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liting李

SQL语句中，为什么where子句不能使用列别名，而order by却可以？

当select的表达式很长时，我们经常会用as子句为该表达式指定别名，然而却发现无法在Where条件中直接使用该别名作为判断条件. 例如下面的SQL语句: select id, (c1 + c2) as s from t1 where s > 100 运行会报错: “列名 s 无效” 当然,写成 select id, (c1 + c2) as s from t1 where (c1 + c2) >

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LXM21

mysql安装报错initializing database

首先卸载MySQL:1)停止MySQL服务，ctrl+R打开cmd命令界面，输入net stop mysql，出现已停止则成功2)删除mysql server服务。还是cmd命令界面，输入sc delete mysql，删除成功1),2)没有成功也没关系，可以继续下面步骤（我就是没成功，不过继续按照下面步骤还是成功了）3)删除C:\ProgramData里的MySQL文件夹4)删除C:\Progr

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ermutuxia

'numpy.ndarray' object is not callable 在python中写代码的时候出现错误提示

import numpy as npimport pandas as pda10=pd.Series([1,2,3,4])a10.values()运行到a10.values（）这一句的时候就会有错误提示In [54]: a10.values()Traceback (most recent call last): File "", li

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詹惠儿

推荐系统案例中这个推荐指数为3怎么来的

问：推荐系统案例中根据商品4的相似向量，可以找出它的两个邻居为商品3和商品6，但是用户1并没有对商品3和6进行评分，因此无法得出用户1对商品4的推荐指数，那这个推荐指数为3怎么来的呢答：你这里弄混了协同过滤的两种算法的步骤，基于用户的是先找邻居，再根据邻居的喜好来推荐；基于物品的是先找用户购买过的商品，再根据购买的商品的相似商品计算推荐指数，所以UBCF的侧重点是维护相似群体的爱好；而IBCF的侧

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詹惠儿

集成模型选择Bagging算法还是Boosting 好？

问：集成模型选择Bagging算法还是Boosting 好？答：可以根据bagging和boosting的特点进行选择：1. 并⾏计算方面Bagging：各个预测函数可以并⾏⽣成，对于极为耗时的学习⽅法， Bagging可通过并⾏训练节省⼤量时间开销。Boosting：各个预测函数只能顺序⽣成，因为后⼀个模型参数需要前⼀轮模型的结果。2. 拟合程度单个评估器存在过拟合问题的时候， Bagging能

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詹惠儿

SQL连接中的on and和on where两种写法的作用一样吗？

问：SQL连接中的on and和on where两种写法的作用一样吗？答：在使用left join时，on和where条件的区别如下： 1、on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。（实际上左连接中如果and语句是对左表进行过滤的，那么不管真假都不起任何作用。如果是对右表过滤的，那么左表所有记录都返回，右表筛选以后再与左表连接返回） 2、wher

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liting李

复购和回购率怎么理解

如何计算复购率/回购率计算方法一：复购的人复购率 = 单位时间内购买次数大于1的人/所有购买的人例如：一段时间内，10个人中有3个人购买2次，这3个人中有一个人又购买了一次，累计复购人数为3人，则这段时间内的复购率为30%。计算方法二：复购次数复购率 = 单位时间内复购次数/所有购买的人例如：一段时间内，10个人中有3个人购买2次，这3个人中有一个人又购买了一次，累计复购次数为4次，则

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liting李

mysql如何只获取时间的年月日

mysql只获取时间的年月日用date_format函数SELECT now(); - ##返回2021-04-06 11:49:34SELECT date_format(now(),'%Y-%m-%d'); #返回2021-04-06

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詹惠儿

kmeans算法对k个初始质心的选择比较敏感，容易陷入局部最小值这个问题要怎么解决？

问：kmeans算法对k个初始质心的选择比较敏感，容易陷入局部最小值这个问题要怎么解决？答：可以考虑从以下几个方面进行算法优化：1.使用多次的随机初始化，计算每一次建模得到代价函数的值，选取代价函数最小结果作为聚类结果 2.使用肘部法则来选择k的值3.可以考虑使用Mini Batch K-Means算法替代

