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詹惠兒

sql中and和or的優(yōu)先級(jí)哪個(gè)更高？

問：sql中and和or的優(yōu)先級(jí)哪個(gè)更高？答：- and的優(yōu)先級(jí)要高于or的優(yōu)先級(jí)。想要優(yōu)先執(zhí)行or運(yùn)算符時(shí)可以使用括號(hào)。例子：查詢 s_ic=101 或者 102，且 f_price 大于 5，并且 f_name='apple'的水果信息select*from fruitswhere (s_id=101 or s_id=102) and f_price>5 and f_name='apple';

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詹惠兒

在mysql中可以這樣寫嗎：select name from person_birthday where name=null

問：在mysql中可以這樣寫嗎：select name from person_birthday where name=null;答：不可以，比較運(yùn)算符是無法對(duì)null 來使用的，用””也無法查詢出你想要的結(jié)果。上面“name=null”應(yīng)該換成“name is null”。如果是“namenull”，則換成“name is not null”。

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詹惠兒

mysql如何將縱表轉(zhuǎn)為橫表？

問：mysql如何將縱表轉(zhuǎn)為橫表？答：主要是用case....when實(shí)現(xiàn)，例如如何轉(zhuǎn)化下圖：select name as '姓名',sum(case course when '語文' then score else 0 end) as '語文',sum(case course when '數(shù)學(xué)' then score else 0 end) as '數(shù)學(xué)',sum(case course whe

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詹惠兒

kmeans算法對(duì)k個(gè)初始質(zhì)心的選擇比較敏感，容易陷入局部最小值這個(gè)問題要怎么解決？

問：kmeans算法對(duì)k個(gè)初始質(zhì)心的選擇比較敏感，容易陷入局部最小值這個(gè)問題要怎么解決？答：可以考慮從以下幾個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化：1.使用多次的隨機(jī)初始化，計(jì)算每一次建模得到代價(jià)函數(shù)的值，選取代價(jià)函數(shù)最小結(jié)果作為聚類結(jié)果 2.使用肘部法則來選擇k的值3.可以考慮使用Mini Batch K-Means算法替代

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詹惠兒

常見的聚類方法有哪些？

問：常見的聚類方法有哪些？答：分類如下：

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詹惠兒

聚類的基本流程

問：聚類的基本流程答：聚類的基本流程可以總結(jié)為以下四個(gè)步驟：1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇或特征抽取2.給定數(shù)據(jù)之間的相似度或相異度及其定義方法3.根據(jù)相似度，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，即聚類4.對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行評(píng)估

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詹惠兒

聚類和分類有什么區(qū)別？

問：聚類和分類有什么區(qū)別？答：首先，分類是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，是有限類別中的某一類，而聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不依賴預(yù)先定義的類或帶類標(biāo)記的訓(xùn)練實(shí)例，需要由聚類學(xué)習(xí)算法自動(dòng)確定標(biāo)記。聚類是一種探索性的分析，聚類分析所使用方法的不同，用的特征不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。

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liting李

什么叫點(diǎn)擊率？點(diǎn)擊率如何計(jì)算？公式是什么？

1、“點(diǎn)擊率”來自于英文“Click-through Rate”（點(diǎn)進(jìn)率）以及“Clicks Ratio”（點(diǎn)擊率），是指網(wǎng)站頁面上某一內(nèi)容被點(diǎn)擊的次數(shù)與被顯示次數(shù)之比，即clicks/views，它是一個(gè)百分比。反映了網(wǎng)頁上某一內(nèi)容的受關(guān)注程度，經(jīng)常用來衡量廣告的吸引程度。2、點(diǎn)擊率的計(jì)算網(wǎng)站的點(diǎn)擊率是某一個(gè)內(nèi)容被點(diǎn)擊的次數(shù)在網(wǎng)站被瀏覽次數(shù)中所占比例，目前可以用百度統(tǒng)計(jì)來監(jiān)測。3、公式點(diǎn)數(shù)數(shù)÷

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劉其學(xué)

什么是均比差異百分比和標(biāo)準(zhǔn)比差異百分比？

什么是均比差異百分比和標(biāo)準(zhǔn)比差異百分比？

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劉其學(xué)

銷售額為什么不能使用累計(jì)計(jì)算？

為什么銷售額不能使用累計(jì)計(jì)算？

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CDA持證人阿濤哥

?在對(duì)模型進(jìn)行過充分的離線評(píng)估之后，為什么還要進(jìn)行在線 A/B 測試？

需要進(jìn)行在線 A/B 測試的原因如下。( 1 ）離線評(píng)估無法完全消除模型過擬臺(tái)的影響，因此，得出的離線評(píng)估結(jié)果無法完全替代線上評(píng)估結(jié)果。( 2 ）離線評(píng)估無法完全還原線上的工程環(huán)境。一般來講，離結(jié)評(píng)估往往不會(huì)考慮線上環(huán)境的延遲、數(shù)據(jù)丟失、標(biāo)簽數(shù)據(jù)缺失等情況。因此，離線評(píng)估的結(jié)果是理想工程環(huán)境下的結(jié)果。( 3 ）線上系統(tǒng)的某些商業(yè)指標(biāo)在離線評(píng)估中無法計(jì)算。離線評(píng)估般是針對(duì)模型本身進(jìn)行

