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dreamhappy2012

什么是自相关系数（ACF）？

问、什么是自相关系数（ACF）？答将一列数据按照滞后数拆成两列数据再对两列数据做类似相关系数的操作。如：{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10} --原始数据{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}{x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10} –求滞后数为2的自相关系数，即求两者的“相关系数” 所以，可以理解自相关字数就是用来表达一组数据前

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dreamhappy2012

时间序列的分析方法有哪些?

问、时间序列的分析方法有哪些?答：时间序列依据其特征，有以下几种表现形式，并产生与之相适应的分析方法：1) 长期趋势变化：受某种基本因素的影响，数据依时间变化时表现为一种确定倾向，它按某种规则稳步地增长或下降。使用的分析方法有：移动平均法、指数平滑法、模型拟和法等。2) 季节性周期变化：受季节更替等因素影响，序列依一固定周期规则性的变化，又称商业循环。采用的方法：季节指数。3) 循环变化

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詹惠儿

如何理解Python Pickling

Python pickle模块用于序列化和反序列化Python对象结构。可以对Python中的任何对象进行pickle，以便将其保存在磁盘上。pickle做的是它在将对象写入文件之前先“序列化”对象。Pickling是一种将python对象（list，dict等）转换为字符流的方法。这个想法是这个字符流包含在另一个python脚本中重建对象所需的所有信息。# Python3 program t

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zxq997

基于L1的特征选取

Linear models使用 L1 正则化的线性模型会得到稀疏解：他们的许多系数为 0。当目标是降低使用另一个分类器的数据集的维度，它们可以与feature_selection.SelectFromModel一起使用来选择非零系数。特别的，可以用于此目的的稀疏评估器有用于回归的linear_model.Lasso, 以及用于分类的linear_model.LogisticRegres

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zxq997

正则自编码器是什么

编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征。我们已经知道，如果赋予这类自编码器过大的容量，它就不能学到任何有用的信息。如果隐藏编码的维数允许与输入相等，或隐藏编码维数大于输入的过完备（overcomplete）情况下，会发生类似的问题。在这些情况下，即使是线性编码器和线性解码器也可以学会将输入复制到输出，而学不到任何有关数据分布的有用信息。理想情况下，根据要建模的

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PGC123

将python文件编译后的优点有哪些？

将python文件编译后的优点有哪些？答： .pyc文件是由.py文件经过编译后生成的字节码文件，其加载速度相对于之前的.py文件有所提高，而且还可以实现源码隐藏，以及一定程度上的反编译。比如，Python3.3编译生成的.pyc文件，Python3.4就不能运行.pyo文件也是优化（注意这两个字，便于后续的理解）编译后的程序（相比于.pyc文件更小），也可以提高加载速度。但对于嵌入式系

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PGC123

.py、pyw、.pyc文件有什么区别？

.py、pyw、.pyc文件有什么区别？答：.py和.pyw文件的区别也来源于python.exe和pythonw.exe的区别：安装视窗版 Python 时，扩展名为 .py 的文件被默认为用 python.exe 运行的文件，而 .pyw文件则被默认为用 pythonw.exe 运行。这里还要解释一个问题，如果.py文件直接用python.exe打开，文件被执行完成之后，视窗会立即关

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dreamhappy2012

python的日期范围索引

问、python的日期范围索引答：使用pd.data_range函数可以创建指定长度的DatetimeIndex索引index=pd.date_range(“2018/04/01”，“2018/05/30”）index

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dreamhappy2012

创建一个时间序列Series

问、创建一个时间序列Series答：pandas中的时间序列指的是以时间数据为索引Series和DataFrame。创建一个时间序列Series 创建的这个时间序列Series的索引是DatetimeIndex对象。DatetimeIndex对象的每个标量值是pandas的Timestamp对象，该对象可保存频率信息， 2.38gd�6֨�*3