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詹惠儿

聚类的基本流程

问：聚类的基本流程答：聚类的基本流程可以总结为以下四个步骤：1.对数据进行表示和预处理，包括数据清洗、特征选择或特征抽取2.给定数据之间的相似度或相异度及其定义方法3.根据相似度，对数据进行划分，即聚类4.对聚类结果进行评估

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liting李

什么叫点击率？点击率如何计算？公式是什么？

1、“点击率”来自于英文“Click-through Rate”（点进率）以及“Clicks Ratio”（点击率），是指网站页面上某一内容被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比。反映了网页上某一内容的受关注程度，经常用来衡量广告的吸引程度。2、点击率的计算网站的点击率是某一个内容被点击的次数在网站被浏览次数中所占比例，目前可以用百度统计来监测。3、公式点数数÷

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liting李

DecisionTreeRegressor重要参数、接口、属性能详细的说明下吗？

重要参数：criterion回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种：1 ）输入 "mse" 使用均方误差 mean squared error(MSE) ，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2 损失2 ）输入 “friedman_mse” 使用费尔德曼均方误差，这种指标使用弗里德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差3 ）输

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永洪科技

手把手教你如何利用RFM模型细分客户群

在众多的客户关系管理分析模式中，应用最广泛的就是RFM模型，它可以通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况。RFM模型用户分群是介于千人千面的个性化运营和未加区分粗放式运营的一种折中方式。相比于千人千面的个性化运营，基于RFM用户价值分群实现简单、开发周期短，更能从整体层面判断用户的价值。一.什么是RFM模型？R代表消费时间间隔（Recency），指用户最近

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LXM21

不知道为什么下面的mysql运行说有语法错误，怎么看也看不出来

不知道为什么下面的mysql运行说有语法错误，怎么看也看不出来CREATE TABLE IF NOT EXISTS `bioRS`( `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT, `user` VARCHAR(20) NOT NULL, `location` VARCHAR(10) NOT NULL, `la` FLOAT NOT NULL, `

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LXM21

用python输出彩色字符串

用python输出彩色字符串解决:显示格式:print(\033[显示方式;字体色;背景色m 输出内容\033[0m)显示方式: 0默认1粗体4下划线5闪烁7反白显示字体色编号颜色: 30,31,32,33,34,35,36,37 对应黑色红色绿色黄色蓝色紫色青色白色背景色编号颜色: 40,41,42,43,44,45,46,47 对应黑色红色绿色黄色蓝色紫色青色白

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LXM21

Python利用字典进行成绩统计

Python利用字典进行成绩统计成绩统计。从键盘输入若干学生的考试分数（为整数），并按成绩第等统计人数，形成字典输出，同时输出总人数及课程平均分（保留两位小数）。分数等级 [90, 100] A [80, 90) B [70, 80) C [60, 70) D

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LXM21

python的json报错

python的json报错import requests import json if __name__=="__main__": url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?' param = { 'type:'' 24' 'interval_id':' 100:90', 'action':'',

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python中x+w//2是什么意思

python中x+w//2是什么意思解决:// 表示取整除 - 返回商的整数部分（向下取整）w//2 求模（求商）比如1 + 20//3 即 1 + 6得到7

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python3.5无法安装pyinstaller库

下的3.5版本,pip install pyinstaller 安装报错C:\Users\mn>pip install pyinstallerDEPRECATION: Python 3.5 reached the end of its life on September 13th, 2020. Please upgrade your Python as Python 3.5 is no longe

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fs陈晓亮

字典根据值筛选key

dict2：{'一起': 0.20100756305184242, '万块': 0.20100756305184242, '三人': 0.20100756305184242, '下海经商': 0.20100756305184242, '东挪西撮': 0.10050378152592121, '事对': 0.10050378152592121, '以沫': 0.10050378152592121,

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