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shauna570392

dataframe里如何添加求和的计算字段？

源数据如下：A B C D E0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.1848131 -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.2981812 0.542788 0.207708 0.651379 -0.656214 0.5075953 -0.249410 0.131549 -2.1984

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赵娜0418

Python机器学习中三类梯度下降法总结

梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）1、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新，这个方法对应于前面3.3.1的线性回归的梯度下降算法，也就是说3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。　　 θi=θi−α∑j=0m(hθ(x(j)0,x(j)1,...x(j)n)−

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shauna570392

如何使用plt.plot画图？

plt.plot() 参数介绍： x, y : array-like or scalar The horizontal / vertical coordinates of the data points. x values are optional. If not given, they default to [0, …, N-1]. x是可选的，如果x没有，将默认是从0到n-

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pkwwwsas

mysql有32位的吗？

如果有32位的，跟64位有区别吗？

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Kevin66832

Excel中的绝对引用和相对引用怎么选择？

本文以条件格式的突出显示功能为例，演示相对引用的“乐趣”！绝对引用和相对引用使用F4键或者Fn F4 键切换就可以了呦~ 1、首先，我们的需求是将图片中的“周末”突出显示，这里我们用到条件格式。 2、找到条件格式中的新建规则，选择格式 3、对“是否是周末”列运用相对引用（仅固定列）并设置相应的格式突出显示~ 这样就可以使周末这一行突出显示啦~ PS：这里说明相对

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大魔王泛泛

敏捷项目管理的意义在于什么

敏捷项目管理的意义在于：1.能使组织得以对需求的增加、变化或消除施加更多影响2.能改进企业与客户之间的交流版，也为企业所有者提供支持，帮助他们获取并审查重要信息，用于做出正确决策，引导项目在开发流程中的权发展方向 3.可帮助从业者在敏捷原则、实践、工具和技能等方面拥有的知识和技能

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赵娜0418

Python机器学习标准化、归一化的目的

在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。其中，最典型的就是数据的归一化处理。简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（

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赵娜0418

Python机器学习分类模型评判指标混淆矩阵相关知识点

混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Classification Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别分析（Linear Discriminant Ana

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赵娜0418

机器学习中监督学习、无监督学习和半监督学习的区别是什么？

概念1、监督学习（数据集有输入和输出数据）：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数，将输入映射到合适的输出，比如分类。2、无监督学习（数据集中只有输入）：直接对输入数据集进行建模，比如聚类。3、半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。类别1、监督学习分为分类（classification）和回归（regression）。最广泛

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读童话的狼

线性回归模型的残差项是不是要满足一些假设？

线性回归模型的的假设有：1、随抄机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6、随机误差项服从正态分布。

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LXM21

怎样判断微分方程是线性还是非线性？

线性指量与量之间按比例、成直线关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。对于一阶微分方程,形如:y' p(x)y q(x)=0的称为"线性。比如:y'=sin(x)y是线性的，但y'=y^2不是线性的。注意:(1)y'前的系数不能含y,但可以含x,如:y*y'=2 不是线性的x*y'=2 是线性的(2)y前的系数也不能

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颜夕小妞

线性回归建模的流程

步骤一：明确需求明确因变量Y步骤二：数据清洗缺失值处理异常值处理：三倍标准差以外的数值分类变量步骤三：相关性分析探索所有自变量与因变量的相关性，得出相关系数，并画出散点图步骤四：分割测试集训练集20%的数据作为测试集80%的数据作为训练集步骤五：回归F检验T检验R^2：一元线性回归，看R^2：多元线性回归，看调整R^2步骤六：模型调优残差服从正态分布含义：残差服从

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liting李

jupyter lab 打开拒绝访问

如图打开jupyter lab出现Error: [WinError 5]拒绝访问。分三步完全解决该问题：第一步：关闭跟python相关的所有程序，如jupyter，pycharm，Anaconda等等，这一步非常重要！！！好了，第一步完成下面开始常规操作的两步：第二步：赋予用户对python的“完全控制”的权限，步骤如下：找到按照python的位置，本文用的是A

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liting李

Python里面如何拷贝一个对象？

Python里面拷贝一个对象，其实我们平常讲的复制粘贴，有三种方法，分别是赋值，浅拷贝，深拷贝。1.赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。2.浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}

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赵娜0418

Python中cumsum函数

cumsum函数定义：cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)*****返回：这个函数的功能是返回给定axis上的累计和。沿着指定轴的元素累加和所组成的数组，其形状应与输入数组a一致。*****其中cumsum函数的参数：a:数组axis:轴索引,整

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詹惠儿

logit和logistic模型有什么联系及区别？

问：logit和logistic模型有什么联系及区别？答：二者区别及联系总结如下：(1)二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a),logistic形式为log(a/1-a)。(2)应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。(3)统计软件spss中: logi

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shauna570392

创建字典时直接写成dict(('a',1),('b',2),('c',3))为什么不行呢？会报错dict expected at most 1 arguments,got 3

这样写会报错dict expected at most 1 arguments,got 3告诉你dict函数只能往里面传一个参数，你传了三个往里面传三个元祖就有三个参数了，所以要用列表把几个元祖放在一起，就只有一个列表对象写为dict([('a',1),('b',2),('c',3)]),发现成功创建了

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liting李

office无法安装，错误代码：30094-1011（0）

如下图所示，安装office时出现报错，显示无法安装，错误代码：30094-1011（0）这是由于之前的office文件没有清理干净，需要清理干净再安装office。这里推荐使用的office清理工具CClearn v5.45.,使用方法如下： 1. 2. 3. 4. 5. 这样就清理干净了，可以开始安装了。

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shauna570392

安装office64位的，提示电脑有32位的版本，怎么解决？

1、直接运行32位的安装包，部分电脑运行32位安装包后成功安装，且不影响使用2、因为office没有卸载干净，所以安装失败，需要把相关注册表删除干净按下win R键，打开运行，输入regedit，打开注册表，依次定位到 HKEY_CLASSES_ROOT\Installer\Products，展开Products后，会出现若干以“00002”开头注册表键值，将其删除3、如果仍然安装

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shauna570392

stats.ttest_1samp(data["总耗"],3)，把这个3改到很大，为什么最后的输出结果是0了？

这里是判断与后面所设置的值差异是否显著，改到很大的值以后，说明是较强的判定结果，完全拒绝假定的参数取值了

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