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如何处理数据缺失值？

如何处理数据缺失值？答：1.删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过logistic或p

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如何判断一组数据是否服从正态分布？

如何判断一组数据是否服从正态分布？答：1当样本数N2000，Kolmogorov-Smirnov的D统计量检验正态性。把样本分布的形状和正态分布想比较，得出一个数值p，如果p小于0.05（给定显著性水平）认为数据不是来自正态分布。反之结论相反。2 观察正态概率图，如果来自正态分布，图形应该呈现一条直线。3 绘制数据条形图

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线性回归的因素如果有相关关系，会对模型有什么影响？

线性回归的因素如果有相关关系，会对模型有什么影响？答：多重共线性指自变量问存在线性相关关系，即一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示。若存在多重共线性，计算自变量的偏回归系数β时，矩阵不可逆，导致β存在无穷多个解或无解。解决办法：(1)逐步回归：使用逐步回归可以在一定程度上筛选存在多重共线性的自变量组合中对反应变量变异解释较大的变量，而将解释较小的变量排除在模型之外。但这

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层次聚类算法的原理是什么？

层次聚类算法的原理是什么？答：根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程：　(1) 将每

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K-means算法的原理是什么？要怎么描述？

K-means算法的原理是什么？要怎么描述？答：k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均

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什么是指令和程序？

计算机的硬件系统通常由五大部件构成，包括：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。其中，运算器和控制器放在一起就是我们通常所说的中央处理器，它的功能是执行各种运算和控制指令以及处理计算机软件中的数据。我们通常所说的程序实际上就是指令的集合，我们程序就是将一系列的指令按照某种方式组织到一起，然后通过这些指令去控制计算机做我们想让它做的事情。今天我们使用的计算机虽然器件做工越来越精密，处理能力越来

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个人所得税计算器。

salary = float(input('本月收入: '))insurance = float(input('五险一金: '))diff = salary - insurance - 3500if diff

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如何判断一个模型的好坏？

如何判断一个模型的好坏？答：一个模型的好坏主要从如下方面判断：1。是否具备清晰的概念、足够的准确性2。计算效率与表现形式3。可移植性（推广应用价值）4。易用性

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掷骰子决定做什么

from random import randintface = randint(1, 6)if face == 1: result = '唱首歌'elif face == 2: result = '跳个舞'elif face == 3: result = '学狗叫'elif face == 4: result = '做俯卧撑'elif face ==

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python2和python3区别？列举5个

1、Python3 使用 print 必须要以小括号包裹打印内容，比如 print('hi')Python2 既可以使用带小括号的方式，也可以使用一个空格来分隔打印内容，比如 print 'hi'2、python2 range(1,10)返回列表，python3中返回迭代器，节约内存3、python2中使用ascii编码，python中使用utf-8编码4、python2中unic

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wo56565

简述面向对象中__new__和__init__区别

1、__new__至少要有一个参数cls，代表当前类，此参数在实例化时由Python解释器自动识别2、__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现__new__时要特别注意，可以return父类（通过super(当前类名, cls)）__new__出来的实例，或者直接是object的__new__出来的实例3、__init__有一个参数self，就是这个__new__

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因子的使用

> patientID age diabetes status diabetes status

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变量重命名

将重命名date为testDate，就像以下代码演示的一样：> names(leadership)[1] "manager" "date" "country" "gender" "age" "q1" "q2"[8] "q3" "q4" "q5"> names(leadership)[2] leadershipmanager testDate c

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按列位置排序

除了能用列名指定排序顺序外，order by还支持相对列位置的排序select prod_id,prod_price,prod_namefrom Productsorder by 2,3;#order by 2,3表示先按prod_price,再按 prod_name进行排序。

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元祖是什么

元组通过圆括号（或者什么都不加）而不是方括号来给出具体的描述：my_list = [1, 2]my_tuple = (1, 2)other_tuple = 3, 4my_list[1] = 3 # my_list现在是[1, 3]try:my_tuple[1] = 3except TypeError:print "cannot modify a tuple"元组是通过函数返回

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填充缺失值：fillna

fillna() 可以通过几种方式用非NA数据“填写”NA值，我们将说明：用标量值替换NAIn [41]: df2Out[41]:one two three four five timestampa NaN 0.501113 -0.355322 bar False NaTc NaN 0.580967 0.983801 bar False NaTe 0.057802 0.

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group by中的NA值

GroupBy中的NA组被自动排除。此行为与R一致，例如：In [39]: dfOut[39]:one two threea NaN 0.501113 -0.355322c NaN 0.580967 0.983801e 0.057802 0.761948 -0.712964f -0.443160 -0.974602 1.047704h NaN -1.053898 -

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数据库中按列位置排序

order by支持相对列位置的排序select prod_id,prod_price,prod_namefrom Productsorder by 2,3;#order by 2,3表示先按prod_price,再按 prod_name进行排序。

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pandas中合并两个csv文件

CSV1ID_ CUSTOMER_ID_ EMAIL_ADDRESS_1090 1 example1@example.com1106 2 example2@example.com1145 3 example3@example.com1206 4 example4@example.com1247 5 example5@example.com1254 6 example6@

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正则表达式

\将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\' 匹配 "\" 而 "(" 则匹配 "("。^匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 也匹配 '\n' 或'\r' 之后的位置。$ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对

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