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anranhui

如何连接Oracle数据库

使用 PLSQL 连接Oracle数据库：第一步：下载，安装PLSQL。要放在不含中文，空格的路径。第二部：整合官方推荐软件。先不登陆，关掉登陆界面，打开不登陆用户的界面：点击tools——>preferences——>填出默认界面。第三步：把第一步的路径复制到上面的空格，下面的是路径+oci.dll,点击apply——>ok,关闭。第四步：连接。再次打开，password：安装时自己设定的。

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zjjwf

贝叶斯算法的优缺点

优点：1、对待预测样本进行预测，过程简单速度快(想想邮件分类的问题，预测就是分词后进行概率乘积，在log域直接做加法更快)。2、对于多分类问题也同样很有效，复杂度也不会有大程度上升。3、在分布独立这个假设成立的情况下，贝叶斯分类器效果奇好，会略胜于逻辑回归，同时我们需要的样本量也更少一点。4、对于类别类的输入特征变量，效果非常好。对于数值型变量特征，我们是默认它符合正态分布的。缺点：1

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michelle.qin

统计学-错题收集

卡方=（25-1）*0.0036/0.0025=34.56计算kfa/2和kf1-a/2kfa/2：kf1-a/2：卡方落在（kf1-a/2，kfa/2）之间，落在接受域，接受H0，H0是无差异，认为无差异

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anranhui

如何查看自己的IP地址，Oracle常见端口1521

第一步：Windows+R，调出命令窗口cmd第二步：输入ipconfig,回车，即可显示图中

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chuncha.lz

Power BI-M函数和结构化数据

EXCEL是PQ的数据源，数据源变，PQ会跟着变；但是PQ不会影响数据源数据每换一个平台，都需要先检查每个字段的数据类型（文本型不会变，主要看下数值、日期、布尔型）补充列：合并查询（join）；补充行：追加查询（union）M函数：严格区分大小写，每个单词的首字母是大写调出M函数列表：PQ主页-新建源-空查询，输入= #shared 回车记录转化成表：转换-到表中自定义函数创建方法：主页-空查询-

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hcy吃猫的鱼

1.导数表达式中多多少除多少；2.乘积的导数：每次求一个导数，然后再加总求和；3.复合函数：由外而内一层一层的求；4.函数求导网址：https://zs.symbolab.com/5.行列式的本质是一个数；6.行列式计算方法：1.对角线法则(仅适用于二阶、三阶)； 2.利用行列式性质（将行列式转化为三角形行列式）7.n阶行列式是n！项的代数和；8.用一个数乘以行列式，常数k只能乘以其中的某一行或某

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zengweiak47

#特征值筛选(Filter过滤法) --业务上不重要的从已有的指标,再去选一些指标fit.get_support(indices=True)找到留下变量的位置用回归评价分数,percentile保留多少百分比,建议保留70%,f_regression建议留下50%创新变量留下1-2个就不错了第一次删除30%,第二次删除50%表格太大画图sns.heatmap(data53.corr())共线性需要

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陈yy123

制作子弹图步骤

制作子弹图步骤：1、选中数据插入堆积柱状图，注类别为姓名；2、选中“销售目标”系列单机鼠标右键选择设置数据系列格式，勾选次坐标轴3、调整“销售目标”系列填充颜色为无色，添加边框颜色，调整间距4、删除次众坐标轴或将次纵坐标轴最大值调整成和主纵坐标轴一致

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肖宁21

计算行列式的方法

计算行列式的方法：1.对角线法则（仅适用于二阶、三阶，四阶及以上不适用）2.计算通式法（适用于所有行列式）3.利用行列式的性质(转换成三角形行列式)4.按行或按列展开5.EXCEL 计算行列式的值函数MDETERM()【使用计算通式】

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陈yy123

mysql 开窗函数的介绍

按照函数功能不同，MySQL支持的开窗函数分为如下几类：序号函数：row_number() / rank() / dense_rank()分布函数：percent_rank() / cume_dist()https://blog.csdn.net/kejiayuan0806/article/details/103297893前后函数：lag() / lead()头尾函数：first_value()

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赵娜0418

特征缩放有几种类型？

特征缩放过程可以分为以下几种：缩放到均值为0，方差为1（Standardization——StandardScaler()）缩放到0和1之间（Standardization——MinMaxScaler()）缩放到-1和1之间（Standardization——MaxAbsScaler()）缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization——Normalizer()）1就是常说的z-

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liting李

Python数据相关性分析有哪些方法?

