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shauna570392

jupyter notebook在浏览器空白

1、找到anaconda下的anaconda prompt并打开2、在anaconda prompt里面输入：jupyter notebook --generate-config回车后会生成一个配置文件jupyter_notebook_config.py，会提示该文件所在的目录，我的在：C:/user/.jupyter下面。3、找到并打开这个文件，需要在这个文件设置默认浏览器处增加C

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读童话的狼

拉普拉斯平滑lambda的取值为什么是0到1？

拉普拉斯校准是给频率表中每个计数加上一个较小的数，保证每个特征发生概率不为0的情况。假定训练样本很大时，每个分量x的计数加1造成的估计概率变化可以忽略不计，但可以方便有效的避免零概率问题。应用举例：假设在文本分类中，有3个类， C1、 C2、 C3，在指定的训练样本中，某个词语K1，在各个类中观测计数分别为0， 990， 10， K1的概率为0， 0.99， 0.01，对这三个量使用拉普拉

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读童话的狼

python的format函数是什么意思?

format函数这是一种字符串格式化的方法，用法如str.format()。基本语法是通过 {} 和 : 来代替以前的 % 。以下展示两种主要用法：（1）如：语句print("{:.2f}".format(3.1415926))，它的输出为3.14，可以看出命令为保留两位小数点。（2）如：语句"{1} {0} {1}".format("hello", "world")，它的输出

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读童话的狼

彩色图像是几维的？

灰度图是2维矩阵，rgb彩色图是3维的，R red ； G green ； B blue.

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大魔王泛泛

简述一下朴素贝叶斯的优缺点和适用场景

优点：1. 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率；2. 对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已；3. 对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练（即可以实时的对新增的样本进行训练）；4. 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单

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liting李

随机事件、独立事件、古典概率、基本事件有什么联系？

1.随机事件（简称事件）是由某些基本事件组成的，例如，在连续掷两次骰子的随机试验中，用Z，Y分别表示第一次和第二次出现的点数，Z和Y可以取值1、2、3、4、5、6，每一点（Z，Y）表示一个基本事件，因而基本空间包含36个元素。2.相互独立是设A,B是两事件,如果满足等式P(AB)=P(A)P(B),则称事件A,B相互独立,简称A,B独立.3.古典概率通常又叫事前概率，是指当随机事件中各种可

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shauna570392

mysql验证环境变量报错

1、在输入代码的时候多写了一个-，改正后也不行，说明配置环境变量有问题。发现是将分隔的分号写成了斜杠2、把u输入成了t3、图三显示正确注意在配置环境变量时，一定要用英文状态下的分号进行分隔。

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shauna570392

操作系统不受支持

应该是32位的电脑安装运行了64位的版本，重新安装32位的ie11即可。

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詹惠儿

安装office报错版本不兼容

问;我安装64位office时，有这个提示答：需要先把电脑上的32位的版本卸载干净，再重新安装64位的office

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詹惠儿

安装sql需要运行以下插件吗

问：安装sql需要运行以下插件吗答：这个是32位的c 编译器，如果电脑是32位，则需要下载并安装；如果电脑是64位的直接运行文件夹内的c 编译器即可

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读童话的狼

逻辑回归函数详解

在scikit-learn 中逻辑回归原型如下：class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver

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大魔王泛泛

简述一下什么是极大似然原理？

极大似然原理可以这样理解：样本所展现的状态便是所有可能状态中出现概率最大的状态。一个试验有若干个可能结果A1，A2，A3，…，An，若一次实验的结果是Ai发生，则自然认为Ai在所有可能结果中发生的概率最大，当总体X的未知参数θ待估时，应用这一原理，对X的样本（X1，X2，…，Xn）做一次观测实验，得到样本观察值（x1，x2，…，xn）为此一次试验结果，那么参数θ的估计值应该取为使得这一结果发生

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wo5656500

建立销售目标有什么作用？

目标管理的具体形式各种各样，但其基本内容是一样的。所谓目标管理乃是一种程序或过程，它使组织中的上级和下级一起协商，根据组织的使命确定一定时期内组织的总目标，由此决定上、下级的责任和分目标，并把这些目标作为组织经营、评估和奖励每个单位和个人贡献的标准。目标管理指导思想上是以理论为基础的，即认为在目标明确的条件下，人们能够对自己负责。具体方法上是泰勒科学管理的进一步发展。它与传统管理方式相比有鲜明的

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shauna570392

sql报错提示

sql报错：could not acquire management access for administration解决方法：需要将C:\Windows\System32 这个路径添加到环境变量1、右键计算机，点击属性2、选择高级系统设置3、点击环境变量4、编辑path，以英文状态的分号相隔，将路径添加，确定

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读童话的狼

sklearn里面的回归模型有相关参数来设置用最小二乘吗？

sklearn里面的回归模型是利用梯度下降或坐标下降，最小二乘一般不应用在机器学习中，原因主要是因为涉及方阵求逆——矩阵求逆的复杂度是O(N^3)，其中，N为特征数目。次要原因是因为如果特征数目大于样本数目，则方阵是奇异矩阵，逆不存在（——这其实常常通过惩罚因子来解决）

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田齐齐

正定矩阵的判定

性质正定矩阵有以下性质：（1）正定矩阵的行列式恒为正；（2）实对称矩阵A正定当且仅当A与单位矩阵合同；（3）若A是正定矩阵，则A的逆矩阵也是正定矩阵；（4）两个正定矩阵的和是正定矩阵；（5）正实数与正定矩阵的乘积是正定矩阵。判定的方法根据正定矩阵的定义及性质，判别对称矩阵A的正定性有两种方法：（1）求出A的所有特征值。若A的特征值均为正数，则A是正定的；若A的特征值均为

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读童话的狼

决策树如何防止过拟合？

剪枝是一个简化过拟合决策树的过程。有两种常用的剪枝方法： (1)先剪枝（prepruning）：通过提前停止树的构建而对树“剪枝”，一旦停止，节点就成为树叶。该树叶可以持有子集元组中最频繁的类；先剪枝的方法有多种不同的方式可以让决策树停止生长，下面介绍几种停止决策树生长的方法：限制决策树的高度和叶子结点处样本的数目 1.定义一个高度

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田齐齐

机器学习:参数模型与非参数模型

参数模型：根据预先设计的规则，例如方差损失最小，进行学习，参数模型例子：回归（线性回归、逻辑回归）模型；最好可以看一下或者直接进行一下相关的推导；根据规则，拥有少部分数据就可以；非参数模型：不需要事先假设规则，直接挖掘潜在数据中的规则；非参数模型例子：KNN，决策树，挖掘数据潜在的特征，所以比较灵活；参数模型缺点：受限制性高非参数模型缺点：训练时间长，容易产生过拟合，需要大量数据支撑

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读童话的狼

岭回归选参的一般原则是什么？

选参遵循原则如下：（1）在岭回归中设计矩阵X已经中心化和标准化了，这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小。可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量。（2）随着lambda的增加，回归系数稳定，震动趋于零的自变量也可以剔除。（3）开始（lambda=0）十分大，但是随着lambda的增加，迅速向0靠近的回归系数不重要。可以考虑剔除。（4）开始（lambda=0）十分小，

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读童话的狼

相关系数在哪个范围可以认为是高强度相关？

相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性0.3以下，认为没有相关性

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