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如何在Python中获取当前时间

time模块time模块提供的功能告诉我们“自纪元以来的秒数”以及其他实用程序的时间。 >>> import time Unix大纪元时间这是您应该获取用于保存数据库的时间戳的格式。它是一个简单的浮点数，可以转换为整数。它也适用于以秒为单位的算术运算，因为它表示自1970年1月1日00:00:00以来的秒数，并且它是相对于我们下一步要查看的其他时间表示的记忆灯： >>> time.

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PGC123

iloc索引不能增加行？

在pandas中基于位置索引有两种方式 loc 和 iloc,其中loc 是使用显示索引来定位数据的，所谓的显示索引即为我们给行标签列标签起的名字。iloc使用的是隐式索引定位标签，隐式索引为行列默认的索引值都是从零开始递增的[0,1,2,3,4.......]因为iloc使用的是隐式索引，这样增加行的时候无法增加显示的index值所以无法用他添加行或列。

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kejiayuan0806

如何进行特征选择

特征选择是一个重要的数据预处理过程，主要有两个原因：一是减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合;二是增强对特征和特征值之间的理解。常见的特征选择方式：1、去除方差较小的特征。2、正则化。1正则化能够生成稀疏的模型。L2正则化的表现更加稳定，由于有用的特征往往对应系数非零。3、随机森林，对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用的是方差或者最小二乘拟合。

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kejiayuan0806

GBDT 和随机森林的区别

随机森林采用的是bagging的思想，bagging又称为bootstrap aggreagation，通过在训练样本集中进行有放回的采样得到多个采样集，基于每个采样集训练出一个基学习器，再将基学习器结合。随机森林在对决策树进行bagging的基础上，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。传统决策树在选择划分属性的时候是在当前节点属性集合中选择最优属性，而随机森林则是对结点先随机选择包含k个属性

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kejiayuan0806

bagging方法中Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中，当然也就没有参加决策树的建立，把这1/3的数据称为袋外数据oob（out of bag）,它可以用于取代测试集误差估计方法。袋外数据(oob)误差的计算方法如下：对于已经生成的随机森林,用袋外数据测试其性能,假设袋外数据总数为O,用这O个袋外数据作为输入,带进之前已经生成的随机森林分类器,

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PGC123

numpy规约函数是啥？

对通用函数调用reduce和accumulate方法，可以实现聚合的功能，如我们进行的add调用reduce方法实现聚合一样。除了对通用函数实现聚合这些方法以外，numpy还内置了很多直接可以直接调用的聚合函数：比如均值，标准差等。对这些聚合函数指定方向就是规约函数。可将规约函数理解为约束了运算方向的聚合函数。

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kejiayuan0806

标准化与归一化的区别

标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下：

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kejiayuan0806

决策树剪枝的方法

一般情况下可以使用如下两类方法来减小决策树的规模:一、在决策树完美分割学习样例之前，停止决策树的生长。这种提早停止树生长的方法，称为预剪枝方法。二、与预剪枝方法尽量避免过度分割的思想不同，一般情况下即使决策树可能出现过度拟合现象，算法依然允许其充分生长。在决策树完全生长之后，通过特定标准去掉原决策树中的某些子树。通常称这种方法为后剪枝方法。1、预剪枝方法预剪枝方法实际上是对决策树停止标准的

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kejiayuan0806

决策树剪枝的方法与必要性

基于ID3算法实现的离散决策树生成。ID3算法的基本思想是贪心算法，采用自上而下的分而治之的方法构造决策树。首先检测训练数据集的所有特征，选择信息增益最大的特征A建立决策树根节点，由该特征的不同取值建立分枝，对各分枝的实例子集递归，用该方法建立树的节点和分枝，直到某一子集中的数据都属于同一类别，或者没有特征可以在用于对数据进行分割。ID3算法总是选择具有最高信息增益(或最大熵压缩)的属性作为当前

