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卫明真

统计学——参数估计意义和性质讲解

统计基础中的参数估计一、参数估计的基本原理1、参数估计就是用样本统计量去估计总体的参数在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量，而根据一个具体的样本算出来的估计量的数值称为估计值2、点估计和区间估计a、点估计：就是用样本统计量的某个取值直接作为总体参数的估计值b、区间估计：实在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减误差得到的，与点估计不同，进行区间估计时

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9047_1575431266

EXCEL 基础函数详解

1. 函数名称：ABS主要功能：求出相应数字的绝对值。使用格式：ABS(number)参数说明：number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。应用举例：如果在B2单元格中输入公式：=ABS(A2)，则在A2单元格中无论输入正数（如100）还是负数（如-100），B2中均显示出正数（如100）。使用相对引用特别提醒：如果number参数不是数值，而是一些字符（如A等），则B2中返回错误值“#VA

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读童话的狼

安装pymysql报错:PermissionError：[Errno 13]

这个报错主要是因为权限问题，只需要在上图命令后加上--user，再次运行即可

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ermutuxia

python中如何对一列数据进行分箱，分成个数比较均匀的几组样本，然后统计各组内的某个比率进行计算绘图。

forver.xlsx需求：我想等频分箱，就是比如一个score有不同的分数，先按照分数升序排列，排列后按照人数的分位数进行分箱，最终实现下图效果数据下载链接网址https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=9485342&extra=解答：#-------------------------------------------------

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读童话的狼

Python中的静态方法

静态方法是指类中无需实例参与即可调用的方法(不需要self参数)，在调用过程中，无需将类实例化，直接在类之后使用.号运算符调用方法。通常情况下，静态方法使用@staticmethod装饰器来声明。这里需要注意的是，在Python 2 中，如果一个类的方法不需要self参数，必须声明为静态方法，即加上@staticmethod装饰器，从而不带实例调用它。而在Python 3中，如果一个类的方法不需要

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永洪科技

技巧速看！如何帮助“表哥”快速玩转报告美化？

“为啥我的报告总被吐槽丑”“不专业”“配色好难看”……而别人的报表，“这布局、这配色”、“科技感”、“炫酷”，这样的布局为什么我就想不到？茫然、无助、挣扎一番后，最后的表哥还是长叹一口气！今天我们就从4大版块来梳理一下，如何帮助表哥“快”速玩转报告美化。01模板那么，针对复杂结构布局、炫酷的风格样式设计，对于没有设计经验的表哥来说如何能快速实现呢？永洪BI提供丰富的模板库，积攒了各类行业案例效果，

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ALEXSONG_JY

python第一周基础

1 标准输入输出输出print()函数两个重要参数.1 sep是指定分隔符默认为空格； 2 end表示单位print语句的结束符号，默认是以\n换行符结尾。输出多个值可用逗号隔开输入input()函数该函数可以接受一个字符串，用来提示用户需要输入什么。注意：无论输入什么， input()返回的都是字符串。2 变量定义与赋值 a

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马敏11

python中的错误和异常

Tips:写程序和工作一样，千万不要害怕失误(报错)。因为，只有当这个问题，真正戳痛你的时候，你才会用心想办法来解决，这也是你提升自己最好的办法。同样，失误(报错)后，不要着急询问他人或上网查询寻求解决办法。应从报错本身的含义入手，对自己编写的代码进行检查。不要觉得工作失误(程序报错)，是一种很丢人的现象，因为每一个程序大佬，职场精英，都是从菜鸟过来的，若果你因为因为出入某行业，或者刚刚接触写程序

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马敏11

python中的错误和异常

Tips:写程序和工作一样，千万不要害怕失误(报错)。因为，只有当这个问题，真正戳痛你的时候，你才会用心想办法来解决，这也是你提升自己最好的办法。同样，失误(报错)后，不要着急询问他人或上网查询寻求解决办法。应从报错本身的含义入手，对自己编写的代码进行检查。不要觉得工作失误(程序报错)，是一种很丢人的现象，因为每一个程序大佬，职场精英，都是从菜鸟过来的，若果你因为因为出入某行业，或者刚刚接触写程序

