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R里如何按照条件删除行

按“ID”列，若某一值出现次数小于3，则该值对应的行全部删除（如ID=2，出现1次，不满足条件，该行删除；ID=1出现3次，满足条件，所有行保留）应该用什么函数？怎么编呢？数据如下：F1 Poi X1 X30 IDS2 1 35 190 1S5 4

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回归的一般方法

(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。(3) 分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析，在采用缩减法求得新回归系数之后，可以将新拟合线绘在图上作为对比。(4) 训练算法：找到回归系数。(5) 测试算法：使用R2或者预测值和数据的拟合度，来分析模型的效果。(6) 使用算法：使用回归，可以在

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树回归的一般方法

(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：需要数值型的数据，标称型数据应该映射成二值型数据。(3) 分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。(4) 训练算法：大部分时间都花费在叶节点树模型的构建上。(5) 测试算法：使用测试数据上的R2值来分析模型的效果。(6) 使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情

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如果两件事同时发生概率应当如何计算呢，例如天气=下雪且星期几=2？不难想到，这个概率应该等于两件事情都为真的次数除以所有事件发生的总次数。简单来计算一下：只有一个样本点满足天气=下雪且星期几=2，所以这个概率应当是1/7。这种联合事件的概率一般用逗号隔开的变量来表示： P(天气=雪天，星期几=2)。一般地，对事件X和Y来说，对应的联合概率应该记为P(X, Y )。读者可能还看到过一些形如

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函数 solve()矩阵求逆

矩阵求逆可用函数 solve()，应用 solve(a, b)运算结果是解线性方程组 ax = b，若 b 缺省，则系统默认为单位矩阵，因此可用其进行矩阵求逆，例如：> a=matrix(rnorm(16),4,4)> a[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1.6986019 0.5239738 0.2332094 0.3174184[2,] -0.2010667 1.09

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在Python中有多少种运算符？解释一下算数运算符

在Python中，我们有7种运算符：算术运算符、关系运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算符、成员运算符、身份运算符。我们有7个算术运算符，能让我们对数值进行算术运算：1.加号（），将两个值相加>>> 7 8152.减号（-），将第一个值减去第二个值>>> 7-8-13.乘号（*），将两个值相乘>>> 7*8564.除号（/），用第二个值除以第一个值>>> 7

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设计一个函数，统计字符串中英文字母和数字各自出现的次数

def count_letter_number(string): letter_count = 0 digit_count = 0 for ch in string: if 'a'

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设计一个函数，计算字符串中所有数字序列的和

import redef sum_num_seq(string): """ :param string: 给定一个字符串 :return: 返回里面数字序列的和 """ nums = re.compile(r'\d ') mylist = nums.findall(string) my_sum = 0 for num in m

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过拟合的常用处理方式

1.增加训练数据数过拟合是由于模型学习到了数据的一些噪声特征导致，增加训练数据的量能够减少噪声的影响，让模型更多地学习数据的一般特征。利用现有数据进行扩充或许也是一个好办法。例如在图像识别中，如果没有足够的图片训练，可以把已有的图片进行旋转，拉伸，镜像，对称等，这样就可以把数据量扩大好几倍而不需要额外补充数据。一般有以下方法：从数据源头采集更多数据复制原有数据并加上随机噪声重采样根据当

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行列式与矩阵区别？

行列式与矩阵是两个东西，他们区别是：1. 矩阵是一个表格，行数和列数可以不一样；而行列式是一个数，且行数必须等于列数。只有方阵才可以定义它的行列式，而对于长方阵不能定义它的行列式。2. 两个矩阵相等是指对应元素都相等；两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，只要运算代数和的结果一样就行了。3.两矩阵相加是将各对应元素相加；两行列式相加，是将运算结果相加，在特殊情况下(

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什么是回归

回归的定义：当存在显着的线性相关时，可以使用线来估计自变量的某些值的因变量的值。回归方程的适用范围：当存在显着的线性相关性时。也就是说，当你在相关假设检验中拒绝rho = 0的零假设时。在估计中使用的自变量的值接近原始值。也就是说，当x为200时，你不应该使用在10和20之间使用x得到的回归方程来估计y。回归方程不应与不同的人群一起使用。也就是说，如果x是男性的身高，而y是男性的体重，

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zxq997

对似然比检验和Wald测试的理解

似然比检验似然比检验提供了用于比较一个模型（例如，完整模型）下的数据的可能性与另一个更受限制的模型（例如，截距模型）下的数据的可能性的手段。a其中' p ' 是逻辑模型预测概率。下一步是计算这两个对数似然之间的差异。 a两个可能性之间的差异乘以因子2，以便使用标准显着性水平（Chi2检验）评估统计显着性。测试的自由度将等于模型下估计的参数数量的差异（例如，完整和截距）。 Wald

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zxq997

怎么实现矩阵里的转置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns

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詹惠儿

如何在python中添加列

如何在python中添加列：为了在Pandas DataFrame中添加列，我们可以将新列表声明为列并添加到现有Dataframe中。# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing Students data data = {'Name': ['Jai', 'Princi', '

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詹惠儿

python如何进行列选择

列选择：为了在Pandas DataFrame中选择一列，我们可以通过列名称调用列来访问列。# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],

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PGC123

can't use starred expression ?

*号不是可以解压序列吗，为啥执行下面代码d会报错？In [1]: *(1,2,3,4,5,6) File "", line 4SyntaxError: can't use starred expression here答：*号表达式不能单独使用,这样不知道解压后数据的组织形式，可以在其后加逗号来转换位元组或者加[]变位列

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詹惠儿

添加添加缓冲管道io

通常在处理大量数据时，常规方法无法在时间限制内执行。方法2有助于维护大量的I / O数据。方法3是最快的。通常，通过方法2和3帮助处理大于2或3 MB的输入数据文件。注意：上面提到的代码在Python 2.7中，用于Python 3.X版本。只需用Python 3.X的input（）语法替换raw_input（）。添加缓冲管道io :( Python 2.7）1。简单地说，在提交代码之

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詹惠儿

python如何处理时间差异

时间差异：时序总结（每行100k行）----------- 打印：6.040 s 写信至文件：0.122 s使用标准输出打印：0.121 s添加缓冲管道io :( Python 2.7）1。简单地说，在提交代码之前添加缓冲的IO代码以使输出更快。2. io.BytesIO对象的好处是它们实现了一个通用的接口（通常称为“类文件”对象）。BytesIO对象有一个内部指针，每次调用rea

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詹惠儿

规划问题的不同的Python解决方案

对于规划问题的不同的Python解决方案：通常的方法的Python：（Python 2.7版）1的raw_input（）有一个可选的提示参数。它还从它返回的字符串中删除尾随换行符。2.print只是一个瘦的包装器，它格式化输入（args和末尾的换行符之间的空间）并调用给定对象的write函数。使用内置stdin的方法要快一点，stdout :( Python 2.7）1。另一方面，sys

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詹惠儿

用于竞争规划的Python输入方法

Python是一种令人惊讶的用户友好语言，唯一的缺点是速度慢。与C，C 和Java相比，速度相当慢。在在线编码平台上，如果提供的C / C 的限制是X。通常，在Java中提供的时间是2X和Python，它是5X。为了提高输入/输出密集型问题的代码执行速度，语言具有各种输入和输出过程。示例问题：考虑找到从用户输入的N个数的总和的问题。输入一个号码Ñ。输入由一行中的单个空格分隔

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