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Python函数any()和all()的用法及区别？

any函数：any(x)，只要x中有一个不为空，0，false就返回True，否则返回False。all(x)函数必须x中的所有元素均不为空，0，false才会返回True，否则返回False。用python判断一个string是否包含一个list里的元素。这时候使用python的内置函数any()会非常的简洁：fruits = ['apple', 'orange', 'peach']s

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python中如何实现字符串的拼接？

数字可以进行加减乘除等运算，字符串呢？让我大声告诉你，也能？what ?是的，但只能进行"相加"和"相乘"运算。>>> name'Alex Li'>>> age'22'>>>>>> name age #相加其实就是简单拼接'Alex Li22'>>>>>> name * 10 #相乘其实就是复制自己多少次，再拼接在一起'Alex LiAlex LiAlex LiAlex

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python中的long（长整型）

跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。注意：在Python3里不再有long类型了，全都是int>>> a= 2**64>>> ty

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如何把一个字典中的内容提取出来，并存储为字符串？

流程如下： 1、把字典中的项目取出来，使用items方法，使得字典的键值对变成列表s1的每一个元素，s1是列表 2、遍历s1的每一个元素，先需要读取每一个元素的键和值，即key=s1[0]，value=s1[2] 3、这时key和value分别都是字符串，用“=”连接起来 4、把每一个等式连接起来使用到append方法，创建列表存储每次连接好的等式 5、使用列表的join方法，

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把一个字符串的内容提取出来，并放到字典中?

流程如下：1、得到字符串s，通过分割提取得到s1（是个列表）s=”name=lyy

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支持向量机的R实现

#(1)支持向量机(SVM):library(kernlab)irismodel

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R里关于支持向量机的包和函数

kernlab包: 函数ksvm()通过。Call接口，使用bsvm和libsvm库中的优化方法。对于分类，有C-SVM分类算法和v-SVM分类算法，同时还包括C分类器的有界约束的版本；对于回归，提供了ε-SVM回归算法和v-SVM回归算法；对于多类分类，有一对一(one-against-one)方法和原生多类分类方法。e1071包: 使用libsvm库中的优化方法。多分类通过一

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R连接Redshift数据库

1，首先加载Redhsift的包。如果不能直接安装就需要先下载Redshift的包到本地，然后通过本地路径安装。2，使用语法conn=redshift('jdbc:postgresql://URL','Account','Password')str_query="select * from table limit 100"data_test=dbGetQuery(conn,str_q

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啊啊啊啊啊吖

关于R的，这几点你得知道

一、专注于一种语言在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始学习数据科学时，你应该学习一种语言。有些人问我是否应该学习在学R语言的同时学习Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一种以上的语言，否则你应该选择一种语言进行学习。专注于一种编程语言的原因是，你需要更多地关注过程和技术，而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据，以及如何解决问题。事实证明，R

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啊啊啊啊啊吖

R扩展包dplyr笔记分享（2）

2 分组动作 group_by()以上5个动词函数已经很方便了, 但是当它们跟分组操作这个概念结合起来时, 那才叫真正的强大! 当对数据集通过 group_by() 添加了分组信息后,mutate(), arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优势).例如: 对飞机航班数据按飞机编号 (TailNum) 进行分组, 计算该

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R扩展包dplyr笔记分享（1）

初始化0.1 安装install.packages("dplyr")0.2 示范数据library(Lahman): Lahman 包里的棒球比赛数据集 Battinglibrary(hflights): hflights 包里的飞机航班数据0.3 数据集类型将过长过大的数据集转换为显示更友好的 tbl_df 类型:hflights_df

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用glmnet包实现lasso

当我们使用数据训练分类器的时候，很重要的一点就是要在过度拟合与拟合不足之间达成一个平衡。防止过度拟合的一种方法就是对模型的复杂度进行约束。模型中用到解释变量的个数是模型复杂度的一种体现。控制解释变量个数有很多方法，例如变量选择(feature selection)，即用filter或wrapper方法提取解释变量的最佳子集。或是进行变量提取(feature structure)，即将原始变量进行某

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关于R程序的问题

data1 0,2]0的值替换为9，但是不明白为啥这样，第一步r判断 aa1[,2]>0，对b字段的所有结果进行是否大于0判断，结果应该是或者否，第二部aa1[是或者否,2]

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R中调取函数的方式心得

在大部分的视频课里调用函数的时候教授的MAC OS没有使用library,应该是和windows的不同，一开始还以为是剪切了视频。加载包函数都是一样的，要么用library,要么用require。如果觉得library或require太麻烦，得逐个读取程序包的话，可以安装BBmisc或者rmsfuns，可一次性读取或安装后读取程序包。

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R编程入门--对象和类

R是一种基于对象(Object)的语言，所以你在R语言中接触到的每样东西都是一个对象，一串数值向量是一个对象，一个函数是一个对象，一个图形也是一个对象。基于对象的编程(OOP)就是在定义类的基础上，创建与操作对象。对象中包含了我们需要的数据，同时对象也具有很多属性(Attribute)。其中一种重要的属性就是它的类(Class)，R语言中最为基本的类包括了数值(numeric)、逻辑(logi

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zxq997

mysql workbench 停止工作，解决。

突然一下就打不开了，每次一打开，就显示mysql workbench 已停止工作，重新装了也不起作用。。报错如下图：解决办法：找到mysql路径下的workbench文件，然后删除它即可。

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wangjuju123

决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略

决策树缺点和注意事项：决策树的最大缺点是原理中的贪心算法。因此它所做的选择只能是某种意义上的局部最优选择。若目标变量是连续变量，那么决策树就不使用了，改用回归模型若某些自变量的类别种类较多，或者自变量是区间型时，决策树过拟合的危险会增大。这种情况需要分箱或多次模型验证，确保其具有稳定性。对区间型变量进行分箱操作时，无论是否考虑了顺序因素，都有可能因为分箱丧失了某些重要信息，尤其是当分箱前

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wangjuju123

逻辑回归和决策树的结合使用

一种是从决策树分析中找出数据局部结构，作为在逻辑回归中构建依变量（interaction)的依据。另一种是在需要对预测因子进行离散化处理时，利用决策树分析决定最佳切分点。还有一种是把决策树分类的最终结果作为预测变量，和其他协变量一起代入回归模型，又称为“嫁接式模型”。从理论上讲，嫁接模型综合了决策树和逻辑回归的优点。最终节点包含了数据中重要的局部结构，而协变量可以拾补被决策树遗漏的数据整体结构

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wangjuju123

Logistic 回归

主要用于预测，如：收集了若干人的健康记录，包括年龄、性别、抽烟史、日常饮食及家庭病史等变量的数据，因变量为得了癌症（Y=1），没有得癌症（Y=0）。通过训练得出得癌症和没得癌症的概率拟合公式。当有一批新的数据时，可以根据拟合公式得出是否得癌症的概率。逻辑回归和决策树的主要差别：1．对于拥有缺失值的数据，决策树可以应对，而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。2．逻辑回归对数据整体结

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wangjuju123

随机森林（Random Forests）

随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，可以用来做分类、回归等问题。随机森林有许多优点：具有极高的准确率随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合随机性的引入，使得随机森林有很好的抗噪声能力能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化训练速度快，可以得到变量重要性排序容易实现并行化随机森林的缺点：当随机森林中

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