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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助教老师

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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马敏11

python中统计分析的最小二乘法

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。原理在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1,y1.x2,y2... xm,y

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詹惠儿

数据预处理时的数据归一化，标准化及正则化的区别是什么？

问：数据预处理时的数据归一化，标准化及正则化的区别是什么？答：归一化一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位，常用的是Min-Max 归一化；标准化也可以理解为归一化，常用的是Z-Score 标准化，把数据映射到均值为 0 ，方差为 1 的分布上；正则化主要用于避免过拟合的产生和减少网络误差，常见的有正则项有 L1 正则和 L2 正则。

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姚慧扬

支持向量机

线性SVM:硬边距:1.目标是分类间隔最大,优化分割面; 2.两个约束条件:a.分割面能够把正负样本点完全分开,b.点到分割面的距离最大,点是支持向量点 3.把约束条件转化到一个不等式中;支持向量的点到面的距离最小 4.将有约束条件的优化问题转化无约束条件的优化问题,通过引入拉格朗日函数 5.利用SMO求解:固定其它参数α,每次优化两个参数α(求解拉格朗

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shauna570392

pandas填充数据应该怎么写

fillna()是最主要的处理方式了。12df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])df1代码结果：01201.02.03.01NaNNaN2.02NaNNaNNaN38.08.0NaN用常数填充：1df1.fillna(100)代码结果：01201.02.03.01100.0100.02.02100.0100.0

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liting李

power bi横轴如何按指定序列排序？

在power bi中如果想要按照周一，周二，周三....周日的序列如何进行排序呢？答：参考链接：https://www.jianshu.com/p/86ff4061072a

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外部数据的读取与保存

getwd() #查看工作路径 dir()#查看工作路径中存储的文件信息文件--->更改工作路径#更改工作路径（1）文本文档文件的读取：‍‍read.table(file="数据.数据类型",header=T,sep=””)str()#浏览存储类型和结构信息 names()#查看数据框的各域名 head()#前六行> str(A)

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永洪科技

入选2020爱分析银行和零售数字化转型代表厂商，永洪科技有哪些经典案例可以借鉴？

近日，《2020爱分析·银行数字化厂商全景报告》、《2020爱分析·消费品与零售数字化厂商全景报告》先后发布，永洪科技入选银行、零售行业数字化转型的代表厂商，聚焦自助式报表分析、自助式AI建模场景，获得报告的推荐。以下摘选《2020爱分析·银行数字化厂商全景报告》：银行数字化全场景地图爱分析基于对国内商业银行和数字化厂商的调研，准确定义了16个银行业数字化场景，涵盖零售、小微、对公、资产与财富管理

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读童话的狼

修改DataFrame的column名称的两种方法

先建立一个DataFrame>>>import pandas as pd>>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})>>> a A B C0 1 4 71 2 5 82 3 6 9方法一：直接赋值>>>a.columns = ['a','b','c']>>>a a b c0 1 4 71 2 5 82 3 6 9一次要更

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开花结果02

powrbi如何连接数据库

问题：powrbi如何连接数据库解答：步骤一：下载插件然后点击了解信息信息，下载插件步骤二：安装下载完安装包后，双击打开安装包，按照默认选项进行安装即可。步骤三：配置数据源首先，依顺序打开【开始菜单】——【控制面板】，若在窗口中能找到【管理工具】选项则单击管理工具；若不能找到则在窗口右上角的“查看方式”下拉框中下拉选择“小图标”或者“大图标”，然后就可出现【管理工具】选项了，单击进入。2、在弹出的

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LXM21

定比和定距的区别

1.定距数据(Interval):具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。2.定比变量(Ratio):数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。

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s1223452840

pandas 查看数据基本信息的几种方法?

data.info() 查看数据基本信息 , 如数据维度.data.head(num) 如果我们的数据量非常大，我想看看数据长啥样，我当然不希望查看所有的数据了，这时候我们可以采用只看头部的 n 条或者尾部的 n 条。查看头部的n 条数据可以使用 head 方法，查看尾部的 n 条数据可以使用 tail 方法。data.shape()Pandas 中的数据结构都有 ndarray 中的常用方

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