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k_0711
NumPy 广播(Broadcast)
广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。实例import numpy as np a = np.array([1,2,3,4])
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卫明真
R的数据结构
1、R的对象与属性 我们已经知道R通过一些对象来运行，这些对象是用它们的名称和内容来 刻画的，其次也通过对象的数据类型即属性来刻画. 所有的对象都有两个内在 属性:类型和长度. 类型是对象元素的基本种类，共有四种:数值型, 包括– 整型– 单精度实型 – 双精度实型字符型复数型1逻辑型(FALSE、TRUE或NA) 虽然还存在其它的类型，例如函数或表达式, 但是它们并不能用来表示数 据;长度是
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周柃君
子查询的相关操作符（[not] in，any和all）
例：1.[not] in查询员工数不少于5人的部门所有员工，显示empno,ename,sal,gradeselect *from emp where deptno in(select deptno from emp group by deptno having count(*)>=5);2.ANY查询基本工资高于30号部门任意员工的其他部门员工信息select * from emp where
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周柃君
子查询
含义：一个select语句中包含另一个或多个完整的select语句。1.标量子查询：返回的结果是一个数据（单行单列），一般出现在select、where、having、join和from子句中。例：查询基本工资高于公司平均工资的员工信息select *from emp where sal>avg(sal);-- 报错where子句中不能聚合函数用标量子查询：（1）查询公司平均工资select av
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yw172716
excel常用函数的用法
1.IF函数用途：根据条件进行判断用法：=IF(判断条件,条件成立返回的值,条件不成立返回的值）=IF(AND(条件1,条件2), 两个条件同时成立返回的值,不成立返回的值)=IF(OR(条件1,条件2), 两个条件之一成立返回的值,都不成立返回的值2.VLOOKUP函数 用途：数据查找、表格核对、表格合并用法：=vlookup（查找的值，查找区域，返回值所在列数，精确还是模糊查找）3.sunm
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zengweiak47
8月20日
集成学习集成学习之结合策略: 平均法 算术平均 加权平均 投票法 相对多数投票法:少数服从多数 学习法:(解释性比较差)AdaBoost:集成学习中使用的学习器使用树模型(为什么使用树模型)防止过拟合分类问题n_estimators 最大学习器数量(迭代次数)(需要优化)learning_rate参数(防止纠错太猛,乘以一个系数,
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周柃君
笛卡尔积连接和内连接
笛卡尔积连接:集合A：{a,b} 集合B：{1,2,3}笛卡尔积：{(a,1),(b,1),(b,2),(b,3),(a,2),(a,3)}进行判断，相等的留下，不相等的排除；得到结果与内连接一样笛卡尔积连接与内连接的区别： 执行顺序完全不一样的-- 查询manager的姓名、所属部门名称和入职日期：ename,dname,job,hiredate(内连接/笛卡尔积连接)⑤select
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隋东芝
Bagging和Boosting的概念与区别
Bagging和Boosting的概念与区别随机森林属于集成学习(ensemble learning)中的bagging算法，在集成算法中主要分为bagging算法与boosting算法，Bagging算法(套袋发)bagging的算法过程如下：从原始样本集中使用Bootstraping 方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）。对于n个训
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fuli2020
机器学习——线性回归
回归分析属于有监督学习算法，回归问题最终输出的是连续变量。线性回归的机器学习表示方法核心逻辑在给定n个属性描绘的客观事物x=(x1,x2,x3,...,xp)中,每个xi都用于描绘某一次观测时事物在某个维度表现出来的数值属性值。当我们在建立机器学习模型捕捉事物运行的客观规律时，本质是希望能够综合这些维度的属性值来描绘事物最终运行结果，而最简答的综合这些属性的方法就是对其加权求和汇总，这就是线性回归
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hcy吃猫的鱼
8.20
1.主成分分析绝对不能用在实验室中，因为数据量太少，偶尔会用在问卷分析中，但也不常用；2.因子分析可用于因子效度分析，但并不常用；3.有几个变量就有几个主成分；4.接受条件：变量个数/最终降成的维度 >3，最终所选的主成分总比例>70%;5.主成分的每一个特征向量是构成主成分的每一个变量的系数，表示了各变量对不同主成分的影响程度大小；6.主成分不能对重要的变量进行压缩；7.主成分回归模型只能用于数
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LXM21
Jupyter Notebook一直提示： '_xsrf' argument missing from POST
问题描述： Jupyter notebook右上角突然显示’_xsrf’ argument missing from POST，无法保存现有file也无法stop 或 run cell。命令行显示报错信息如下：[W 02:50:17.848 NotebookApp] '_xsrf' argument missing from POST[W 02:50:17.849 NotebookApp] 403
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shauna570392
如何计算75%中位数?
