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shauna570392

L1正则项和L2正则项有什么区别

1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。2.L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0 ，产生稀疏权重矩阵 L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。最优的参数值很小概率出现在坐标轴上，因此每一维的参数都不会是0。当最小化||w||时，就会使每一项趋近于0

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shauna570392

无监督算法如何评估

无监督学习算法不做出预测，也不存在 y 值，因此无法直接根据模型预测的准确率进行评估。以聚类算法为例，我们虽然使用“肘部法则”来做目测，选出最合适的均值，但还是需要一个统计量来衡量。Ci是第i个簇p是Ci中的样本点mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值）SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。轮廓系数(silhouette coefficient) 是一个表示聚类分离的变量，计

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ermutuxia

excel中match函数里面的0是什么意思？

这个match的意思是从a2:a11区域中找到a15单元格中内容的相对位置位置，如果匹配类型为精确匹配，如果a2单元格和a15单元格的值相同，则返回数字1match函数各个参数含义如下简单来讲第一个值是要查找的值，第二个值是查找区域，第三个值是匹配类型。最后一个参数有三个取值，各个取值的含义如下

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ermutuxia

excel index函数的返回值和真实值不一样，进行了四舍

老师留了一个作业如下：我的答案如下：=INDEX(E2:E11,MATCH(A15,A2:A11,0)) 解答：你的答案没有错，现在之所以显示整数，而不是原数据表中的精确值，是因为你的B15单元格的格式设定的不合适，你右键点击这个单元格，选择单元格格式，会发现这个单元格是数值格式，而且设定了小数点位数为0。将单元格格式设定为常规，可以看到这个值的预览点击确定后，结果

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liting李

input输出是是字符串，如何转化为列表

在input内输入1，2，3，4，输出的是字符串的格式，如果想要输出列表的形式将如何做？可以用list转化，也就是list(input()),中输入1234，直接就转化为列表的格式。如图所示：需要注意是是，输入的时候是不需要加逗号的，直接输入1234，即可。

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wo5656500

IFERROR函数怎么使用？

先来看看IFERROR函数的基本说明和语法结构。IFERROR函数表示判断某些内容的正确与否，正确则返回正确结果，错误则返回需要显示的信息。=IFERROR（条件成立是显示的内容，不成立要显示的内容）通过两个实例详细了解该函数的用法。如下图所示，在计算总价时遇到“无报价”数据会出现错误值，这时不想显示错误值，可以输入公式=IFERROR(B2*C2,"")。如下图所示，在用V

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wo5656500

excel中如何使用绝对引用

相对引用上图中C1单元格中的公式为："=A1"即为相对引用，A1单元格发生变化，C1单元格跟着变化；现在将C1单元格公式下拉，看看会发生什么事情？可以发现，C1下拉到C2，单元格公式随之改变，从原来的"=A1"变成了"=A2"，从原引用位置向下移一单元格；将C1单元格右拉，又会发生什么呢？ C1单元格右拉之后，单元格公式从原来的"=A1"变成了"=B1"，从原引用位置向右

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wo5656500

excel中if函数的用法

IF函数在EXCEL中是一个基础函数，多用于条件判断，然后根据条件判断的结果返回对应的内容。IF函数的使用非常广泛，特别是在单条件判断的时候，用好IF函数可以帮我们完成很多功能。IF函数用法：判断一个条件是否满足：如果满足返回一个值，如果不满足则返回另外一个值。IF函数语法格式： =IF(logical_test,value_if_true,value_if_false) 。通俗的说法，就是

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田齐齐

怎么用numpy求数值的中位数、四分位数？

# 引用numpy模块import numpy as npa=np.array(([1,2,3,4]))#求数组a的中位数np.median(a)#求数组a的四分位数np.percentile(a, [25, 50, 75])

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liting李

int32是什么意思？

int32是numpy下基本的数据类型之一。 Numpy 中的ndarray对象中的数值型的数据类型比 Python 原生的数值型的数据类型（只支持整数类型与浮点类型复数类型）强大的一点就是它支持更多的数据类型。但对于我们数据分析而言，只需要知道常用的几个类型就够用了。需要注意的是，在 Numpy 当中的数据都是有位数限制的，包括整数。当数据过长时就有可能出现数据截断或者数据

