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shauna570392

什么是非线性归一化

经常用在数据分化比较大的场景，有些数值很大，有些很小。通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括 log、指数，正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线，比如log(V, 2)还是log(V, 10)等。

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詹惠儿

哪些是关系型数据库？

问：哪些是关系型数据库？哪些是非关系型数据库？答：关系型数据库主要有： MySQL， oracle， SQLserver， db2， access 等（70%以上的软件用关系型数据库）非关系型数据库主要有： mongodb， redis， memery， cached 等（没有事物和外键）

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shauna570392

什么是线性归一化

a 这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况，数据点没有因为特征的基本性质而产生较大差异，即确保数据处于同一数量级（同一量纲），提高不同特征数据的可比性。这种方法有个缺陷，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。把每个特征向量（特别是奇异样本数据）的值都缩放到相同数值范围。如[0,1]或[-

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田齐齐

极大线性无关组

一个向量组的一个部分组称为一个极大线性无关组，如果这个部分组本身是线性无关的，并且从这向量组中任意添加一个向量（如果还有的话），所得的部分向量组都线性相关。极大线性无关组不唯一，但是组里向量的个数是固定的。极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩。例：在这3个列向量中，任意2根向量都是线性无关的，但是一旦加入第3根向量，就会出现线性相关。则任意两个向量都是极大线性无关组，

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田齐齐

将一个向量组中的向量做数乘后相加，即得到该向量组的一个所谓的线性组合。定义如下：空间V中的一组向量的线性组合是指形如的向量，其中为常数。如果空间中某个向量可以由其他向量的线性组合计算出来，我们就说某个向量被其他向量线性表出。例：在空间中，(6,1)是(2,3), (2,-1)的线性组合，因为

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田齐齐

向量的运算

数学上对于一个代数系统，首先要研究的就是加法和数乘这两个基本运算法则。向量的加法： 2维空间内，就是求给定的2个向量所围的平行四边形的对角线。向量的数乘：将给定向量按比例缩放（拉伸），负数表示反向拉伸。

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shauna570392

朴素贝叶斯中的朴素二字是如何理解的？

朴素贝叶斯基于一个简单的假定：给定特征向量之间相互条件独立。朴素体现:a考虑到P(B1B2...Bn)对于所有类别都是一样的。而对于朴素贝叶斯的分类场景并需要准确得到某种类别的可能性，更多重点在于比较分类结果偏向那种类别的可能性更大。因此从简化度上，还可以对上述表达式进行优化。简化公式:a这也是朴素贝叶斯得以推广使用一个原因，一方面降低了计算的复杂度，一方面却没有很大程度上影响

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田齐齐

向量的概念

(1) 物理学中：向量表示有方向的量，符号为一个箭头。箭头所指方向为力的方向，箭头长度为力的大小。(2) 统计学中：向量表示数据空间中的一个点。(3) 计算机中：向量表示一个数表，即一组有序排列的数字。

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读童话的狼

矩阵乘法怎么计算？

aaa1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

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读童话的狼

数据透视表如何做累计求和

原问题如下：知道日期与原数据，怎么进行数据透视的累计求和呢？也就是怎么得到图中的累计字段呢?a貌似在透视表计算字段里并没有累计求和,这该如何是好呢？a办法总比困难多，终于找到了一个方法，在此记录备忘（1）先做一个透视表，把日期放在列字段，原数据的数量放在统计字段，注意，拉出两个数量，如图所示：a（2）选数量2中的任意数字，找数据透视表菜单——字段设置，如图所示，名称中选“

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詹惠儿

MySQL运行代码报错：1248

问题描述：运行代码后，报错误提示Error Code1248：Every derived table must have its own alias解决方法：在select .. from (select .. from ..)，括号内的table子查询后面加上别名

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詹惠儿

怎么添加图表系列线

问题描述：Excel课程中4.2 基本分析方法中的漏斗图的虚线是怎么添加的解决方法：点击图表，在工具栏中点击设计-添加图表元素-线条-系列线，平时较少用到的一种线条

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詹惠儿

打开powerBI desktop显示无法加载模型

问题描述：打开powerBI desktop显示无法加载模型：No DLE DB Error Information found解决方法;一般Power BI Desktop还是比较稳定，但他每个月更新一次，建议下载最新版打开尝试。或者更换操作版本（32位/64位）

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詹惠儿

python导入sklearn库时，报错：ImportErr

问题描述：sklearn库安装成功，但导入该库时报错提示;ImportError: DLL load failed:找不到指定的程序解决方法：安装缺失部分插件，要卸载相关的模块( numpy,pandas,pandas)，然后重新安装，解决方法可参照：https://www.cnblogs.com/hamish26/p/10985139.html总结：安装缺失部分插件，需将相关库卸载

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shauna570392

决策树参数的理解

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None

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shauna570392

predict_proba函数的返回值

该函数很容易与predict函数的用法混淆 predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组，第 i 行第 j 列上的数值是模型预测第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。举例from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np x_train =

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shauna570392

梯度下降怎样避免局部最优

1、假设函数 2、损失函数在收敛过程中可能出现局部最小值的情况，这个时候可以通过改变不同的初始值来找到损失函数最小的值。

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田齐齐

用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同？

（1）用户流失分析：两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高内外部分析：a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺

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田齐齐

SQL的数据类型

1.字符串：char、varchar、text2.二进制串：binary、varbinary3.布尔类型：boolean4.数值类型：integer、smallint、bigint、decimal、numeric、float、real、double5.时间类型：date、time、timestamp、interval

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田齐齐

数据库与数据仓库的区别。

1.简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来2.数据库强调范式，尽可能减少冗余3.数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询4.数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签5.数据库采用行存储，数据仓库一般采用列存储（行存储与列存储区别见题3）6.数据仓库的特征是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化，存储数历史数据；数据库是面

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