数值型变量间用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数，pandas包的corr()函数可以实现，或者用seaborn画一个heatmap图，标度上就是相关系数类别型变量用卡方检验，scipy包的chi2_contingency输出卡方值和p值，通过卡方检验说明变量相关。数值型变量和类型变量可用statsmodels的anova_lm对类别变量和数值变量建模，通过F检验的变量说明两者相关

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赵娜0418

如何区分方差分析和卡方检验？

一、区分1、变量连续不同方差分析用于连续变量的推断统计：卡方检验主要用于间断变量的推断统计2、变量数目不同对于两组以上的连续变量要对其总体做平均数差异显著性检验，可以用方差分析对总体上三种类型的人对于教育举措所表示的态度是否一致可以用卡方检验。二、材料1、方差分析：三组被试的身高分数做总体是否有差异的检验2、卡方检验：已知三组不同性质的人员（老师、家长和学生）对于某一教育举措的观点的不同人数。三、

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于家崎

数据分析统计学——假设检验

假设检验——已知部分信息但不知道是否正确假设检验的概念（1）假设（hypothesis）一般定义：对事物未知事实的一种陈述。统计学定义：对总体参数的的数值所作的一种陈述。（2）假设检验（hypothesis testing）1）定义：事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立；2）地位：是统计方法（描述性统计和推断性统计）中推断性统计（参数估计和假设检验）的两大方

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姚慧扬

算法特征汇总

最小二乘法（1）多元回归中，ols 可以处理多个自变量的情况，寻求残差平方和最小化；（2）将数据视为矩阵，利用线性代数寻求系数最优化，对内存要求很高；（3）大数据场景下，存在线性和内存约束问题。（4）小数据情况的常用算法；正则化法（1）一方面寻求最小化模型误差，另一方面可以减少模型复杂度（取 L1 绝对值），如自变量个数很多的时候，选择较少的重要变量来表示模型。（2）有利于消除共线性和过拟合现

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shauna570392

逻辑回归解决多分类问题

逻辑回归是使用回归的方式来解决分类问题。之前说过，逻辑回归只能解决二分类问题，为了解决多分类问题，可以使用OVR和OVO方法OVR(One Vs Rest)某个分类算法有N类，将某一类和剩余的类比较作为二分类问题，N个类别进行N次分类，得到N个二分类模型，给定一个新的样本点，求出每种二分类对应的概率，概率最高的一类作为新样本的预测结果。OVO(One Vs One)某个分类算法有N类，将某一类和另

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shauna570392

行列式如何按行进行展开？

行列式依行展开(expansion of a determinant by a row)是计算行列式的一种方法，设ai1，ai2，…，ain (1≤i≤n)为n阶行列式D=|aij|的任意一行中的元素，而Ai1，Ai2，…，Ain分别为它们在D中的代数余子式，则D=ai1Ai1+ai2Ai2+…+ainAin称为行列式D的依行展开如果行列式D的第i行各元素与第j行各元素的代数余子式对应相乘后再相加

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michelle.qin

巧用Excel计算行列式和矩阵

1、行列式的计算公式： = MDETERM(数据区域)，直接回车即可得到结果2、矩阵的乘法公式：= MMULT(矩阵A数据区域,矩阵B数据区域)选中结果区域，输入公式，同时Ctrl+Shift+Enter3、矩阵的逆矩阵公式：= MINVERSE(数据区域)选中结果区域，输入公式，同时Ctrl+Shift+Enter4、输出指定维度的单位矩阵公式：= MUNIT(维度数)选中结果区域，输入公式，同

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开花结果02

统计：已知X~N(3,9)，则P(X>2)怎么计算？

问题：已知X~N(3,9)，则P(X>2)怎么计算？解答：已知x服从均值为3，方差为9的正态分布，求x>2的概率第一步：我们首先将这个正太分布标准化，均值为3，标准差为,3，则p>(2-3)/3=-1/3第二步：查表，我们的表是查的左侧的面积，所以变换成p(x>-1/3)=p(x

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听海@看日落

语法复制ALL( { | [, [, [,…]]]} ) 参数参数术语定义table您要清除其筛选器的表。column您要清除其筛选器的列。ALL 函数的参数必须或者是对某一基表的引用，或者是对某一基列的引用。不能将表的表达式或列的表达式与 ALL 函数一起使用。返回值删除了筛选器的表或列。注释此函数不能由自身使用，而是作为可用于更改

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