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kejiayuan0806

MySQL查询结果插入表中

MySQL中将查询结果插入表中，insert into select语句与select into from语句的区别1、insert into select语句：>>为插入数据Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1要求目标表Table2必须存在，由于目标表Table2已经存在，所以

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kejiayuan0806

MySQL去重查询distinct

table表如下：idname1a2b3c4c5b1、select distinct name from table----------nameabc2、select distinct name, id from table----------idname1a2b3c4c5bdistinct同时作用了两个字段3、select

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啊啊啊啊啊吖

怎么在R里自定义面板函数xyplot

library(lattice)displacement

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詹惠儿

python如何使用NLTK进行词还原（2）

以下是使用NLTK实现词形还原词：# import these modules from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() print("rocks :", lemmatizer.lemmatize("rocks")) print("corpora :", lemmatizer.l

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詹惠儿

python实现欧几里得距离

寻找欧几里德距离两个向量x和y的广义欧几里德公式是这样的：距离= sqrt {（x_ {1} -y_ {1}）^ 2 （x_ {2} -y_ {2}）^ 2 ... （x_ {n} -y_ {n}）^ 2}在代码中：filter_nonebrightness_4def EuclideanDistance(x, y): # The sum of the square

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詹惠儿

python如何实现K近邻（1）

让我们的输入文件采用以下格式：f = open（'data.txt'，'r'）;lines = f.read（）。splitlines（）;f.close（）;身高，体重，年龄，班级1.70,65,20，程序员1.90,85,33，Builder1.78,76,31，建造者1.73,74,24，程序员1.81,75,35，Builder1.73,70,75，科学家1.80

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kejiayuan0806

AdaBoostAdaBoost算法如下：1. 给定N样本 (xi,yi) 其中2. 初始化权值3. 重复 for m = 1,2,…,M:a) 根据每个训练数据的wi计算。b) 计算c) 更新权值并归一化使 Σiwi= 1.4. 输出分类器特点：简单，不容易发生过拟合，不用做特征筛选。Boosting算法是一个两类分类器（不像决策树和随机森林）

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kejiayuan0806

如何理解第一范式、第二范式、第三范式

第一范式在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。第二范式第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二

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kejiayuan0806

如何理解null

1. 字面理解，null就是无效的、无价值的；2. 在编程中，变量以null结尾，表示其后没有可用的数据，数据读取在此结束。 3. null在数据库中表示不知道(Unknown) 的数据，主要有3种意思： a）知道数据存在，但不知道具体值 b）不知道数据是否存在 c）数据不存在 4. 从内存上来说 a="" 已经在内存存了东西（存的是空字符串，内存空间已经分配给他一个 0/ 存在栈里）；但

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kejiayuan0806

先验概率和后验概率

先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。后验概率( posterior probability)是指通过调查或其它方式获取新的附加信息，利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。举个例子：一口袋里有3

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kejiayuan0806

mysql for excel安装

将MySQL中的数据导入到EXCEL中，首先要安装MySQL官方连接器mysql for excel安装方法如下：1、打开mysql installer 2、点击add 3、选择mysql for excel 4、之后点击next——execute——next——finish 安装完成后，在EXCEL菜单项中，打开“数据”——“新建查询”——“从数据库”——“从MyS

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PGC123

r软件用哪个函数删除数组的一行

r软件用哪个函数删除数组的一行例如，> test Date Adj.Close1 2010-08-26 2603.482 2010-08-25 2596.58那么如果想删除test的第二行，应该用哪个函数答：删除第二行：test[-2,]删除第2列：test[,-2]

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PGC123

拟合度是怎么求的阿?我忘记了

拟合度是怎么求的阿?我忘记了答：Goodness of Fit 拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度最常用的是“R-squared”，判定系数也叫拟合优度、可决系数，表达式是:R^2=ESS/TSS=1-R

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zxq997

R语言用openxlsx包读入xlsx文件，结果数据变成乱码

在openxlsx包里的read.xlsx函数并没有可以设置encoding的参数，所以你在加入enconding="UTF-8"时会出现unused arguement错误提示。如果你测试了之后，发现还是乱码的话，解决方法有3种：1.试试用iconv函数来转换一下字符编码，具体可以查看该函数用法主要是gbk和utf-8两种之间转换。2. 可以用RODBC包里的函数读取。3.转成cs

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zxq997

R中的这个警告是什么意思？应该如何修改？

问题：Warning messages:1: In Ops.factor(y, x %*% z$coef) : ‘-’ not meaningful for factors2: In Ops.factor(y, fit$residuals) : ‘-’ not meaningful for factors 回答：在read.table("abc.txt",header=TRUE)加

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zxq997

说一下内生性检验的相关问题

内生性问题，是指解释变量x和残差项u之间存在相关性。导致内生性问题的原因有多个，所以也就有多个与之对应的解决内生性的方法。首先有可能是遗漏变量，遗漏的变量和x相关。如果你知道遗漏变量是什么，直接加进来作为控制变量即可。这是最简单的一种。如果不知道遗漏变量是什么，或者Y和X互为因果。可以使用工具变量法。工具变量法其实也就是2SLS回归（当你选的工具变量个数和内生性变量相同时），或者GMM回归（工

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zxq997

SPSS中介效应怎么做

请问你是否是要做中介效应的检验。第一种：一般用的Sobel 检验法，不过现在有点过时了。Sobel在SPSS中首先做一下单独回归分析一下个路径系数的显著性，然后进行点估计。第二种：bootstrap，如果在spss做bootstrap需要一个插件叫做process，将相应的变量放进去，然后选择95%的置信区间，bootstrap抽样1000或者2000次，的到区间估计结果，如果不包含0 ，则中

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zxq997

eviews里ADF检验结果怎么看？

（1） 1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值和ADF Test result的比较，ADF Test result同时小于1%、5%、10%即说明非常好地拒绝该假设。（2） P-value是否非常接近0。ADF检验的原假设是存在单位根，P-value是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。注意，ADF值一般是负的，也有正的，但是它只有小于1%水平下的才能

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zxq997

决策树ID3、C4.5、C5.0以及CART算法之间的比较

ID3：ID3算法使用信息熵和信息增益来抉择树的节点，但是无法处理连续的数据。对于连续型的数据，需要先进行连续值处理（离散化）http://note.youdao.com/noteshare?id=4531890d4c4db58751a302fd8bb90d22

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PGC123

Scala的类里面如何编写setter与getter方法？

Scala的类里面如何编写setter与getter方法？答：在Scala里面会默认生成一组getter与setter分别是age() 与 age_=() 我们可以定义一个Person类class Person{ var age = 0}调用val xiaoming = new Personprintln(xiaoming.age)xiaoming.age_=(20)pr

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