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CDA持證人阿濤哥

Word2Vec 與 LDA 的區(qū)別和聯(lián)系

Word2Vec 與 LDA 的區(qū)別和聯(lián)系，首先， LDA 是利用文擋中單詞的共現(xiàn)關(guān)系來對(duì)單詞按主題聚類，也可以理解為對(duì)“文擋－單詞”矩陣進(jìn)行分解，得到“文檔－主題”和“主題－單詞”兩個(gè)概率分布。而 Word2Vec 真實(shí)是對(duì)“上下文－單詞”矩陣進(jìn)行學(xué)習(xí)，其中上下文由周圍的幾個(gè)單詞組成，由此得到的詞向量表示更多地融入了上下文共現(xiàn)的特征。也就是說，如果兩個(gè)單詞所對(duì)應(yīng)的 Wor

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CDA持證人阿濤哥

谷歌 2013 年提出的 Word2Vec 是目前最常用的詞嵌入模型之一。 Word2Vec 實(shí)際是一種淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它有兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別是 CBOW (Continues Bag of Words ）和 Skip-gram。

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CDA持證人阿濤哥

有哪些文本表示模型？

1，詞袋模型和 N-gram 模型最基礎(chǔ)的文本表示模型是詞袋模型。顧名思義，就是將每篇文章看成一袋子詞，并忽略每個(gè)詞出現(xiàn)的順序。具體地說，就是將整段文本以詞為單位切分開，然后每篇文章可以表示成一個(gè)長向量，向量中的每一維代表一個(gè)主要詞，而該維對(duì)應(yīng)的權(quán)重則反映了這個(gè)詞在原文章中的重要程度?？梢詫⑦B續(xù)出現(xiàn)的 n 個(gè)詞( n

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CDA持證人阿濤哥

什么是組合特征？

為了提高復(fù)雜關(guān)系的擬合能力，在特征工程中經(jīng)常會(huì)把一階離散特征兩兩組合，構(gòu)成高階組合特征。以廣告點(diǎn)擊預(yù)估問題為例，原始數(shù)據(jù)有語言和類型兩種離散特征，表 1.2 是語言和類型對(duì)點(diǎn)擊的影響。為了提高擬合能力，語言和類型可以組成二階特征，表 1.3 是語言和類型的組合特征對(duì)點(diǎn)擊的影響。

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CDA持證人阿濤哥

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，應(yīng)該怎樣處理類別型特征？

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，應(yīng)該怎樣處理類別型特征？1，序號(hào)編碼序號(hào)編碼通常用于處理類別間具有大小關(guān)系的數(shù)據(jù) 。例如成績 ,可以分為低、中、高三擋，并且存在“高＞中＞低”的排序關(guān)系。序號(hào)編碼會(huì)按照大小關(guān)系對(duì)類別型特征賦予一個(gè)數(shù)值 ID ，例如高表示為 3 、中表示為 2 、低表示為 1 ，轉(zhuǎn)換后依然保留了大小關(guān)系。2，獨(dú)熱編碼獨(dú)熱編碼通常用于處理類別間不具有大小關(guān)系的特征。例如血

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數(shù)據(jù)歸一化并不是萬能的

數(shù)據(jù)歸一化并不是萬能的。在實(shí)際應(yīng)用中，通過梯度下降法求解的模型通常是需要?dú)w一化的，包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型。但對(duì)于決策樹模型則并不適用。

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CDA持證人阿濤哥

歸一化最常用的方法

對(duì)數(shù)值類型的特征做歸一化可以將所有的特征都統(tǒng)一到一個(gè)大致相同的數(shù)值區(qū)間內(nèi) 。最常用的方法主要有以下兩種。( 1 ）線性函數(shù)歸一化（ Min-Max Scaling ）。它對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)性變換，使結(jié)果映射到［ 0, 1 ］的范圍，實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的等比縮放。( 2 ）零均值歸一化（ Z-Score Normalization ）。它會(huì)將原始數(shù)據(jù)映射到標(biāo)準(zhǔn)差為 l 的分布均值歸一化（ Z-S

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CDA持證人阿濤哥

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型可以看作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一張表，每列都有清晰的定義，包含了數(shù)值型、類別型兩種基本類型；每一行數(shù)據(jù)表示一個(gè)樣本的信息。( 2 ）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括文本、圖像、音頻、視頻數(shù)據(jù) ，其包含的信息無法用一個(gè)簡單的數(shù)值表示，也沒離清晰的類別定義，并且每條數(shù)據(jù)的大小各不相同。

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CDA持證人阿濤哥

?數(shù)據(jù)產(chǎn)品與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

數(shù)據(jù)產(chǎn)品與大數(shù)據(jù)的關(guān)系非常不想寫這樣的踩著三俗概念的解釋性文字，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是一個(gè)被所有人提起，但幾乎所有人又不明白的概念。我在這里寫什么概念解釋都是錯(cuò)的，徒增搜索引擎的“負(fù)荷”。所以，還是回溯到核心價(jià)值角度來看：前面提到數(shù)據(jù)產(chǎn)品最大的價(jià)值在于輔助使用者優(yōu)化決策，以及輔助決策價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。如果把數(shù)據(jù)產(chǎn)品比作一臺(tái)機(jī)器的話，那數(shù)據(jù)就像這臺(tái)機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的原材料。“原材料”+“處理過程”+“結(jié)果展示與應(yīng)用”≈?jǐn)?shù)據(jù)

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