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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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hcy吃猫的鱼
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1.欺诈识别方法：逻辑回归、异常检测聚类；2.评分卡分类：申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡；3.判断过拟合的条件：(1).训练集的判定系数大于90； (2).训练集的判定系数减去测试集的判定系数得出一个负值时，可能是欠拟合；4.数据分区是来评估模型是否有过拟合问题；5.判定系数只适用于连续型变量；6.当y的各取值所占比例不平衡时，得出的正确率不可信；7.谐波平均数：f1=2P*R/(P+R)
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詹惠儿
jupyter notebook如何安装目录插件？
问：jupyter notebook如何安装目录插件？答：第一步：打开cmd窗口，依次执行以下命令：1. 更新pip：python -m pip install --upgrade pip2. 更新Jupyter ：pip install --upgrade jupyter3. 安装 nbextensions：pip install jupyter_contrib_nbextensions4. 配
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9047_1575431266
数据分析思路
数据分析是在当今每个企业都所需要涉及的一门学科，数据分析的书随便一搜就会有太多教大家如何的去使用。大致能把搜到的书分为两类：第一类讲数据理论统计学相关的，第二类就是数据分析工具应用类型的。而大部分我们所购买的书基本都是某一类工具如何使用去进行数据分析，但是看完过后还是不太懂什么是数据分析，应用到实际工作场景中照样很迷茫不知道该如何下手，这是什么原因呢？有的小伙伴会说：我想分析的根本没有数！拿到的这
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9047_1575431266
数据分析常用6种分析思路
01流程 完成一项任务，通常需要一系列操作，比如做菜，得先想好吃啥，然后买菜、洗菜、切菜、炒菜。 1.1行动步骤 行动步骤就是先确定起点、终点(目标)，然后将起点和终点的距离拆分成一个个小步骤，知道先做什么，后做什么。 注：图中小黑点表示该步骤下可以选择的行动方案 e.g. 常见的数据分析路径之一是SAS公司提出的SEMMA范式：1. Sample，数据抽样，保证数据的效度和信度；效度是指数据的准
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9047_1575431266
Excel学习 -- 函数基础
Excel函数基础 1. 单元格是函数的作用对象； 2. 函数由等号、函数表达式、操作符、参数、返回值五部分组成； 3. 商业智能报表中使用的常用函数分类：数学函数、文本函数、逻辑函数、查找定位函数、日期和时间函数、统计函数； 4. 函数中使用的基本数据类型包括：整数型、小数型、布尔型、文本型、日期型； 5. 一个函数的返回值可以作为另一个函数的参数使用（嵌套函数）；
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9047_1575431266
数据分析
1.同比与环比表示什么同比：与历史同时期比较，就是与不同年份的同一时期作比较例如：2019年7月份与2018年7月分相比环比：与上一统计段比较，就是与前一个相邻的时期作比较例如：2019年7月分与2019年6月份相比2.阐述一个数据分析的主要流程（例子：航空客户价值分析）业务系统 ——> 数据抽取 ——> 数据探索与预处理 ——> 建模&应用 ——> 结果&反馈3.如何进行异常值处理在数据预处理时
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zengweiak47
8月19日
SVM的SMO算法如果只对一个a优化,简介使a也成了常数,a可以右其余a表示优化算法: 梯度下降法 坐标轴下降法 SMO算法线性SVM:硬边距,软边距(允许有错误) 硬边距求解: 1.目标:分类间隔最大,优化:分割面 2.两个约束条件:分割面能够把正负样本点分开;点到分割面的距离最大,点事支持向量点 3.约束条件转换到一个不等式中:
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赵娜0418
用python如何实现矩阵转置？
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns=list
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开花结果02
excel:NUMBERSTRING函数
函数介绍：NUMBERSTRING函数是将小写数字转换成中文大写数字的函数，此函数仅支持正整数，不支持有小数的数字。参数介绍：=NUMBERSTRING(VALUE,TYPE)value：要转化的数字type：返回结果的类型，有三种：1，2，3=NumberString(1234567890,1) 返回结果：一十二亿三千四百五十六万七千八百九十=NumberString(1234567890,2)
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赵娜0418
MySQL8.0报Error Code 1148的错误
在windows系统的MySQL8.0中尝试执行以下语句时报错mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/filename' INTO TABLE tablename; ERROR 1148 (42000): The used command is not allowed with this MySQL version所用的指令在当前MySQL版本不被允许，但其实My
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宋俊花
python 中的 type(), dtype(), astype()
函数说明type()返回数据结构类型（list、dict、numpy.ndarray 等）dtype()返回数据元素的数据类型（int、float等）备注：1）由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型，因此不可调用dtype()函数2）np.array 中要求所有元素属于同一数据类型，因此可调用dtype()函数astype()改变np.array中所有数据元素的数据类型。备注：能用dt
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周柃君
联合查询
进行纵向追加，追加的条件：字段的个数、数据和数据类型必须完全一致，字段名不一样是可以的。横向连接字段增加了，纵向追加是字段个数不变，但是行增加了。例：-- 合并查询-- union去重select * from t1unionselect * from t2;-- 重复部分被剔除 -- union all不去重select * from t1union allselect * from t2;--
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周柃君
横向连接和纵向合并
关键字段可以把多张表连接成一张大表。MySQL只支持三种连接方式：内连接和外连接（左连接和右连接）内连接没有方向性和主副关系数据支持三种对应方式：1. 一对一对应：关键字段的取值有无重复值2. 一对多对应：3. 多对多对应：一个用户可以对应对各地址，多个用户可以填同一个地址。 学生信息表，成绩表，课程表之间的连接关系。多对多转化成一对多（学生信息表对应成绩表，课程表也对应成绩表）为什么要拆表？（
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