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shauna570392

为什么a和[1,2,3]的ID却不一样呢？a的值也是[1,2,3]呀

答：[1,2,3]这个列表赋值给a，a是一个对象，占存储空间为一个id没赋值的会开辟一个存储空间，是另外的id把a，b的值都赋值为[1,2,3]，值相同，但其实是两个变量，id不一样，这个要区分清楚

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hcy吃猫的鱼

1.Series是一维的，DataFrame是二维的；2.map（）函数只能应用于Series;3.apply（）函数应用于DataFrame中的每一列；4.applymap()函数可以一次性对DataFrame的多列数据进行相同的操；5.表追加（append）时对应不上的会变为空值，可以一次性追加多个表；6.concat()默认以0轴进行拼接, 即上下拼接；7.删除某列中空值时，在dropna(

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zzz778290113

感知机算法：用一条线来做分类，线的上方属于一类，下方属于另一类感知机的结果是通过一条线将测试集百分之百的分开对于非线性不可分的数据及来说，是找到一条高维的曲线来将类别分开是一种有监督模型超平面：超平面就是超平面在一维和二维空间下就是一条线xgboost安装：pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple对于感知机来说初

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fuli2020

无监督聚类算法

无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。无监督学习的代表算法有聚类算法、降维算法聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性（同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。Kmeans计算过程：创建k个点作为初始质心（通常是随机选择）当任意一个点的簇分配结果发生改变时

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小朱520

机器学习，对贝叶斯的三种模型的简单总结

贝叶斯常常用于文本的分类问题，有两种对于处理文本特征的模型第一种：词袋模型是把原来的1转为2，第二种为是比较常用的，当然还有结巴：贝叶斯有三种模型，分别是多项式模型多用于离散化数据，有一个参数需要优化还有就是伯努利模型同样适用于离散化数据，但是他的取值只能是1和0这样的二值化处理，也是有一个参数需要优化：第三个是高斯模型，适用于连续变量，没有需要优化的参数可以直接使用。一下是三种模型的代码操作

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隋东芝

因数与倍数：在整数除法中，如果商是整数而且没有余数，被除数就是除数的倍数，除数是被除数的因数。一个数的因数是有限的，一个数的倍数是无限的。完美数：又称完全数或完备数，是一些特殊的自然数，它的所有真因子（即除了自身以外的约数）的和（即因子函数），恰好等于它本身。第一个完美数：6（1+2+3=6）第二

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听海@看日落

Python random() 函数

描述random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。语法以下是 random() 方法的语法:import randomrandom.random()注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。参数无返回值返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。实例以下展示了使用 random() 方法的实例：实例#

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LXM21

python模块的导入操作

1.通过包名导入模块语法：import+包名对于有些在一些工具包的模块，想引用的话需要在模块名前加上工具包的名字。注：导入pyplot这个模块的时候我们需要加入matplotlib的才能正确导入。2.导入的其他操作2.1多模块同时导入——不需要将模块一个一个进行导入，我们可以同时导入多个模块，且重命名。2.2部分方法/函数导入导入语法：from 模块名 import 函数名 as 别名这种导入方式

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LXM21

安装pymysql提示需要升级pip

提示：解决：1.先在Anaconda prompt执行升级pip的命令：python -m pip install --upgrade pip2.再执行安装pymysql的命令3.执行pip show pymysql查看一下是否安装成功：安装成功

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赵娜0418

Excel中报#N/A错误的原因及解决

返回#N/A错误值原因公式无法返回合法值时，将会出现该#N/A错误，可能包含以下几种情况：1、手工标记单元格为暂时缺少的数据。例如，在单元格中输入#N/A或公式“=NA()”。2、省略了函数中必不可少的参数。3、使用 LOOKUP、VLOOKUP 等函数查找值时，当要查找的值小于查找区域中的第一个值时，将返回 #N/A 错误值。4、参加运算的数组为同一个方向，且尺寸不同，也会

