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田齐齐

机器学习：朴素贝叶斯分类的优缺点

优点：（1）算法逻辑简单,易于实现（2）分类过程中时空开销小缺点：理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分

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大魔王泛泛

简述一下朴素贝叶斯的优缺点和适用场景

优点：1. 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率；2. 对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已；3. 对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练（即可以实时的对新增的样本进行训练）；4. 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单

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大魔王泛泛

SQL中 count(1) 中的 1 代表什么意思？

count(1)，其实就是计算一共有多少符合条件的行，1并不是表示第一个字段，而是表示一个固定值其实就可以想成表中有这么一个字段，这个字段就是固定值1，count(1)，就是计算一共有多少个1同理，count(2)，也可以，得到的值完全一样，count('x')，count('y')都是可以的，一样的理解方式，返回的值完全是一样的，其实就是计数count(*)，执行时会把星号翻译成字段

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大魔王泛泛

如图：dbvis-multi 客户端连接hive报错

这是因为没有开启hive的服务所导致的执行命令：hiveserver2

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liting李

随机事件、独立事件、古典概率、基本事件有什么联系？

1.随机事件（简称事件）是由某些基本事件组成的，例如，在连续掷两次骰子的随机试验中，用Z，Y分别表示第一次和第二次出现的点数，Z和Y可以取值1、2、3、4、5、6，每一点（Z，Y）表示一个基本事件，因而基本空间包含36个元素。2.相互独立是设A,B是两事件,如果满足等式P(AB)=P(A)P(B),则称事件A,B相互独立,简称A,B独立.3.古典概率通常又叫事前概率，是指当随机事件中各种可

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liting李

高斯分布是什么样子？

高斯分布，也称正态分布，又称常态分布。高斯分布的特征变量的频数分布由μ、σ完全决定。 (1)μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于μ。 (2)σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高

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shauna570392

mysql验证环境变量报错

1、在输入代码的时候多写了一个-，改正后也不行，说明配置环境变量有问题。发现是将分隔的分号写成了斜杠2、把u输入成了t3、图三显示正确注意在配置环境变量时，一定要用英文状态下的分号进行分隔。

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shauna570392

操作系统不受支持

应该是32位的电脑安装运行了64位的版本，重新安装32位的ie11即可。

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詹惠儿

安装office报错版本不兼容

问;我安装64位office时，有这个提示答：需要先把电脑上的32位的版本卸载干净，再重新安装64位的office

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詹惠儿

安装sql需要运行以下插件吗

问：安装sql需要运行以下插件吗答：这个是32位的c 编译器，如果电脑是32位，则需要下载并安装；如果电脑是64位的直接运行文件夹内的c 编译器即可

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田齐齐

机器学习：正则化的作用

正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）

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PGC123

SPSS如何连接MySQL数据库

SPSS如何连接MySQL数据库？答：SPSS连接MySQL数据库使用的连接驱动是ODBC，因此需要明确是否已经安装。安装好之后就可以在SPSS内操作咯。1、新建查询 2、添加数据源编辑数据库的连接信息在后面弹出的窗口点击确定，回到数据库向导页面最后点击完成数据已经导入

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读童话的狼

逻辑回归函数详解

在scikit-learn 中逻辑回归原型如下：class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver

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读童话的狼

如何对数据进行升维？

升维，意味着要加特征，为了简单一点，我们可以使用sklearn中的多项式特征。import numpy as np# 导入多项式特征类from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures举个例子x = np.array([[1, 2], [4, 5]])x poly = PolynomialFeatures(degree=

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詹惠儿

逻辑回归过拟合在包里怎么处理的

问：逻辑回归过拟合是在包里怎么处理的答：sklearn中在逻辑回归模型处理过拟合现象主要是通过设置penalty参数，penalty的说明如下：penalty='l2': 字符串‘l1’或‘l2’,默认‘l2’。用来指定惩罚的基准（正则化参数）。只有‘l2’支持‘newton-cg’、‘sag’和‘lbfgs’这三种算法。如果选择‘l2’，solver参数可以选择‘libline

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大魔王泛泛

简述一下什么是极大似然原理？

极大似然原理可以这样理解：样本所展现的状态便是所有可能状态中出现概率最大的状态。一个试验有若干个可能结果A1，A2，A3，…，An，若一次实验的结果是Ai发生，则自然认为Ai在所有可能结果中发生的概率最大，当总体X的未知参数θ待估时，应用这一原理，对X的样本（X1，X2，…，Xn）做一次观测实验，得到样本观察值（x1，x2，…，xn）为此一次试验结果，那么参数θ的估计值应该取为使得这一结果发生

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大魔王泛泛

可视化客户端远程连接HIve服务需要更改哪些配置？

hiveserver2远程连接配置： 1) 到hadoop的配置文件core-site.xml文件中，增加如下两项配置： hadoop.proxyuser.hduser.hosts *

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wo5656500

建立销售目标有什么作用？

目标管理的具体形式各种各样，但其基本内容是一样的。所谓目标管理乃是一种程序或过程，它使组织中的上级和下级一起协商，根据组织的使命确定一定时期内组织的总目标，由此决定上、下级的责任和分目标，并把这些目标作为组织经营、评估和奖励每个单位和个人贡献的标准。目标管理指导思想上是以理论为基础的，即认为在目标明确的条件下，人们能够对自己负责。具体方法上是泰勒科学管理的进一步发展。它与传统管理方式相比有鲜明的

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shauna570392

sql报错提示

sql报错：could not acquire management access for administration解决方法：需要将C:\Windows\System32 这个路径添加到环境变量1、右键计算机，点击属性2、选择高级系统设置3、点击环境变量4、编辑path，以英文状态的分号相隔，将路径添加，确定

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田齐齐

正定矩阵的判定

性质正定矩阵有以下性质：（1）正定矩阵的行列式恒为正；（2）实对称矩阵A正定当且仅当A与单位矩阵合同；（3）若A是正定矩阵，则A的逆矩阵也是正定矩阵；（4）两个正定矩阵的和是正定矩阵；（5）正实数与正定矩阵的乘积是正定矩阵。判定的方法根据正定矩阵的定义及性质，判别对称矩阵A的正定性有两种方法：（1）求出A的所有特征值。若A的特征值均为正数，则A是正定的；若A的特征值均为

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