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zzz778290113

模型如何根据样本的权重来进行调整：在更新样本权重之后，模型会通过更改自身模型的形状，更加小心的对待这些权重大的样本，从而达到这样一个效果！牺牲权重小的样本，尝试将权重大的样本预测正确。这时，模型会在每一次分类的情况下计算分类之后的误差率，选择误差率最小的分类结果adaboost在处理多分类问题时，可参考逻辑回归将多分类问题转化为二分类问题。如果存在样本不均衡的问题，那么可以在基分类器决策树中通过c

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shenlx

业务分析的四种方法论

三步式方法论（1）确认数据范围；（2）确认分析维度；（3）输出数据指标。帕累托分析（通过二八法则，找出核心部分）量化数据指标，比较分析选择合适的指标，计算累计值和累计百分比，制作帕累托图，根据二八法则找出核心部分内容。RFM模型分析（主要用于数据分类分析）（1）结合业务场景，选择关键指标（1个或多个）;（2）根据指标划分不同程度；（3）设计分类模型（均值、中位数、概率分布分析等）；（4）根据模型将

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michelle.qin

【Python】字符串格式化之%s、%d、%f的使用

python之%s、%d、%f的使用【%s】#%s打印时结果是原字符串#%2s意思是字符串长度为2，当原字符串的长度超过2时，按原长度打印#%7s意思是字符串长度为7，当原字符串的长度小于7时，在原字符串左侧补空格，#%-7s意思是字符串长度为7，当原字符串的长度小于7时，在原字符串右侧补空格，#%.2s意思是截取字符串的前2个字符#%.7s意思是截取字符串的前7个字符，当原字符串长度小于7时，即

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田先生1

POWER BI 中的替换问题

近期有个小伙伴问我一个问题，有一张数据表，想对其中一列的某些字段进行替换，有没有什么办法。我一想，这不就是数据清洗的东西吗，正好最近小白也在学，就答应帮他试试，下面我们一起来看下我的成果吧。首先看下数据，一个简单的场景，有若干衣服的型号，比如女装L码，女装M码，男士XL码，男士XXL码，儿童80，儿童100等尺码，现在需要把尺码去掉，只展示衣服是男装还是女装或者童装。先说下思路，通过观察这份数据可

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LXM21

excel中的CHOOSE()函数

1.功能：根据索引值返回后面对应的值2.choose函数的语法格式=Choose(index_num, value1, [value2], ...)=Choose（索引值，值1，值2，，，）参数Index_num ——可以是表达式（运算结果是数值）或直接是数值，介于1-254之间。当index_num 等于 1时，choose 函数返回 value1。如果为 2，则返回 value2，以此类推。3

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陈yy123

一元线性回归多元线性回归模型搭建步骤

明确需求（因变量Y）采集数据，数据清洗（缺失值，异常值（3倍标准差），分类变量）变量筛选（相关系数，散点图）分割测试集（80%），训练集（20%）用训练集来做回归模型（F检验，t检验，R^2 ，调整R^2）,R^2不能太高，不能太低模型检验，高斯马尔科夫假设（a. 线性于参数 b. 随机抽样 c. 不存在完全共线性 d. 误差的条件均值为零误差 e的同方差性 f. 误差的正

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开花结果02

VLOOKUP：基础查询、反向查询、多条件查询、返回多列

1.基础查询公式的用法：=VLOOKUP(检索关键字，查找范围，返回第几列，是否精确匹配)2.反向查找的固定公式用法：=VLOOKUP(检索关键字，IF({1,0},检索关键字所在列，查找值所在列)，2，是否精确匹配)注意：这里使用了数组的公式，不能直接回车，需要使用Ctrl+Shift+Enter，否则会出错3.多条件查找的固定公式用法：=VLOOKUP(关键字1&关键字2，IF({1,0},序

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隋东芝

match与index函数组合可以实现vlookup的反向查找功能

match与index函数组合可以实现vlookup的反向查找功能match函数特点: 给出一个查找值，返回在指定范围的相对行号或列号。index函数特点：给出行或列号，在指定范围获取查找值。1、反向查找根据产品名称，查找编号思路：先查找产品名称在C列的位置--match函数再查找此位置下的在B列的值--index函数公式：=INDEX(A1:A7,MATCH(E4,B1:B7,0))2.双向查

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隋东芝

图表是将复杂的数据转变成清晰的可视化效果，能直观地体现数据间的关系。图表分类对比类柱状图统计时间段或各类别的变化区别： ①条形图直观地看到差异，柱状图很难直观的看出差异，因为人眼扫描物体的方向，看左右不太方便，看上下更直观； ②很少用条形图展现时间维度下的变化趋势，柱形图可以很好地展现时间维度下的变化趋势条形图各项类别的变化，左侧为类别折线图一定时间内的变化趋势，往往结合时间维度使