有如下例子:数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49一共11项Q1 的位置=（11+1） × 0.25=3， Q2 的位置=（11+1）× 0.5=6， Q3的位置=（11+1） × 0.75=9Q1 = 15，Q2 = 40，Q3 = 43.那
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shauna570392
文件默认用wps打开，如何改为用Excel打开？
点击“windows”标志，打开“开始”菜单；2.在开始菜单的“所有程序”选项中，找到“WPS Office”文件，双击打开；3.找到“WPS Office 工具”文件夹，打开后双击运行“配置工具”；4.在“配置工具”中找到“高级”，点击进入；5.将图示对勾全部取消；6.点击确定，文件的默认打开方式就改为office包括Excel系列了。
30.1680
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fuli2020
机器学习——决策树
决策树是一种实现分治策略的层次数据结构，它是一种有效的非参数学习方法。决策树由节点和有向边组成，树中包含三种结点：根节点：包含样本全集。没有入边，但有零条或多条出边；内部结点：对应于属性测试条件，恰有一条入边，和两条或多条出边叶结点：对应于决策结果，恰有一条入边，但没有出边。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。决策树可以表示为给定决策节点下类的条件概率分布，这一条件概率分布定义在特征
36.2012
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fuli2020
机器学习——决策树
决策树是一种实现分治策略的层次数据结构，它是一种有效的非参数学习方法。决策树由节点和有向边组成，树中包含三种结点：根节点：包含样本全集。没有入边，但有零条或多条出边；内部结点：对应于属性测试条件，恰有一条入边，和两条或多条出边叶结点：对应于决策结果，恰有一条入边，但没有出边。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。决策树可以表示为给定决策节点下类的条件概率分布，这一条件概率分布定义在特征
36.2012
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永洪科技
数智工厂是如何炼成的？从最佳实践案例找答案
数据之道，专业智造：永洪科技制造业解决方案唱响2020智能制造峰会。8月14日，2020工业互联网/智能制造（宁波）峰会隆重召开，作为大数据领军企业的永洪科技受邀参会，永洪科技客户部副总经理李波在峰会上发表了以《数据之道，专业智造：永洪科技制造业解决方案》为主题的主旨演讲，分享了多年服务海尔、美的、格力、奥克斯等众多知名制造企业数字化转型经验，受到了与会嘉宾的广泛关注和高度认可。永洪科技客户部副总
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PGC123
seaborn 画板问题
老师，这是什么色系，为什么这个名称不在下面里面?答：seaborn.set_palette(palette, n_colors=None, desat=None, color_codes=False) 通过searborn调色板设置matplotlib色彩循环参数：palette：seaborn color paltte | matplotlib colormap | hls | husl调色板参
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s1223452840
sklearn里的make_blobs的用法?
scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, cente
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你应该是一阵风丫
map函数解释
map(func,list)函数有两个参数，前面一个是函数，后面一个是序列。该函数的意义是对一个序列进行前面参数函数的操作，然后返回一个新的集合。举个例子：x列表中的每个元素经过test()函数乘以了2，所以返回的列表元素变为了2,4,6,8,10。因为在python3中，map之后并不能直接变为list类型，需要用list()函数转换才行。
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你应该是一阵风丫
pandas之唯一值unique( )，计数值value_counts( )及成员资格isin( )
唯一值unique():从结果可以看到unique()相当于把list变为set计数值value_counts(): 顾名思义，这就是对不同的对象进行计数成员资格isin( ):isin（）就是看test是否在[1,2]中，如果在则True，不在False——摘自网络
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