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姚慧扬

损失函数:1.线性回归:L(θ)=常数-J(θ) -->J(θ)最小2.逻辑回归:J(θ)=-L(θ) -->最小3.softmax回归:J(θ)=-L(θ) -->最小交叉熵函数:衡量两个概率分布的距离为什么用交叉熵函数:因为MSE训练起来很费劲,但是交叉熵函数可以收敛的更快分类问题都是使用交叉熵损失函数,不用MSE对于不平衡的数据有以下处理方法:1.数据层面处理:只能处理训练集

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田先生1

8月又又又更新了

这里挑选几个大家可能都会用到的功能介绍一下。1，矩形框选数据选择某个数据，之前是一个个点击选择，现在可以利用鼠标拖动一个矩形来框选数据。目前该功能还是预览，所以需要先在选项中勾选：在PowerBI Desktop，如果直接鼠标点击拖动会移动图标，所以按住Ctrl键或者Shift键，再使用鼠标拖动一个矩形，被矩形框选的数据都被选中，比如散点图框选的效果，利用矩形框选功能，可以快速选择感兴趣的数据集群

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赵娜0418

Mysql中如何分清楚主副表？

判断主表：1. 搞清两个表是什么表；2.两个表是通过哪个关键字段相连；3. 根据关键字段是否具有重复值判断主次表；4.关键字段有重复值的为主，无重复值的为副

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隋东芝

MySQL常用的约束条件

约束条件约束条件是在表和字段上强制执行的数据检验规则，它是为了防止不规范的数据进入数据库，在我们对数据执行插入、修改、删除等一系列操作的时候，数据库管理系统会自动按照指定的约束条件对数据进行监测，它主要是对空值和重复值的检测，来保证数据存储的完整性和准确性。按照约束的不同功能，MySQL中常用的约束条件有以下六种。 1.主键约束主键是表中非空不重复的字段，它可以唯一的标识表中的一条记录。作为主键

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pkwwwsas

一：准备数据1、有目标、有业务逻辑2、有数据3、依据业务和目标理解数据，取子集二：洗数据清洗：1、缺失值2、异常值三：建模四：落地

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liting李

两总体均值之差的参数检验中，方差未知的情况下，用到了独立样本t检验，这个不考虑自由度吗

当我们的样本量是大于30行的时候，自由度并不重要。如果是小于30行，需要考虑自由度。

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liting李

随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样的区别

抽样方法主要包括：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。(1) 随机抽样就是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本（N>n）。这种方法简便易学，常用的办法就是抽签了。不过，这适合总体单位较少时使用。(2) 分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。(3) 整群抽样又称聚类抽样，是将

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宋俊花

默认参数传参陷阱

非常Tricky的事情：def extend_list(v, li=[]): li.append(v) return lilist1 = extend_list('a')print(list1) list2 = extend_list(123, [])print(list2) list3 = extend_list(10)print(list3) # [10, 'a']list4=

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zzz778290113

随机森林：XGboost：lightBGM：算法和XGboost非常的像，但是稳定性还有点考量集成算法的种类：bagging：装代法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林boosting：提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本进行预测，从而构成一个

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马敏11

Python外部交互

1.I/O操作利用open打开/创建文件open()函数的基本语法是：open(name[, mode[, buffering]])参数说明：name : 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。mode : mode 决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。详情见附录图片buffering : 如果 bufferin

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赵娜0418

数据清理的基本流程是什么？

1）按不同的属性排序数据2）对于大数据集，逐步清理并改进数据，直到获得良好的数据质量3）对大型数据集，可以先将其分解为小数据集，使用更少的数据将增加迭代速度4）要处理常见的清理任务，请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值，或者正则表达式搜索和替换，消除所有不匹配正则表达式的值5）如果在数据清理方面存在问题，请按照估计的频率进行安排并解决问题6）分析每列的

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