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雯子哦呀呀

机器学习的分类及各自的特点、方法、应用

机器学习的分类：有监督、无监督、半监督1.有监督学习：特点---训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签，因此又称为有导师学习。举例子---学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程目标---获得泛化能力方法---决策树、支持向量机、监督式神经网络应用---手写文字识别、声音处理、图像处理、垃圾邮件分类与拦截、网页检索、基因诊断、股票预测等任务---预

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fuli2020

随机森林分类器的实现

1. np.random. 在1到100当中，生成随机的10个整数，不能重复，放在一个list里面2. 对这个list进行for循环，在循环当中，实例化空的决策树，将上面的list里面的元素当做随机数种子放进去，将这个决策树结果记录到某一个list下面。3. 对这个决策树的list，进行循环，训练数据。4. 最后，给出随机森林的feature_importance最后一点要求，2，3两部使用一行代

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马敏11

DAX 表达式： Power Pivot 的特有函数集1. DAX表达式的结果应用在数据透视表中2. DAX表达式的结果作用于整列或者表中所有行3. 还需注意以下几点：a. 表名用“''”引用。b. 字段名（列名）用“[]”引用。c. 要注意函数表达式中参数的数据类型，尤其是要将“表”与“数值”正确区分。d. 与Excel公式相同，除了直接在编辑器的公式区域输入公式外还可以通过单击公式编辑栏前的“

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-黄纬

数据分析第五步：图标制作之子弹图

1、我们在进行图表制作时，需要思考什么样的图表才能清晰的解读数据？图表结论怎样锋利的指向业务问题？图表细节如何调整成想要的样式？2、子弹图:因形似子弹而得名，用于反映各类别的完成情况，如下图各员工销售目标完成情况：

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赵娜0418

如何使用Numpy的乘法计算？

使用Numpy的乘法也称为向量化，其主要目的是减少或消除程序中的for循环的显式使用，通过该向量计算变得更快。Numpy是python中用于数组处理和操作的包中的内置。对于更大的矩阵操作，我们使用numpy python包，它比迭代的一个方法快1000倍。# We need install numpy in order to import itimport numpy as np# input t

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赵娜0418

全局变量可以再什么情况下使用？

当局部没有定义该变量，python会去全局查找该变量，并使用全局查找到的第一个变量，以下代码展示了这种情况：# Uses global because there is no local 'a'def f():print 'Inside f() : ', a# Variable 'a' is redefined as a localdef g():a = 2print 'Inside g() :

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于家崎

数据分析Python基础（803）

Python基础Python中最基本的数据类型：>> 1. 布尔类型(bool)：表示真假的类型，仅包含True(真)和False(假)两种取值> 2. 整型(int)：表示整数，例如1，2，1000，10000> 3. 浮点型(float)：表示小数，例如3.1415；或是科学记数法表示的数字，例如：3.14e3(3.14的乘以10的3次方)> 4. 字符串类型(str)：表示字符组成的有序序列

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UIROIS

ndarray的矩阵运算

矩阵、标量、向量/矢量是数学概念，数组是编程中的概念。在计算机编程中，矩阵可以用数组形式表示，标量可以用数值表示，向量/矢量可以用数据结构表示。向量化/矢量化：就是将自然数据，转化为计算机可以处理的数据结构。import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])arr2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 1. 数组和数

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M159****5579

Python--对象和变量

一切皆对象：Python中的⼀切都以赋值给变量或者说作为参数传递给函数。各种各样的数据类型就代表了对象的类型。“对象”本身，还需要具备以下特性： 1. 身份：每个对象都有⼀个唯⼀的身份标识⾃⼰，任何对象的身份都可以使⽤内建函数 id()来得到，可以简单的认为这个值是该对象的内存地址。2. 类型：对象的类型决定了对象可以保存什么类型的值，有哪些属性和⽅法，可以进⾏哪些操作，遵循怎样的规则。可以

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liting李

条件格式之周末突出显示

想将excel表格中是否是周末突出显示，公式和步骤都没错，为何突出显示第一行了呢？这是由于在最开始是选择的数据区域没有选择正确。数据选择区域位A2：D13,从第二行开始的。由于选择数据时选中了第一行，故出现此错误。