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赵娜0418

Excel中报#NAME?错误的原因及解决

返回#NAME?错误值原因Excel 无法识别公式中的文本时，将会出现#NAME?错误，可能包含以下几种情况：1、公式中使用了未定义的名称。2、函数名称或已定义的名称拼写不正确。3、公式中的文本未使用双引号括起、区域引用中未输入冒号分隔、引用其他工作表时未使用单引号括起。4、公式使用了未安装的加载项中的函数。返回#NAME?错误值的解决方法1、检查是否使用了工作表或工

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赵娜0418

Excel中报#VALUE!错误的原因及解决

返回#VALUE!错误值原因使用的参数类型不正确时，将会出现#VALUE!错误，可能包含以下几种情况：1、当公式或函数的参数类型不正确时。例如，公式“=SUM(abc,def)”将返回#VALUE! 错误值，因为 SUM 函数的参数必须是数字，而此处传递给 SUM 函数的参数却是文本类型。2、当需要使用单个值时却使用了区域。3、输入或编辑数组公式后未按【Ctrl+Shift+En

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赵娜0418

Excel中报#NUM!错误的原因及解决

返回#NUM!错误值原因如果公式或函数中使用了无效数值，将会出现#NUM!错误值，可能会包含以下几种情况：1、当公式或函数需要数字参数时，传递给公式或函数的却是非数字参数。2、公式或函数使用了一个无效参数。例如，公式“=SQRT(-4)”。3、一个使用迭代算法的函数并且该函数无法得到计算结果。例如IRR和RATE函数。4、公式的返回值太大或太小，超出了Excel限制的范围。Ex

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赵娜0418

Excel中报#DIV/0!错误的原因及解决

返回#DIV/0!错误值原因如果公式中进行了除以0 的运算，将会出现#DIV/0!错误值，可能包含以下几种情况：1、公式的除数中包含数字0。2、公式中的除数包含值为0的单元格或空白单元格。#DIV/0!错误值的解决方法1、检查输入的公式中是否包含除数为0的情况；2、如果除数为一个空白单元格，则 Excel 会将其当做0来处理。用户可通过修改该单元格的数据或单元格的引用来解

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赵娜0418

Excel中报#REF错误的原因及解决

返回#REF!错误值原因当公式使用了无效的单元格引用时，将会出现#REF!错误，可能包含以下几种情况：1、删除了已经被公式引用的单元格。例如，单元格 A1 中包含公式“=B1+C1”。如果将单元格 B1 删除，那么该公式将返回 #REF! 错误值。2、复制公式到其他位置时，其中的单元格引用变为无效。例如，单元格 B2 中包含公式“=A1”，如果将该公式复制到 B1 中，公式将返回 #

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s1223452840

打开jupyter notebook时浏览器不能自动弹出问题?

解决办法一：将http://localhost:8888/tree复制到浏览器打开此种方法每次需要重新输入，或复制链接，略显麻烦，请移步到方法二解决办法二：1、win+r 然后输入cmd,回车打开命令窗口2、在命令窗口中输入jupyter notebook --generate-config，回车，有的电脑会提示输入y/N，输入y，回车找到jupyter notebook --generate-c

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s1223452840

np.argsort()函数的功能和用法?

np.argsort()函数将数组的值从小到大排序后，并按照其相对应的索引值输出一维数组:a = array([3, 3, 6, 2, 1, 9])print(np.argsort(a))输出:[4 3 0 1 2 5]分析：a[4]=1 为ａ中最小值，排序后第一个为１，其索引为４；a[5]=9 为a中最大值，排序后最后一个为９，其索引为５．

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liting李

如何优化模型？

如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：1）重新选择一个新的模型；2）模型中增加新的考虑因素；3）尝试调整模型中的阈值到最优；4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模

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马敏11

python中关于math模块的引用

先引用math 全拼：mathematicsimport math查看math下所有功能dir(math) ['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign',

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liting李

参数估计-两个参数总体区间估计、样本量确定

一、两个总体均值之差的区间估计1、大样本估计两个总体为正态分布，或两个总体不服正态分布但两个样本都为大样本，根据抽样分布知识可知两个样本均值只差服从期望为（μ1-μ2）、方差为（）的正态分布，转化为标准正态分布当和都已知，两个总体均值之差μ1-μ2在1-a置信水平下的置信区间当和都未知，用样本方差和来代替2、小样本估计先要有假定1）两个总体都服从正态分布2）两个随即样本

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