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詹惠兒

from sklearn.datasets import load_breast_cancer 老師，是因?yàn)檫\(yùn)行了這行代碼，所以這個(gè)數(shù)據(jù)集才會(huì)出現(xiàn)在本地電腦上嗎

問：from sklearn.datasets import load_breast_cancer 老師，是因?yàn)檫\(yùn)行了這行代碼，所以這個(gè)數(shù)據(jù)集才會(huì)出現(xiàn)在本地電腦上嗎答：不是，load_breast_cancer是sklearn中datasets模塊的自帶數(shù)據(jù)集，當(dāng)運(yùn)行pip install sklearn安裝sklearn庫時(shí)，便自帶把這些數(shù)據(jù)集一同下載在電腦上，而像datasets.fetch_

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詹惠兒

請問繪制學(xué)習(xí)曲線時(shí)，i一般取值為多少呢？

問：請問繪制學(xué)習(xí)曲線時(shí)，i一般取值為多少呢？答：這個(gè)i沒有固定的值: 具體要看數(shù)據(jù)集的個(gè)數(shù), 例如100個(gè)樣本和100萬個(gè)樣本, 適合的值是不同的；100萬個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，i取100是合理的，但是放在樣本為100的數(shù)據(jù)中就不合理了這是一個(gè)試探的過程, 可以直接取的范圍大一些, 但是消耗的計(jì)算時(shí)間就會(huì)變長.可以取少一點(diǎn), 再看一下數(shù)據(jù)波動(dòng)走勢, 進(jìn)行改變

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詹惠兒

在計(jì)算一個(gè)字段時(shí)只能把另外一個(gè)字段的計(jì)算公式再寫一遍嗎

問：在計(jì)算一個(gè)字段時(shí)只能把另外一個(gè)字段的計(jì)算公式再寫一遍嗎答：對(duì)的，在一個(gè)公式或函數(shù)中可以引用另一個(gè)公式或函數(shù)，相當(dāng)于嵌套函數(shù)

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詹惠兒

mysql根據(jù)原有表添加字段進(jìn)行新表創(chuàng)建的公式模版是什么樣的

問：mysql根據(jù)原有表添加字段進(jìn)行新表創(chuàng)建的公式模版是什么樣的答：create table 新表名 [as] select 字段名... from 原表名 [where 篩選條件]...

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不太理解having中并沒有引用別名，只是把計(jì)算公式寫了一遍為啥也不對(duì)呢？之前不是說不能引用別名可以把計(jì)算公式函數(shù)再寫一遍嗎？

問：不太理解having中并沒有引用別名，只是把計(jì)算公式寫了一遍為啥也不對(duì)呢？之前不是說不能引用別名可以把計(jì)算公式函數(shù)再寫一遍嗎？答：因?yàn)镾QL語句的執(zhí)行順序，第三步執(zhí)行分組聚合，第四步執(zhí)行having分組后結(jié)果進(jìn)行篩選，這個(gè)時(shí)候分組結(jié)果中只有各類目的銷售額，累計(jì)銷售額百分比是在第五步select子句中用開窗函數(shù)計(jì)算的，所以having子句中不能引用。having子句中只能引用分組字段或聚合字段

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mysql這里把分組的查詢放在子查詢里就會(huì)報(bào)錯(cuò)，想問下是必須在父級(jí)查詢中來分組嗎？

問：mysql這里把分組的查詢放在子查詢里就會(huì)報(bào)錯(cuò)，想問下是必須在父級(jí)查詢中來分組嗎？答：在表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中，多個(gè)字段的行數(shù)必須一致

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永洪科技

學(xué)會(huì)針對(duì)永洪API接口的性能測試，工作效率提升百倍

性能測試是指針對(duì)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)場景，通過設(shè)計(jì)場景和壓力，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行高并發(fā)量、大數(shù)據(jù)量的測試，主要目的是為了確定產(chǎn)品在高并發(fā)情況下的各項(xiàng)指標(biāo)：平均處理時(shí)間，QPS，網(wǎng)絡(luò)IO，磁盤讀寫等。永洪BI具有高耦合性、海量數(shù)據(jù)、大計(jì)算量、復(fù)雜邏輯等特點(diǎn)，因此性能測試尤為重要，對(duì)于用戶實(shí)際使用場景，性能問題可能要比功能問題更多。對(duì)于性能測試，常見的工具有很多，對(duì)于永洪BI這類產(chǎn)品，更適合使用的工具為LoadRunn

