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叶yyf

sklearn中降维算法

sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算法比赛，最后的获奖者就使用了矩阵分解中的明星：奇异值

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曹翔888

使用python进行客户流失案例分析

1 商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户。通过评估客户流失的风险倾向来预测客户流失，对于潜在的高概率流失客户，可以有效地实施客户保留营销计划。2 数据理解分析数据来自于统计自某电信公司一段时间内的消

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曹翔888

使用python进行客户流失案例分析

1 商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户。通过评估客户流失的风险倾向来预测客户流失，对于潜在的高概率流失客户，可以有效地实施客户保留营销计划。2 数据理解分析数据来自于统计自某电信公司一段时间内的消

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詹惠儿

ndarray.shape和ndarray.resize有什么区别？

问：ndarray.shape和ndarray.resize有什么区别？答：ndarray.shapendarray.shape有两种功能：第一种是查看数组形状：第二种是改变数组形状：ndarray.resize()使用 resize 方法可以直接修改数组本身作用和shape改变数组形状是一样的，即改变数组本身。

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詹惠儿

python报错： ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (2,3)

问：python报错：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (2,3) 答：这是因为Numpy中的基本运算（加、减、乘、除、求余等等）都是元素级别的，要求两个数组的形状相同，同时numpy的广播规则要求维度数相同的两个数组，若某个维度不同，必须其中一个数组维度为1才能进行广播，而这两个数组不符合

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wangxishi

python如何做到定时发送查询结果到邮箱

如题，想实现python 定时发送邮件的功能，请问如何实现？

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马锦涛

Adaboost的优缺点？

Adaboost是一种加和模型，每个模型都是基于上一次模型的错误率来建立的，过分关注分错的样本，而对正确分类的样本减少关注度，逐次迭代之后，可以得到一个相对较好的模型。是一种典型的boosting算法。下面是总结下它的优缺点。优点adaboost是一种有很高精度的分类器。可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的，并且弱分类器的构造

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詹惠儿

np.diag()用法总结

问：np.diag()用法总结答：np.diag()主要有两种用法：当提供的值为一维数组：创建以一维数组为对角线，其余为0的二维数组当提供的值为二维数组：提取二维数组上的对角线元素# 创建一个以一维数组a为对角线，其余为0的二维数组

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詹惠儿

numpy中数组相乘为什么结果是一个数组不是一个数？

问：numpy中数组相乘为什么结果是一个数组不是一个数？答：乘法运算符 * 的运算在NumPy数组中也是元素级别。如果想要进行矩阵乘积操作，可以使用dot函数。dot函数的语法：dot(a, b, out=None)，其中参数a,b为进行向量点积或矩阵乘法运算的数组，参数out为结果保存处。具体运算过程可参考下图：

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shauna570392

Adaboost和Xgboost原理的区别和联系是什么

AdaboostAdaboost是模型为加法模型，损失函数为指数函数，学习算法为向前分布算法的二分类学习算法。其基学习器最常见的是决策树桩，也就是深度为1 的决策树。在每一轮提升相应错分类点的权重可以被理解为调整错分类点的observation probability。xgboost在XGBoost中，树可以有不同数量的终端节点，并且计算证据较少的树的左权值收缩得更厉害。Newton Boost

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宋俊花

python list中append()方法和extend()方法区别

共同点只能作用于list类型（不能作用于tuple等其他类型）单参数限制（不支持多参数）不同点list.append(object) 向列表中添加一个对象object。使用append的时候，是将参数看作一个对象，整体作为一个元素打包添加到指定列表。list.extend(iterable) 把一个可迭代对象的内容迭代添加到列表中。使用extend是将一个可迭代对象中的每个元素逐个地添加到列表中，

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叶yyf

分类技术是机器学习和数据挖掘应⽤中的重要组成部分。在数据科学中，⼤约70%的问题属于分类问题。解决分类的算法也有很多种。⽐如：KNN，使⽤距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类。这⾥我们要展开的是Logistic回归，它是⼀种很常⻅的⽤来解决⼆元分类问题的回归⽅法，它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。

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liting李

对dataframe使用groupby的方法，怎么让其返回分组的结果呢？

因为只进行了分组没有聚合，直接group by只能返回一个分组对象。没设置以什么形式聚合，是平均值还是计数还是求和的方式，因此还没有进行计算，所以会是返回这个样子对分组设置了聚合方式就会返回分组聚合后的结果了

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liting李

python中size()怎么用？

size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。参数 numpy.size(a, axis=None) a：输入的矩阵 axis：int型的可选参数，指定返回哪一维的元素个数。当没有指定时，返回整个矩阵的元素个数。例子>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> np.size(a)6>>> np.size(a,1)3>>> np.

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詹惠儿

pandas分组聚合时怎么去除多层索引？

问：pandas分组聚合时怎么去除多层索引？答：可以通过下面两种方式解决：第一种是对包含多层索引的对象调用reset_index()方法：第二种是在分组时设置as_index=False：

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詹惠儿

如何理解groupby分组聚合操作？

问：如何理解groupby分组聚合操作？答：groupby分组聚合其实可以拆分为分组和聚合两部分，下图拆解步骤为大家进行演示groupby分组聚合实现过程：

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詹惠儿

python数据类型之元组

问：python数据类型之元组答：元组与列表一样是python的一种序列类型，可以使用序列的所有通用操作。元祖在python中以小括号“（）”为标识，将一个或多个元素（以逗号分隔）括起来为一个元祖，其用法与列表非常类似，二者主要区别在于，列表内的元素可以修改，元祖内的元素不能修改，可以简单把元祖理解为列表的一个“可读版本”。#元祖的创建x_tuple=('a',2,[3,4])print(x_tu

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詹惠儿

python第三方包graphviz已经安装了，为什么import还报错呢？

问：python第三方包graphviz已经安装了，为什么import还报错呢？答：在windows电脑上使用graphviz时，需要先下载安装好graphviz包，并进行graphviz包的环境配置后才能正常使用，具体配置方法如下：1. 下载安装包首先进入官网https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html下载msi

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詹惠儿

python安装xgboost时提示Requirement already satisfied:xxxx，是安装成功了吗？

问：python安装xgboost时提示Requirement already satisfied:xxxx，是安装成功了吗？答：这是因为此电脑系统默认安装的xgboost的目录与当前使用的anaconda的目录不一致，可能会导致第三方包调用不了，解决方法是在下载时指定下载目录为anaconda的目录，代码格式如下：格式：pip install --target=目标路径工具包名字如：pip

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詹惠儿

jupyter新建notebook报错：’_xsrf argument missing from POST

问：jupyter新建notebook报错：答：这是因为浏览器的兼容性不够，建议升级下浏览器或者更换下打开jupyter的浏览器，如果多次遇到此报错，可以将电脑默认浏览器设置为谷歌浏览器，设置方法如下：

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