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dreamhappy2012

字符串和datetime数据需要怎么进行转换？

问、字符串和datetime数据需要怎么进行转换？答：在数据分析中，字符串和datetime数据需要进行转换，通过str可直接将datetime类型数据转换为字符串数据。如果需要将datetime类数据类型转换为特定的字符串数据，需要使用strftime（）%y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（

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dreamhappy2012

python的datetime创建时间数据类型有哪些？

问、python的标准库datetime可用于创建时间数据类型有哪些？答：1.datetime.date：表示日期的类2.datetime.datetime：表示日期时间的类3.datetime.time：表示时间的类4.datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点的间隔

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dreamhappy2012

时间序列有哪些基本操？

问、时间序列有哪些基本操？答：1.datetime库：构造时间数据及其字符串的相互转换 2.时间序列：构造时间序列和使用 3.日期与时期：日期与时期的使用 4.频率转换与重采样：resample函数的使用

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zxq997

决策树里的叶子裁剪

1.剪枝的原因和目的解决决策树对训练样本的过拟合问题2.决策树常用剪枝方法预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning)3. 预剪枝：预剪枝是根据一些原则及早的停止树增长，如树的深度达到用户所要的深度、节点中样本个数少于用户指定个数、不纯度指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度等。4. 后剪枝：通过在完全生长的树上剪去分枝实现的，通过删除节点的分支来剪去树节点，

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zxq997

C4.5比 ID3 算法的改进

对数据集排序以每个数据为阈值划分数据集计算各划分的信息增益根据最大增益选择阈值使用阈值对数据集进行划分欢迎加入非盈利Python编程学习交流QQ群783462347，群里免费提供500 本Python书籍！ 使用信息增益比例而非信息增益作为分裂标准 处理含有带缺失值的样本方法为将这些值并入最常见的某一类中或以最常用的值代替 处理连续值属性 规则的产生：规则集

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zxq997

sklearn.neighbors 中的无监督算法

>>> from sklearn.neighbors import NearestNeighbors>>> import numpy as np>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])>>> nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm=

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zxq997

K-means、系统聚类和二阶聚类的适用范围分别是？

K-means聚类：也叫作快速聚类，要求事先选好多少类，例如分3类，那么系统就会生成3个“聚类种子”，然后根据与这3个点的距离远近，把所有的点分成三类，再把这3类的中心（均值）作为新的基石或种子（原来的种子就没用了），重新按照距离分类，如此迭代下去，直到达到停止迭代的要求（比如，各类最后的变化不大了，或者迭代次数太多了）系统聚类：也叫作分层聚类，开始时有多少点就是多少类，它先把最近的两类（点）

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PGC123

cmd被删除了如何解决？

cmd被删除了如何解决？答：解决方法1、我们先准备一个U盘，将U盘插入相同版本系统可正常运行cmd命令的计算机中；2、在该计算机中打开“计算机”，依次打开“C:\Windows\System32”，在该文件夹中找到“cmd.exe”，并将其复制起来，通过U盘粘贴到无法运行cmd系统中“C:\Windows\System32”目录下即可。3、复制好之后，我们再次运行CMD命令即可正常打开

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PGC123

安装anaconda提示找不到文件错误

安装anaconda的时候提示找不到文件错误答：其中是在subprocess.py里面有问题。安装的时候将系统破坏了，导致文件找不到。根据提示，找到错误的地方，发现错误的代码主要是用了_subprocess模块创建新的进程。这主要是需要调用cmd来执行相关命令的。因此关键点在cmd出问题了，正常来说cmd应该是在 C:\Windows\System32文件夹下面。因此需要检查你的cmd是

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wo56565

取一个整数a从右端开始的4～7位。

程序分析：可以这样考虑：(1)先使a右移4位。(2)设置一个低4位全为1,其余全为0的数。可用~(~0

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wo56565

如何使用external的用法？

external.py代码： '''import externalif __name__ == '__main__': print external.add(10,20) 两个 3 行 3 列的矩阵，实现其对应位置的数据相加，并返回一个新矩阵：X = [[12,7,3], [4 ,5,6], [7 ,8,9]] Y = [[5,8,1],

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