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數(shù)字人bot

從excel到數(shù)據(jù)分析大賽獲獎(jiǎng)，一名產(chǎn)品經(jīng)理的經(jīng)驗(yàn)心得

大家好，我是來自一家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，工作內(nèi)容大量用到數(shù)據(jù)報(bào)表和PPT。前不久，我參加了2020永洪BI數(shù)據(jù)分析冬季精英挑戰(zhàn)賽，還獲得了優(yōu)勝獎(jiǎng)。今天，想跟大家分享一些我的使用體驗(yàn)。在日常的工作中，我接到報(bào)表需求都是先用excel對(duì)接數(shù)據(jù)庫完成取數(shù)，或者直接讓開發(fā)同事開發(fā)到系統(tǒng)中，但問題也叢出不窮，經(jīng)常遇到開發(fā)同事剛完成，業(yè)務(wù)需求就改變，導(dǎo)致邏輯不斷修改，開發(fā)投入不斷增加。這是我的獲獎(jiǎng)作

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K均值聚類算法里類別數(shù)k的選擇

k均值聚類中的類別數(shù)k值需要預(yù)先指定，而在實(shí)際應(yīng)用中最優(yōu)的k值是不知道的。嘗試用不同的k值聚類，檢驗(yàn)得到聚類結(jié)果的質(zhì)量，推測最優(yōu)的k值。聚類結(jié)果的質(zhì)量可以用類的平均直徑來衡量。一般地，類別數(shù)變小時(shí)，平均直徑會(huì)增加類別數(shù)變大超過某個(gè)值以后，平均直徑會(huì)不變，而這個(gè)值正是最優(yōu)的k值。實(shí)驗(yàn)時(shí)，可以采用二分查找，快速找到最優(yōu)的k值。

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貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用列舉

最早的PathFinder系統(tǒng)，該系統(tǒng)是淋巴疾病診斷的醫(yī)學(xué)系統(tǒng)，它可以診斷60多種疾病，涉及100多種癥狀;后來發(fā)展起來的Internist ? I系統(tǒng)，也是一種醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)，但它可以診斷多達(dá)600多種常見的疾病。1995年，微軟推出了第一個(gè)基于貝葉斯網(wǎng)的專家系統(tǒng)，一個(gè)用于幼兒保健的網(wǎng)站OnParent (www.onparenting.msn.com)，使父母們可以自行診斷。以上是兩個(gè)具體的貝葉

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壓縮思維筆記：貝葉斯的思想

貝葉斯決策就是在不完全情報(bào)下，對(duì)部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計(jì)，然后用貝葉斯公式對(duì)發(fā)生概率進(jìn)行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。貝葉斯決策理論方法是統(tǒng)計(jì)模型決策中的一個(gè)基本方法，其基本思想是：1、已知類條件概率密度參數(shù)表達(dá)式和先驗(yàn)概率。2、利用貝葉斯公式轉(zhuǎn)換成后驗(yàn)概率。3、根據(jù)后驗(yàn)概率大小進(jìn)行決策分類。

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永洪科技

報(bào)表需求源源不斷？手把手教你提升報(bào)表通用性

什么是數(shù)據(jù)行級(jí)別的權(quán)限過濾？通常，我們拿來制作報(bào)表的數(shù)據(jù)是一張記錄了大量數(shù)據(jù)的長表，這類表中有明顯的指標(biāo)分類，例如省份、大區(qū)等，如何用同一張報(bào)表，針對(duì)不同的用戶展示其對(duì)應(yīng)分類的指標(biāo)數(shù)據(jù)，這就是我們要實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)行級(jí)別權(quán)限控制。數(shù)據(jù)行級(jí)別的權(quán)限控制，使報(bào)表的通用性獲得提升，減少業(yè)務(wù)人員的工作量，增加數(shù)據(jù)展示的靈活性。下面我們來詳細(xì)解析數(shù)據(jù)行級(jí)別權(quán)限控制的簡單應(yīng)用場景。01 案例解析場景：某企業(yè)在各大省

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壓縮思維筆記：最優(yōu)化算法

最優(yōu)化算法：1、梯度下降法：利用一階導(dǎo)2、牛頓法：利用一階導(dǎo)和二階導(dǎo)3、擬牛頓法：用正定矩陣代替黑塞矩陣的逆4、坐標(biāo)軸下降法：沿著坐標(biāo)軸平行的方向進(jìn)行優(yōu)化

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liting李

轉(zhuǎn)化率低有哪些原因？

轉(zhuǎn)化率低，除了詳情頁、價(jià)格、文案、主圖，還有就是流量入口會(huì)導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率降低：淘寶多個(gè)流量入口，不同的流量入口，訪客質(zhì)量以及流量精準(zhǔn)度都是不一樣的，因?yàn)槊總€(gè)入口展示給的人群是不一樣的，所以最終的轉(zhuǎn)化也不同。就像手淘推薦的流量，雖然流量大，但是轉(zhuǎn)化都是偏低的，都是根據(jù)買家過往測覽等行為進(jìn)行推薦的商品，從首頁去找喜歡并且感興趣的產(chǎn)品，需求度是不高的。要說高轉(zhuǎn)化渠道還是手淘索用戶有需求直接搜索，因此搜索需求