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小朱520

python中三种查看数据类型的区别

图中1表示查看数据中数值型数据的类型，2表示只查看oject类型的数据类型。其中count代表共有多少数据，unique代表每列数据中有几类，比如性别一列为2表示两类，top表示那种类型出现次数最高，freq表示出现次数最高类别的次数。这个可以查看不同类型的全部数据类型注意三者的区别

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叶yyf

RFM模型的步骤以及总结

1、根据业务需求来选取指标2、根据指标划分不同的程度3、设计分类模型4、根据模型将数据划分到不同的类别下RFM总结：1、结合实际业务选取关键数据指标分析，不是千篇一律的最近一次消费时间、消费频次、消费金额2、定义R值、F值、M值数据区间分隔时，发现明显断档数据可以通过散点图、透视表、构成类图等进行判断3、除了选取讲解的3个核心业务指标进行交叉分析，也可以同时分析4个、5个指标，或者只需要分析2个指

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小朱520

机器学习回归树的构建以及参数的优化，和模型的保存具体操作流程

上图是回归树的代码操作，只是简单的执行，里面的参数并没有优化，上图是对回归树的一些参数进行优化的操作，图中的1，是可以显示出模型在优化的过程当然也可以不设置，2是打印出最优模型形成的参数，3可以说是相同的意义取一个就可以，最下面的是将打印出的最优参数进行带入测试，而上面是直接在2的基础上得分。上图是如果觉得这个模型比较好还需要再利用，可以进行保存，可以节约下次使用模型还需要进行训练的流程，把直接训

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赵娜0418

python中filter函数返回的结果应该如何解释？

语法以下是 filter() 方法的语法:filter(function, iterable)参数function -- 判断函数。iterable -- 可迭代对象。返回值返回一个迭代器对象filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。filter函数有两个参数，第一个参数是函数(也就是上述代码中的None),第

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zzz778290113

支持向量机算法

svm算法：SVM本身是一个强分类器，他的目的是找到最优的超平面，SVM思想：找到一个超平面，如果可以使得最不确性样本最确性，可能就找到一个最优的超平面SVM这个算法很慢正确分类的点来说，几何间隔就是点到超平面的距离点到线的距离越小，几何间隔越小，确性度就越小损失函数就是最大化最小的几何间隔svm算法会强行不让分类点落在超平面上确信度的理解：1. 没有通过距离来描述确性度2. 通过几何间隔来描述确

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UIROIS

如果需要采用三个单独的值并将它们合并为一个日期，请使用 Excel 的 DATE 函数。技术细节DATE 函数返回表示特定日期的连续序列号。语法：DATE(year,month,day)DATE 函数语法具有下列参数：Year ：必需。year 参数的值可以包含一到四位数字。Excel 将根据计算机正在使用的日期系统来解释 year 参数。默认情况下，Microsoft Excel for W

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开花结果02

sql:MySQL忘记登录密码怎么办

问题：MySQL忘记登录密码怎么办解答：1、运行该软件安装包2、点击remove，选择mysql server，把mysql server卸载掉3、点击add重新安装mysql server安装直接默认下一步，知道某一步需要设置密码，建议设置一个简单好记的密码，再继续下一步至安装结束即可

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小朱520

机器学习中决策树的中英文展示操作

操作以上代码可以展示出树的模型，标注1的地方是需要先在cmd里pip install 它，然后把装有grabhviz的文件放入2中执行即可。想要让树的根节点展示为中文，需要先执行1，然后在装有grabhviz的文件下的bin里查找存入的tree，dot文件使用Notepad++打开，然后修改fontname为2，然后在anacondaprompt打开输入cd 和1中的文件路径进行执行，然后输入2

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宋俊花

word中输入平方的3种方法

这几天的统计学，用word记笔记很有难度，公式符号，最简单的平方，开始也不会输入，后来发现不难，有4种方法呢：1. 输入2，选中2，点击开始菜单，字体中的X22. 快捷键：输入参数，先不输2，按快捷键 ctrl shift "+"的键，光标变如下图，上角标处，再输入2. 再次按这个组合键，光标恢复正常。同理，ctrl “+”的键，光标会在下角标，可以输入X1 X2 3. 插入特殊字符

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隋东芝

机器学习小结8.8

一、机器学习的分类①监督学习（supervised learning）：线性回归，逻辑回归，KNN，神经网络，决策树，集成学习，SVM，贝叶斯，协同过滤，LDA②无监督学习（unsupervised learning）：聚类、关联规则，PCA降维③半监督学习（semi-supervised learning ）：半监督分类，半监督回归，半监督聚类，半监督降维④强化学习（reinforcement

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雯子哦呀呀

给出object类型的出生日期如何提取年龄

# 设立一个DataFramedf=pd.DataFrame([['1985-04-01',2,3],['1999-01-01',np.nan,5.0],[np.nan,2,3],[1998,2,3]])df# 把第一列的变量类型改为字符串型，再查看DataFrame的类型df[0]=df[0].astype('str')df.info()# 提取出生日期的前4个字符，就是出生年df[0].map

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