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詹惠儿

为什么产品下架时间比上架时间早？

问：关于项目一中拜耳案例的数据，第二个字段“时间”是指什么时间，我看了都集中在11月22日18点-19点之间。另外下架时间这个字段，是指产品下架时间吗？时间在2017年3月2日，但数据是2018年10月22日-2018年11月22日的交易数据，已经过了下架时间，产品还能卖？以下为灭鼠的数据：答：“时间”是指销售时间；淘宝有上下架规则，7天一个周期，比如是10月1日中午10点上架，七

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读童话的狼

vlookup函数常用精确匹配，模糊匹配怎么如何使用呢

模糊匹配：VLOOKUP (想要查找的内容, 要查找的位置, 包含要返回的值的区域中的列号, 模糊匹配-表示为 1/TRUE)，查找区域的首列值必须升序排列，函数返回小于查找值的最大值对应的项

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读童话的狼

Power Pivot中表的三种连接规则怎么理解？

类型2：多表出维度，一表出度量为类型2.跨表取字段也为类型2，如果一定要跨表取字段，需要满足，维度是关键字段父级的条件才行，应尽量避免出现出现类型2，业务上难以理解也容易出错类型1：一表出维度，多表出值，值的结果为多表下值字段的汇总值，最常用的连接方式错误：多表出维度，一表出值，得到的结果通常是错误的

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读童话的狼

DAX函数中all有什么作用？

ALL函数筛选器类型函数中比较特殊的一个函数。使用ALL函数的目的正好与FILTER函数相反，这个函数的功能是可以去除指定表单或列上应用的筛选器，让表单或者列中的所有数据都可以作为函数运算的上下文来参与计算。通俗来讲就是“all谁忽略谁”CALCULATE(SUM(orderinfo[订单金额]),ALL(orderinfo[城市])) 就可以理解为所有城市下的订单金额合计

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田齐齐

MySQL中窗口函数和聚合函数一般都放在什么语句之后？

MySQL的执行顺序为：from → on→ join→ where → group by→聚合函数→having→窗口函数→select distinct→union→order by →limit。窗口函数一般放到select语句后面，还有另外一种写法是在from语句后面先把窗口函数写好前面再调用，但这种不常用，作为了解即可。根据SQL执行顺序，在group by之后执行的语句可以跟聚

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田齐齐

MySQL执行建表语句时显示黄色三角叹号

这是一条警告，不是报错，不影响后面代码执行，因为前面的建表代码中字段属性没有填写完整，所以会出现这个警告，意思是这行代码如果在遇到其他版本或系统升级后可能不能使用，请完善字段属性。

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田齐齐

having必须写在group by后面吗？

有时having前不加group by虽然可以把代码跑出来，但在我们一般写查询语句时不会这么用，having要写在group by后面，having是针对分组后的筛选将分组结果进行having过滤，要按照执行顺序填写，不可单独使用。

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田齐齐

AUTO_INCREMENT=10怎么解释？

mysql建表后常常会跟这样一条语句：ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8，下面我们分别解释下它们的意思。ENGINE=INNODB 表示将数据库的引擎设置为InnoDB,从MySQL 5.6开始默认使用该引擎AUTO_INCREMENT=10 表示自动增长的起始值为10DEFAULT CHARSET=utf8表示设置

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liting李

几个函数在power pivot里的含义

1.calculate:多条件下求汇总值2.filter：筛选条件3.all:部分在整体中的占比4.allselected:受切片器汇总影响

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詹惠儿

python中a =b与a=a b一定相同吗

list1 = [5, 4, 3, 2, 1] list2 = list1 list1 = list1 [1, 2, 3, 4] # Contents of list1 are same as above # program, but contents of list2 are # different. print(list1) print(list2) 输出：[5,4

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詹惠儿

区别a = b与a = a b

在python中，a = b并不总是与a = a b的行为相同，相同的操作数可能会在不同的条件下给出不同的结果。考虑这些列表操作示例：示例list1 = [5, 4, 3, 2, 1] list2 = list1 list1 = [1, 2, 3, 4] print(list1) print(list2) 输出：[5,4,3,2,1,1,2,3,4][5,4

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詹惠儿

SVM如何可视化训练集结果

可视化训练集结果# installing library ElemStatLearn library(ElemStatLearn) # Plotting the training data set results set = training_set X1 = seq(min(set[, 1]) - 1, max(set[, 1]) 1, by = 0.01) X2 = seq

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詹惠儿

如何制作混淆矩阵

如何制作混淆矩阵# Making the Confusion Matrix cm = table(test_set[, 3], y_pred) 输出：a

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詹惠儿

如何预测测试集结果

# Predicting the Test set results y_pred = predict(classifier, newdata = test_set[-3]) 输出：a

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詹惠儿

如何训练SVM模型

# Fitting SVM to the Training set install.packages('e1071') library(e1071) classifier = svm(formula = Purchased ~ ., data = training_set, type = 'C-classification', kernel = 'linear

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詹惠儿

如何进行特征缩放

如何进行特征缩放：# Feature Scaling training_set[-3] = scale(training_set[-3]) test_set[-3] = scale(test_set[-3]) 输出：特征缩放训练数据集a

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詹惠儿

SVM的右超平面

场景2：现在采取另一个场景，其中所有三个平面都很好地隔离类。现在问题是如何在这种情况下识别正确的飞机。a在这种情况下，计算边距，即最近数据点和超平面之间的距离。具有最大距离的平面将被视为右超平面以更好地对类进行分类。这里C具有最大余量，因此它将被视为右超平面。

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詹惠儿

划分超平面

场景2：现在采取另一个场景，其中所有三个平面都很好地隔离类。现在问题是如何在这种情况下识别正确的飞机。a在这种情况下，计算边距，即最近数据点和超平面之间的距离。具有最大距离的平面将被视为右超平面以更好地对类进行分类。这里C具有最大余量，因此它将被视为右超平面。

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詹惠儿

如何确定正确的超平面

使用SVM时出现的最重要问题是如何确定正确的超平面。请考虑以下方案：场景1：在这种情况下，有三个超平面称为A，B，C。现在的问题是找出最能区分恒星和圆圈的正确超平面。a在找到正确的超平面之前，要知道的拇指规则是对星和圆进行分类，应该选择超平面来更好地分离两个类。在这种情况下，B更好地分类星和圆，因此它是正确的超平面。

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詹惠儿

SVM如何工作

SVM如何工作在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。它主要用于分类问题。在该算法中，每个数据项被绘制为n维空间中的点（其中n是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。然后，通过找到最能区分这两个类的超平面来执行分类。除了执行线性分类之外，SVM还可以有效地执行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间。支持向量机（SVM）是由分

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