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读童话的狼
决策树如何防止过拟合？
剪枝是一个简化过拟合决策树的过程。有两种常用的剪枝方法：    (1)先剪枝（prepruning）：通过提前停止树的构建而对树“剪枝”，一旦停止，节点就成为树叶。该树叶可以持有子集元组中最频繁的类；先剪枝的方法       有多种不同的方式可以让决策树停止生长，下面介绍几种停止决策树生长的方法：       限制决策树的高度和叶子结点处样本的数目       1.定义一个高度
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田齐齐
机器学习:参数模型与非参数模型
参数模型：根据预先设计的规则，例如方差损失最小，进行学习，参数模型例子：回归（线性回归、逻辑回归）模型；最好可以看一下或者直接进行一下相关的推导；根据规则，拥有少部分数据就可以；非参数模型：不需要事先假设规则，直接挖掘潜在数据中的规则；非参数模型例子：KNN，决策树，挖掘数据潜在的特征，所以比较灵活；参数模型缺点：受限制性高非参数模型缺点：训练时间长，容易产生过拟合，需要大量数据支撑
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大魔王泛泛
bios虚拟机开启虚拟化
1.进入BIOS，开机时按F10或F122、进入BIOS后，找到Configuration选项，选择Intel Virtual Technology并回车，将光标移至Enabled，然后再回车，最后按F10保存并退出。如果找不到Configuration选项，可以试试下面的方法：某些HP电脑进入BIOS后，需要选择SystemConfiguration(系统配置)菜单，然后选择Devic
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读童话的狼
岭回归选参的一般原则是什么？
选参遵循原则如下：（1）在岭回归中设计矩阵X已经中心化和标准化了，这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小。可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量。（2）随着lambda的增加，回归系数稳定，震动趋于零的自变量也可以剔除。（3）开始（lambda=0）十分大，但是随着lambda的增加，迅速向0靠近的回归系数不重要。可以考虑剔除。（4）开始（lambda=0）十分小，
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读童话的狼
为什么要有岭回归？
进行岭回归（和Lasso回归）的主要目的：1.解决病态矩阵的过拟合和欠拟合问题。2.消除多重共线性造成的行列式趋近于0，从而引起的大系数问题。
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读童话的狼
模型过拟合或欠拟合如何调整？
过拟合(overfitting)：指算法模型在训练集上的性能非常好，但是泛化能力很差，泛化误差很大，即在测试集上的效果却很糟糕的情况。过拟合的原因：将训练样本本身的一些特点当作了所有潜在样本都具有的一般性质，这会造成泛化能力下降；另一个原因是模型可能学到训练集中的噪声，并基于噪声进行了预测；过拟合无法避免，只能缓解。因为机器学习的问题通常是 NP 难甚至更难的，而有效的学习算法必然是在多项式时
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赵娜0418
动销次数不可以用销售日期吗？
动销次数不可以用销售日期，日期代表天数，动销的次数是有几次，例如有一商品卖给了客户A和客户B，A客户是1月1日卖的，B客户也是1月1日卖的，这时A客户会生成订单001，B客户生成订单002，现在的动销天数就是1，因为是同一天卖的，动销次数就是2，因为卖了两次，一次是卖给A的，一次是卖给B的。
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赵娜0418
为什么选中12月是空白
问题：为什么选中12月是空白答案： -1 代表的是上个月 1代表的是下个月，将图中的红色区域改为-1即可。
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wo5656500
什么是销售漏斗模型销售漏斗模型： 1.先将发现潜在商业机会开
销售漏斗模型：1.先将发现潜在商业机会开始到现金回收为止的整个销售过程分为不同销售阶段2. 再对每一个销售阶段进行有针对性的细致管理3. 最终达到及早发现并回避潜在商机风险的目的※ 销售漏斗管理的本质是对销售过程的风险控制，成功的跨国企业都在使用的销售漏斗管理方法，比如华为的销售漏斗叫L2C（Leads to Cash）,IBM的销售漏斗叫O2C（Opptunity to Close
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wo5656500
销售管理分析的重要性
对于销售人员： 1. 改善销售行为、预测业务达成率、管理商机进度 2. 提前掌握风险商机，及时制定赢单策略 3. 将营业活动进行量化并与销售团队共享销售情报对于公司： 1. 为重大销售决策提供基础数据依据 ◎　预测销售收入 ◎　制定投资计划 ◎　合理配置销售资源 ◎　及时发现并回避潜在风险 2. 将销售行为合理化以取得最大销售利润 3. 制定统一规范的团队协作销售策略 4
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wo5656500
如何只显示12月份数据？
在筛选器功能中选择月份筛选，在基本筛选中选择12月份即可在视图筛选卡中显示12月份
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wo5656500
为什么选中12月是空白？
公式中-1代表上一个月，1代表下一个月，所以应该是-1
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shauna570392
连续日期表里的终止日期怎们设置？
一 问题描述List.Dates(#date(2015,1,1),Duration.Days(Date.From(DateTime.LocalNow())-#date(2015,1,1)) 1,#duration(1,0,0,0)) 这个公式只表示从何时开始到当前日期结束，如果有具体的终止日期怎么设置？二 问题解答可以设置起始日期、跨度、步长终止日期=起始日期 跨度
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shauna570392
什么叫中式排序？ 就是同金额大小的客户会并列第某位？
是的比如有如下销售数据：A 100B 300C 100D 200E 200那么销量取前三名，按照中式排名结果为：1 A3002 D2002 E2003 A1003 A100
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shauna570392
为什么排序选前十，出来了十三个个结果？
按照中式排序，有并列的也会计入排序。比如有如下销售数据：A 100B 300C 100D 200E 200那么销量取前三名，按照中式排名结果为：1 A3002 D2002 E2003 A1003 A100那么前三名就会有5个结果。
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读童话的狼
最小二乘和梯度下降的区别在哪？
二者区别：1 最小二乘法：1) 一次计算即可得到最优解(全局最优解)，但极小值为全局最小值；2) 当特征数量  大于10000时，因计算矩阵逆的时间复杂度(  )会很大；3) 只适用于线性模型，不适用于逻辑回归等其他模型。2 梯度下降法：1) 需要选择学习率 ，需要多次迭代找到最优解(局部最优解)，极小值为局部最小值；2) 当特征数量  大于10000时，也可以进行计算
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shauna570392
sql无法查询，报错
一.问题描述该同学想运行查询语句，但是数据库里没有该表，所以无法出结果。图一报错：1146:test.t1 doesn't exits图二报错：1046：no database selected图三报错: can't creat database test二.问题解答想在t1表查询，因为没有在test数据库创建表，所以会提示t1表不存在没有选择数据库，报错te
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yuechuchen
问卷的不同作用
一般取得问卷后，先按照一定比例将问卷分成两部分，比例大多是2：8或者3：7等，多的一份用来筛选特征，少的一部分用来验证筛选的特征是否有效。
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yuechuchen
逻辑回归模型得到的结果与r方之间的关系
如果逻辑回归的结果在0.2到0.8之间，一般表示自变量的选择不能有效的解释因变量，那么对应的r方一般也不会有比较高的结果。
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yuechuchen
逻辑回归中取值的解读
逻辑回归的曲线呈现s型，两个拐点分别在0.2和0.8的位置，详情见下图： 这两个临界值一般会被大家关注，以银行信用卡违约风险为例，如果得到的取值超过0.8，意味着该客户违约风险会很大，如果小于0.2，意味着该客户可以算作优质客户，违约风险很小。
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