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kejiayuan0806

概率和似然有什么区别

概率和似然都是指可能性，但在统计学中，概率和似然有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。概率(密度)表达给定θ下样本随机向量X=x的

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kejiayuan0806

第一类误差和第二类误差有什么区别

第一类误差指的是假正率，第二类指的是假负率。简单来说：第一类误差意味着假设为真的情况下，作出了拒绝原假设的一种错误推断。第二类误差意味着假设为假的情况下，做出了接受原假设的一种错误判断。举个例子：第一类误差，你告诉一个男的他怀孕了。第二类误差，你告诉一个已经怀孕的女子，她没怀孕。

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kejiayuan0806

什么是偏倚（bias）、方差（variable）均衡

偏倚指的是模型预测值与真实值的差异，是由使用的学习算法的某些错误或过于简单的假设造成的误差。它会导致模型欠拟合，很难有高的预测准确率。方差指的是不同训练数据训练的模型的预测值之间的差异，它是由于使用的算法模型过于复杂，导致对训练数据的变化十分敏感，这样会导致模型过拟合，使得模型带入了过多的噪音。任何算法的学习误差都可以分解成偏倚、方差和噪音导致的固定误差。模型越复杂，会降低偏倚增加方差。为了降

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wangjuju123

jupyter无法打开是空白页？

一、问题描述运行jupyter notebook时在弹出代码页面时，只出现空白页，但是底层的jupyter 命令是没有问题的，这个时候的一个解决方法就是将你电脑自带的防火墙关闭再打开就可以了，如果这样还是不行，可以检查电脑上是否有其他杀毒软件阻止了窗口打开。

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kejiayuan0806

python matplotlib 中文显示参数设置

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809669515

三款mysql gui工具对比

MySQL Workbench 优点：直观且易于使用的用户界面。免费下载，根据GPL许可。跨平台 - 适用于Windows，Linux和Mac OS的版本。可视模式和查询构建器。这是MySQL支持和开发的唯一SQL客户端，因此您可以确保它将包含与MySQL服务器更新相匹配的所有最新功能。允许使用EverSQL开发的插件直接从IDE 优化SQL查询。缺点：该软件有时会出现一些

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809669515

SQL Server与MySQL的差异

平台到目前为止，一个关键的比较点是MySQL可以在多个平台上使用，而SQL Server只是Windows，并且似乎可能保持这种状态。然而，在2016年3月，微软宣布了支持Linux的计划 - 在整个数据库管理市场中发送冲击波。突然之间，SQL Server现在已经成为Linux环境的可行选择，以前这对客户来说是一个潜在的交易破坏者。兼容性长期以来，MySQL因为不支持其他关系数据库

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Oracle和MySQL相比的优势

Oracle和MySQL是当今最流行的关系数据库之一，无论是在线还是离线。它们都是由甲骨文公司制造的，所以很多人都在问这两者之间的差异。好吧，Oracle和MySQL 之间的主要区别在于它们的功能，因为Oracle是比MySQL 更强大的软件。您可以获得内联视图，基于角色的安全性，高级复制等等。下面列出了Oracle对MySQL的几个关键功能。Oracle 的第一个主要优势是能够跨多个服务器分

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zip函数用法

zip()是啥意思？怎么用zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。我们可以使用 list() 转换来输出列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同：在 P

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mysql语句查询顺序与执行顺序的区别

初学者很容易将mysql的书写顺序当做执行顺序，很容易导致mysql语句的使用错误，本文章特此声明和区别：mysql查询顺序select[distinct]fromjoin（left join/right join/innner join等）onwheregroup byhavingunionorder bylimitmysql执行顺序from join on

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python* 的用法

一、表示乘号或者幂计算二、表示重复次数，例如：将字符串输出三次三、单个 * （1）、如：*parameter是用来接受任意多个参数并将其放在一个元组中。 def test(*p): print(p) test(1,2,3)(1, 2, 3)（2）、函数在调用多个参数时，在列表、元组、集合、字典及其他可迭代对象作为实参，并在前面加

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