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liting李

有幾種編碼的方式？

　　ASCII編碼，只能編碼127個(gè)字符，所以數(shù)量有所限制　　GB2312（2個(gè)字節(jié)）中國用來編寫中文并且建立在ASCII碼上，不能與ASCII沖突。之后，韓國、日本都有自己的編碼 and so on.　　Unicode編碼（2個(gè)字節(jié)），把所有語言都統(tǒng)一到一套編碼里。缺點(diǎn)是2個(gè)字節(jié)，浪費(fèi)存儲(chǔ)空間?！　TF-8編碼把一個(gè)Unicode字符根據(jù)不同的數(shù)字大小編碼成1-6個(gè)字節(jié)，常用的英文字母被編碼成

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提問：數(shù)據(jù)量綱化我知道了，無量綱化又是什么

數(shù)據(jù)無量綱化在機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐中，我們往往有著將不同規(guī)格的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同?規(guī)格，或不同分布的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到某個(gè)特定分布的需求，這種需求統(tǒng)稱為將數(shù)據(jù)“無量綱化”。比如梯度和矩陣為核?的算法中，對(duì)于邏輯回歸，?持向量機(jī)，神經(jīng)?絡(luò)等，?量綱化可以加快求解速度；?在距離類模型，?如K近鄰，KMeans聚類中，?量綱化可以幫我們提升模型精度，避免某?個(gè)取值范圍特別?的特征對(duì)距離計(jì)算造成影響。（?個(gè)特例是決策樹和樹

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提問：大數(shù)據(jù)怎么描述？

大數(shù)據(jù)常見于右偏分布，如果有偏性不是特別嚴(yán)重的話，如曲線 1，仍然可以使用常務(wù)性指標(biāo)，如中位數(shù)、四分位距、異常、最大值與最小值。曲線 2 增加了拐點(diǎn)，拐點(diǎn)的意義在于區(qū)分左側(cè)與右側(cè)不同用戶的群體特征，比如左側(cè)的用戶群體與普通的右偏分布大體相當(dāng)，因此仍然使用傳統(tǒng)的常務(wù)性指標(biāo)描述大眾與小眾；但右側(cè)的群體特征沒有峰值并不區(qū)分大眾、小眾，一般重點(diǎn)描述全距及等寬度區(qū)間對(duì)應(yīng)的概率及業(yè)務(wù)意義。因此需要回答，為什么

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詹惠兒

MySQL報(bào)錯(cuò)1066：Not unique table/alias

問：MySQL報(bào)錯(cuò)1066：Not unique table/alias答：這是因?yàn)镾QL 語句中出現(xiàn)了非唯一的表或別名。解決方法為：1、請檢查出現(xiàn)問題位置的 SQL 語句中是否使用了相同的表名，或是定義了相同的表別名。2、檢查 SELECT 語句中要查詢的字段名是不是定義重復(fù)，或者沒有定義。查錯(cuò)：調(diào)試程序的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，果真是調(diào)用MySQL的mysql_real_query()方法執(zhí)行查詢的時(shí)候，同

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詹惠兒

什么是HHI指數(shù)

問：什么是HHI指數(shù)答：赫希曼指數(shù)(Herfindahl-HirschmanIndex，簡稱HHI）赫芬達(dá)爾——赫希曼指數(shù)是反映市場集中度的綜合指標(biāo)，簡稱HHI指數(shù)，它是用某特定市場上所有企業(yè)的市場份額的平方和來表示，其公式為：· X——市場的總規(guī)?！?Xi——i企業(yè)的規(guī)模· Si = Xi / X——第i個(gè)企業(yè)的市場占有率· n——該產(chǎn)業(yè)內(nèi)的企業(yè)數(shù)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫爾希曼認(rèn)為,非均衡發(fā)展就是要集中有

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詹惠兒

?數(shù)據(jù)不平衡一般指的是標(biāo)簽的不平衡還是特征不平衡呢？怎么去界定一份數(shù)據(jù)是否平衡？

問：數(shù)據(jù)不平衡一般指的是標(biāo)簽的不平衡還是特征不平衡呢？怎么去界定一份數(shù)據(jù)是否平衡？答：1、機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡是指標(biāo)簽（因變量）比例不平衡2、一般因變量中0/1的比例超過4:1，例如標(biāo)簽為0的數(shù)據(jù)占90%，標(biāo)簽為1的數(shù)據(jù)占10%，就說是數(shù)據(jù)不平衡了，不過這個(gè)不是唯一界定值，不同公司的標(biāo)準(zhǔn)都不一樣。

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