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ermutuxia

ndarray对象的ndim属性是什么意思？

python中numpy库里面定义的ndarray 对象或者是数组对象的ndim属性是什么意思？ndarray对象或者称为numpy中定义的数组对象，这个对象ndim属性返回的是这个数组的维数，如下面的例子In [54]: import numpy as npIn [55]: a=np.array([1,2,3])#a是一个一维数组，所以a.ndim返回1In [56]: a.n

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田齐齐

Python：map() 函数

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。>>>def square(x) : # 计算平方数... return x ** 2... >>> map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的

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读童话的狼

python多维数组如何做切片？

1. array如果维度多了，就变成ndarray。2. list切片类似C数组，多维度分别用”[]“索引，单维度切片用”:“，如：>>> a[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]>>> a[1][1:3][5, 6]但是这样做第二个维度索引不起作用：>>> a[1:3][0:2][[4, 5, 6], [7, 8, 9]]把list当作ndarray

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田齐齐

python ：random.randint函数

在python中的random.randint(a,b)用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a

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田齐齐

python 怎么快速分辨一个numpy矩阵(数组)是几维的

比如这个数组:[[[0, 1], [2, 3]], [[4, 5], [6, 7]]]它的最外层有三个括号"[]", 所以它就是三维数组，这个三维数组有两个二维数组，每个二维数组里有两个一维数组，每个一维数组里有两个元素当然, 你也可以直接使用:print(“数组形状：”,a1.shape)print(“数组的维度数目”,a1.ndim)来查看numpy数组的维度

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读童话的狼

怎么理解numpy数组中的轴?

1. 在二维NumPy数组中，轴是沿行和列的方向a AXIS 0 轴是沿着行（rows）的方向在NumPy数组中，axis 0 是第一轴。对于二维或多维数组，axis 0 是沿行（row）向下的轴。a AXIS 1 轴是沿着列（columns）的方向在NumPy数组中，axis 1 是第2根轴。对于二维或多维数组，axis 1 是沿列（columns）横穿的轴。a 2.

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ermutuxia

报错 name "svm" is not defined

python在做支持向量机的时候报错name “svm” is not defined,SVC不能顺利调用。问题：老师，我导了包，但我看里面有个“SVC”,是不是写错了？回答：是的，上面的错误就是再调用SVC类的时候，调用的不正确，svm.SVC错了，应该写SVC。具体解释：from sklearn.svm import SVC 这个语句的意思是从模块sklearn

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读童话的狼

numpy参与运算的数组必须形状相同吗？

不是必须要相同的，不同形状数组的计算主要通过广播来实现广播是指不同形状的输出之间执行算数运算的方式。当两个数组的shape不一致时，numpy会实行广播机制。许遵循4个原则：（1）让所有的输入数组向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分通过在前面加1补齐。（2）输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值。（3）如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同

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读童话的狼

随机的浮点数怎么设定取小数点后几位？

python中是无法直接在生成浮点数时就限定小数位数的，只能是先生成随机浮点数，再利用raund函数去控制精度，如下所示：import random#生成随机数，浮点类型a = random.uniform(10, 20)#控制随机数的精度round(数值，精度)print round(a, 2)

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田齐齐

python中：数组的输出

从左到右，从上向下一维数组打印成行，二维数组打印成矩阵，三维数组打印成矩阵列表print np.arange(1,6,2) print np.arange(12).reshape(3,4) # 可以改变输出形状 print np.arange(24).reshape(2,3,4)# 2页，3行，4页输出结果：[1 3 5][[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]

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