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LXM21
定距和定比变量怎么理解？
（1）定距变量是对事物类别或次序之间距离的测度。定距数据可以进行加、减运算，不能进行乘、除运算，因为定距尺度中没有绝对零点。例如，30°C和20℃之间相差10℃，-30℃和-20℃之间也是相差10℃。再比如，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍。（定距尺度中的“0”是作为比较的标准，不表示没有）。（2）定比变量定变量除了具有定距变量的特性外，还具有一个真正的零点，可以进行乘、除运算
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LXM21
半正定和半负定是 什么意思？
（1）正定矩阵定义 一个n×n的埃尔米特矩阵M是正定的当且仅当对于每个非零的复向量z，都有z*Mz > 0，则称M为正定矩阵，其中z* 表示z的转置矩阵。当z*Mz > 0弱化为z*Mz≥0时，称M是半正定矩阵由于M是埃尔米特矩阵，经计算可知，对于任意的复向量z，z*Mz必然是实数，从而可以与0比较大小.（2）负定矩阵与正定矩阵相对应，一个n×n的埃尔米特矩阵M是负定矩阵,当且仅当对非零的复
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若水若谷
统计学：如何求中心移动平均值？
假设2000年有四个季度某商品其销售量为25、32、37、26。2001年分别为30、38、42、30。则其中心化移动平均值（CMA）＝前四zd个季度的平版均值（25＋32＋37＋26）／4加上接下来的四个季度的平均值（32＋37＋26＋30）／4最后再将以上求出的值求平均值即可，其余季度的中心化平均值求法与权之一致。对于求四季度开始的一年的前两个季度是没有CMA的，最后一年的后两个季
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ermutuxia
jupyter lab中安装目录插件
第一步：打开cmd窗口，执行下面的命令，安装jupyter_contrib_nbextensions，如果已经安装过，可以不用再进行安装。pip install jupyter_contrib_nbextensions第二步：在cmd窗口中继续执行下面的命令jupyter contrib nbextension install --user第一步和第二步一般不会出问题第三步：在cmd窗口中执行这个
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ermutuxia
ValueError: Please install nodejs 5 and npm before continuing installation. nod ejs may be installe
没有安装目录插件的情况下，我们启动jupyter lab之后，在左侧看不到table of contents 这个图标，也就是无法显示文档的目录结构。那么如何可以显示文档的目录结构呢？我们就需要安装目录插件为了在jupyter lab中安装目录插件需要执行下面的命令cmd窗口执行下面的命令的时候出现错误提示C:\Users\Administrator>jupyter labextension in
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LXM21
特征值均大于0是不是正定?
正定阵要求矩阵是对称的。设M是n阶方阵，如果对任何非零向量z，都有zMz> 0，其中z表示z的转置，就称M正定矩阵。判断矩阵正定的条件：（1）矩阵的所有特征值均大于0（2）各阶主子式大于都为正（3）矩阵合同于单位阵
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赵娜0418
Python中subsampled与downsampled
缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而，
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shauna570392
office安装速度问题
问题描述：为什么安装的时候一直在2%呢？ 安装office的速度不是匀速的，根据每个电脑的情况，快的十几分钟，慢的四五个小时只要在后台安装，就耐心等待即可，不用着急。
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shauna570392
如何使用pandas进行分箱处理？
例如，对于班级语文成绩进行分箱：60分以下分类为不及格，60~70分之间分类为良，70~85分之间分类为好，85~100分之间分类为优秀。该过程中，我们把连续的成绩分成了四个类别，“不及格”，“良”，“好”和“优秀”就是各个类别的名称，或者叫做标签。数据分箱处理函数—pandas的cut，qcut函数 在pandas中，cut和qcut函数都可以进行分箱处理操作。其中cut函数是按照数据
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詹惠儿
fit和fit_transform有啥区别呢？
问：fit和fit_transform有啥区别呢？答：fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你
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詹惠儿
*range(... 那个为什么要加星呢？
问：*range(... 那个为什么要加星呢？ 答：这里如果不加*，[range(0,6),range(32,58)]得到的是类似二维数组的数据 这样不符合dataframe索引的规则，而加了*可以把列表内的数据展开，这样使用data.iloc[,]就可以进行切片取值
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詹惠儿
python报错：FileNotFoundError:[Errno 2] File drinks. csv does not exist:'drinks. csv'
问：python报错：FileNotFoundError:[Errno 2] File drinks. csv does not exist:'drinks. csv' 答;这是因为该数据文件没有放在当前jupyter所在的目录地址下，可以使用%pwd查看当前目录地址，然后检查下该地址下有没有存放这个数据文件
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liting李
安装imblearn包报错，是什么原因？
安装imblearn的代码为：pip install —user imblearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple但是显示报错，报错原因如下图所示： 注意看一下报错原因，显示版本为2.0.0，版本太低，需要更新scikit-learn： 因此，更新scikit-learn代码为：pip install --upgrade s
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LXM21
可导的条件是什么？
充分必要条件：1、函数在该点的去心邻域内有定义2、存在左、右导数3、左导数=右导数
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LXM21
向量的模长
向量的模长就是向量的长度。向量包括长度和方向两个元素。模长就是向量去掉方向这一元素后剩下的那条线段的长度。 计算方法：（1）空间向量（X,Y,Z），模长： （2）平面向量（x,y），模长：
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赵娜0418
选择核函数的几种方式
在选用核函数的时候，如果我们对我们的数据有一定的先验知识，就利用先验来选择符合数据分布的核函数；如果不知道的话，通常使用交叉验证的方法，来试用不同的核函数，误差最下的即为效果最好的核函数，或者也可以将多个核函数结合起来，形成混合核函数。在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法：如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM；如果特征的数量小，样本的数
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赵娜0418
Python中数据统计和数据输出相关代码
数据统计数据采样，计算标准差，协方差和相关系数1、简单的数据采样df_inner.sample(n=3) 2、手动设置采样权重weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]df_inner.sample(n=2, weights=weights) 3、采样后不放回df_inner.sample(n=6, replace=False) 4、采样后放回
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赵娜0418
Python数据汇总相关代码
数据汇总主要函数是groupby和pivote_table1、对所有的列进行计数汇总df_inner.groupby('city').count()2、按城市对id字段进行计数df_inner.groupby('city')['id'].count()3、对两个字段进行汇总计数df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()
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赵娜0418
Python中数据筛选代码实现
数据筛选使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。1、使用“与”进行筛选df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25)
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赵娜0418
Python中数据提取相关代码实现
数据提取主要用到的三个函数：loc,iloc和ix，loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。1、按索引提取单行的数值df_inner.loc[3]2、按索引提取区域行数值df_inner.iloc[0:5]3、重设索引df_inner.reset_index()4、设置日期为索引df_inner=df_inner.set
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