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桃花影里飞神剑

python2月10日学习

python2月10日学习

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estherAI

python随机生成姓名

import random firstname="邓于王赵钱孙李乔周武郑"#随机输入一些姓氏lastname="利娟理男策天爱圣慧晶一飞"#随机输入一些名字X=random.choice(firstname)M="".join(random.choice(lastname)for i in range(2))#range限定名字长度print(X+M)#输出随机生成的姓名

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estherAI

python写冰墩墩

import turtle as t# 设置速度t.speed(50) # 速度t.delay(10) # 延迟t.title('冰墩墩')# 双耳# 左耳t.penup()t.goto(-150, 200)t.setheading(160)t.begin_fill()t.pendown()t.circle(-30, 230)t.setheading(180)t.circle(37, 90)t

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Adams小乙

统计学习——置信度

在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数测量值的可信程度范围，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。置信区间只在频率统计中使用。在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。但是可信区间和置信区间是建立在不同的概念基础上的，因此

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CDA117513

Python概念篇1

目录：1.Python：标识符、保留字（关键字）、变量、对象2.Python：内存和垃圾回收机制正文：Python：标识符、保留字（关键字）、变量（1）标识符：标识符的主要作用是作为变量、函数、类、模块以及其他对象的名称。>>> 命名原则：标识符是由字符（A~Z 和 a~z）、下划线和数字组成，但第一个字符不能是数字。标识符不能和 Python 中的保留字相同。有关保留字，后续章节会详细介绍。Py

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CDA117513

答疑：关于python列表的相关问题

问题一：list4 = [[77, 88, 99], 77, 88, 'a', 'b', False]for i in list4: print(i*2)# 🤔：如何得到位置[0]的数值*2？踏破铁鞋无觅处，得来还费些功夫参考答案：写法一：新增list5for i in list4: if isinstance(i, list): i = list(map(lambda

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桃花影里飞神剑

python快捷键

1、重要的快捷键ctrl+shift+A：万能命令行shift两次：查看资源文件2、注释ctrl+/:单行注释3、光标操作ctrl+alt+enter：向上插入shift+enter：向下插入end：光标4、Shift系列Shift+Alt+Enter 切换全屏编辑Shift+Alt+C 新建类Shift+Alt+箭头键选择矩形文本Shift+F3 查找上一个Shift+F10 选中文件的右菜单

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申宗康

python变量名的命名规范

1.变量名只能包含字母数字和下划线2.变量名可以以字母和下划线开头,但不能以数字开头,尽量不要用下划线做开头3.Python中的关键字和函数名不可以作为变量名使用查看关键字代码：import keyword keyword.kwlist4.实际工作中,变量的命名尽量能体现变量的性质,例如;score_class5这个变量名说明变量被赋值的是5班的成绩

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Adams小乙

统计学习——聚类算法原理

聚类方法1．层次聚类（Hierarchical Clustering）合并法、分解法、树状图2. 非层次聚类划分聚类、谱聚类聚类方法特征：· 聚类分析简单、直观。· 聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析；· 不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解；· 聚类分析的解完全依赖于研究者所

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Adams小乙

统计学习——共线性

共线性，即同线性或同线型。统计学中，共线性即多重共线性。多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。原因（1）经济变量相关的共同趋势。

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Adams小乙

统计学习——残差分析

残差分析（residual analysis）就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。用于分析模型的假定正确与否的方法。所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(

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Adams小乙

统计学习——过拟合

过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。常见原因：（1）建模样本选取有误，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等，

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CDA117845

Python基础2.pdf

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CDA119686

12.27作业：创建笔记

截止到这节Excel，从概述开始，学习完软件的基本操作后，了解到数据结构化、表格结构化、指标、指标体系的概念和5种模型以及3种分析方法论。一、软件基本操作函数：sum count if sumif countif、vlookup match index操作：条件格式、数据验证（下拉列表）、透视表、透视图二、指标&模型&方法论指标：求和指标、计数指标、对比指标（量指标、质指标）模型：客户漏斗行为模型

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178****5160

行业回报率，行业年龄等在哪里有数据或者咋算呀

求问哪里有中国上市公司IND_RETVOL，IND_ROA，IND_AGE的数据或者有这个计算的方法，有一篇美国的文献是这么定义下面的数值的：IND_RETVOL is the industry-year mean of firm-level standard deviation of returns over 12 months of a firm’s stock in a calendar y

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CDA117526

数据可视化的常见陷阱

数据可视化，是将抽象的数据、指标、概念进行具象图形可视的过程。其在几个世纪前就是人们理解数据之间相互关联的首选方法。举个例子，最早的条形图开发在1786年，由威廉·普莱费尔发布的《The Commercial and Political Atlas》，这是有史以来第一个线性图和条形图。（史上第一张条形图）威廉·普莱费尔想比较苏格兰一年内（1780-1781）的进口总额和出口总额，并按照进出口的来源

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闫粤东

logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小

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CDA117526

如何提升指标敏感度

指标如何选择我们来看一个场景：当我们打开京东时，我们要计算页面中「精选」模块的点击情况，我们该怎么计算？相信你能想到 CTR ，也就是点击次数 / PV，算出来是平均一次PV，有多少次点击但是这么算真的合理吗？思考30秒，再往下看。就分子来说，点击次数没有异议，点击了多少次就是多少次。但是PV呢？PV其实有三种计算方式：1、页面展现次数展现就算，不论是首次，还是各种操作后，回到当前页面，都记录

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CDA117526

SQL优化之执行顺序

SQL优化之执行顺序总结FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。FROM子句执行顺序为从后往前、从右到左，FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，即最后的表为驱动表，当FROM 子句中包含多个表的情况下，我们需要选择数据最少的表作为基础表。

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Adams小乙

统计学习——方差分析

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是由罗纳德·费雪爵士发明的，用于两个及两个

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