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zjjwf

Bagging（装袋法）和 Boosting（提升法）的比较

Bagging VS Boosting1. 1. 样本选择上Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独⽴的。Boosting：每⼀轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发⽣变化，⽽权值是根据上⼀轮的分类结果进⾏调整。2. 样例权重Bagging：使⽤均匀取样，每个样例的权重相等。Boosting：根据错误率不断调整样例的权重，错误率越⼤则权重越

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zjjwf

随机森林算法的优缺点比较

随机森林有许多优点：1.准确率极高2.能够有效地在大数据集上运行3.引入了随机性，不容易过拟合4. 随机森林有很好的抗噪声能力，但是在在数据噪音比较大的情况下会过拟合。5.能处理很高维度的数据，而且不用降维6. 不仅能处理离散型数据，还能处理连续型数据，而且不需要将数据集规范化7.训练速度快，能够得到变量重要性排序8.容易实现并行化9.即使对于缺省值问题也能够获得很好得结果10.超参数的数量不是很

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haoyumeng

最小二乘法

最小二乘法 Method of Ordinary Least Squares 原理：构造合适的估计量，使得残差平方和（Residual Sum of Squares, RSS）最小。 Sum(ui^2) = Sum{(Yi - B1 - B2Xi)^2} 然后，RSS对B1和B2求偏导数。令一阶偏导为0，代入得B1、B2

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shauna570392

./和../有什么区别？

1、./是当前目录2、../是父级目录根目录指逻辑驱动器的最上一级目录，它是相对子目录来说的。打开“我的电脑”，双击C盘就进入C盘的根目录，双击D盘就进入D盘的根目录。其它类推。根目录在文件系统建立时即已被创建，其目的就是存储子目录（也称为文件夹）或文件的目录项。电脑中的子目录很好理解，例如：1、C:\是父目录，C:\Windows就是C:\的子目录。2、C:\Windows\System32\就

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shauna570392

数据分布变换为近似正态分布，如何处理？

1、对数变换即将原始数据X的对数值作为新的分布数据：X’=lgX当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1）还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X）对数变换常用于（1）使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布，人体中某些微量元素的分布等，可用对数正态分布改善其正态性。（2）使数据达到方差齐性，特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时

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k_0711

数据操作语言DML

字段名与字段值的个数、顺序、和数据类型必须一一对应指定字段名插入：inser into 表名(字段名1[,字段名2,…]) values(字段值1[,字段值2,…]);不指定字段名插入：需要为表中每一个字段指定值，且值的顺序和数据表中字段顺序相同insert into 表名 values(字段值1[,字段值2,…]);批量导入数据：为了安全起见，MySQL8.0默认不允许客户端从本地载入文件，因此

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shauna570392

线性关系检验是什么？

线性关系检验是检验自变量x和因变量y之间的线性关系是否显著，或者说，它们之间能否用一个线性模型y=β0+β1x+ε来表示。为检验两个变量之间的线性关系是否显著，需要构造用于检验的统计量。该统计量的构造是以回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE）为基础的。将SSR除以其相应的自由度（SSR的自由度是自变量的个数k，一元线性回归中自由度为1）后的结果称为均方回归，记为MSR；将SSE除以其相应的自

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2384_1593313827

常量/函数名描述样例输出结果pi圆周率math.pi3.141592653589793e自然常数(自然对数的底数)math.e2.718281828459045fabs()绝对值math.fabs（-3）3.0floor()向下取整math.floor(66.66)66ceil()向上取整math.ceil(98.3)99factorial()计算阶乘(n!)math.factorial(5)12

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2384_1593313827

Python中最基本的数据类型

Python中最基本的数据类型：>> 1. 布尔类型(bool)：表示真假的类型，仅包含True(真)和False(假)两种取值> 2. 整型(int)：表示整数，例如1，2，1000，10000> 3. 浮点型(float)：表示小数，例如3.1415；或是科学记数法表示的数字，例如：3.14e3(3.14的乘以10的3次方)> 4. 字符串类型(str)：表示字符组成的有序序列>> 包括以上的

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Python中最基本的数据类型

Python中最基本的数据类型：>> 1. 布尔类型(bool)：表示真假的类型，仅包含True(真)和False(假)两种取值> 2. 整型(int)：表示整数，例如1，2，1000，10000> 3. 浮点型(float)：表示小数，例如3.1415；或是科学记数法表示的数字，例如：3.14e3(3.14的乘以10的3次方)> 4. 字符串类型(str)：表示字符组成的有序序列>> 包括以上的

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