组(group)或簇(cluster)的过程，使得同一组中对象间的相似度最大化，不同组中对象间的相似度最小化。或者说一个簇(cluster)就是由彼此相似的一组对象所构成的集合，不同簇中的对象通常不相似或相似度很低聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类源于很
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