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zxq997

如何建立稀疏矩陣？

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阿抽哥哥

如何理解面向?qū)ο缶幊蹋?/a>

面向?qū)ο笫窍颥F(xiàn)實(shí)世界模型的自然延伸，這是一種“萬物皆對象”的編程思想。在現(xiàn)實(shí)生活中的任何物體都可以歸為一類事物，而每一個個體都是一類事物的實(shí)例。面向?qū)ο蟮木幊淌且詫ο鬄橹行?，以消息為?qū)動，所以程序=對象消息。面向?qū)ο蟮木幊痰闹饕枷胧前褬?gòu)成問題的各個事物分解成各個對象，建立對象的目的不是為了完成一個步驟，而是為了描述一個事物在解決問題的過程中經(jīng)歷的步驟和行為。對象作為程序的基本單位，將程序和數(shù)據(jù)

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zxq997

python常用的異常機(jī)制有哪些？

Python垃圾回收機(jī)制Python GC主要使用引用計(jì)數(shù)（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計(jì)數(shù)的基礎(chǔ)上，通過“標(biāo)記-清除”（mark and sweep）解決容器對象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用問題，通過“分代回收”（generation collection）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。1 引用計(jì)數(shù)PyObject是每個對象必有的內(nèi)容，其中obrefcnt

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Python中如何捕獲異常？

如果我們沒有對異常進(jìn)行任何預(yù)防，那么在程序執(zhí)行的過程中發(fā)生異常，就會中斷程序，調(diào)用python默認(rèn)的異常處理器，并在終端輸出異常信息。try...except...finally語句:當(dāng)try語句執(zhí)行時發(fā)生異常，回到try語句層，尋找后面是否有except語句。找到except語句后，會調(diào)用這個自定義的異常處理器。except將異常處理完畢后，程序繼續(xù)往下執(zhí)行。finally語句表示，無論異

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阿抽哥哥

SPSS問題答疑

問：在用SPSS做聚類分析時得到的一組新的變量代表什么意思？答：這組新變量是用SPSS做聚類分析之后得到的聚類結(jié)果，圖中把一部分?jǐn)?shù)據(jù)分為了1類與3類了，而空值代表使用的自變量數(shù)據(jù)有缺失值，結(jié)果不能判斷為哪類。

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構(gòu)成時間數(shù)列的因素有哪些？

1、長期趨勢（Secular Trends）由于某種根本原因的影響，客觀現(xiàn)象在一個相當(dāng)長的時間內(nèi)所呈現(xiàn)出來的持續(xù)增加或持續(xù)減少的一種趨勢和狀態(tài)。例如：隨著經(jīng)濟(jì)條件、醫(yī)療條件的發(fā)展，人口出生率有高于死亡率的趨勢；隨著勞動條件和手段的改善，勞動生產(chǎn)率有上升趨勢等。2、季節(jié)趨勢（Seasonal fluctuation）由于季節(jié)的轉(zhuǎn)變而使時間數(shù)列發(fā)生周期性變化。這種周期性變化是以年為周期的可以預(yù)見

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什么是卡方分布？

定義：卡方統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布稱為卡方分布，如果大小為n的所有可能的樣本取自方差為σ2的正態(tài)分布總體，且對每一樣本計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量的特定值，則這些特定值將有一個稱作卡方分布的連續(xù)概率分布（抽樣分布）。卡方分布由一個特定的唯一的概率密度函數(shù)所定義，函數(shù)為：概率密度函數(shù)曲線如下，隨著自由度的增加，曲線變成單峰的，且越來越對稱。

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PGC123

中括號里面加循環(huán)這是啥意思？

看網(wǎng)上代碼的時候，像這種中括號里面出現(xiàn)循環(huán)啥意思？列表生成式即List Comprehensions，是Python內(nèi)置的非常簡單卻強(qiáng)大的可以用來創(chuàng)建list的生成式。舉個例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]可以用list(range(1, 11))：但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循

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jupyter notebook怎么修改行間距？

首先，安裝jupyterthemes，如下：然后，輸入jt -t grade3 -lineh 300（默認(rèn)為170，我這修改為300）最后對比一下：上下圖（紅框內(nèi)）對比行間距明顯。

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PGC123

mysql如何設(shè)置數(shù)據(jù)庫編碼格式為UTF-8

1、?修改MySql的配置文件MySql的配置文件在Windows下為my.ini，我電腦上的路徑如下圖所示，需要說明的一點(diǎn)ProgramData是系統(tǒng)文件夾，因此默認(rèn)是隱藏的，如果找不到需要設(shè)置顯示隱藏文件在Linux下的路徑為 /etc/my.cnf 使用記事本打開配置文件，在?[mysqld]?標(biāo)簽下加上以下內(nèi)容：default-character-set = utf8ch

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python中的常用快捷鍵的使用。

在使用jupyter notebook的時候，使用各種快捷鍵使得編程更加方便。合并單元格：shift M分割單元格：ctrl shift -列出行數(shù)：shift L補(bǔ)全庫或者函數(shù)名稱：tab查看函數(shù)的幫助：tab shift切換成code模式：Y切換成markdown形式：M新增上一個單元格：A新增下一個單元格：B

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zxq997

excel中千分號‰和萬分號?的使用。

相信很多人都能在Excel中找到千分號和萬分號。單擊【插入】-【符號】在打開的對話框中，【字體】選擇Lucida Sans Unicode，【子集】選擇廣義標(biāo)點(diǎn)，如下圖所示：但是，這樣插入的符號是不能用于計(jì)算的。如果需要參與計(jì)算，我們可以用Substitute函數(shù)來協(xié)助完成。Substitute函數(shù)用于將字符串中部分字符串以新字符串替換，語法如下：SUBSTITUTE(te

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過擬合問題

為什么會產(chǎn)生過擬合，有哪些方法可以預(yù)防或克服過擬合？一般在機(jī)器學(xué)習(xí)中，將學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練集上的誤差稱為訓(xùn)練誤差或者經(jīng)驗(yàn)誤差，在新樣本上的誤差稱為泛化誤差。顯然我們希望得到泛化誤差小的學(xué)習(xí)器，但是我們事先并不知道新樣本，因此實(shí)際上往往努力使經(jīng)驗(yàn)誤差最小化。然而，當(dāng)學(xué)習(xí)器將訓(xùn)練樣本學(xué)的太好的時候，往往可能把訓(xùn)練樣本自身的特點(diǎn)當(dāng)做了潛在樣本具有的一般性質(zhì)。這樣就會導(dǎo)致泛化性能下降，稱之為過擬合，相反

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如何進(jìn)行特征選擇？

特征選擇是一個重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程，主要有兩個原因，首先在現(xiàn)實(shí)任務(wù)中我們會遇到維數(shù)災(zāi)難的問題(樣本密度非常稀疏)，若能從中選擇一部分特征，那么這個問題能大大緩解，另外就是去除不相關(guān)特征會降低學(xué)習(xí)任務(wù)的難度，增加模型的泛化能力。冗余特征指該特征包含的信息可以從其他特征中推演出來，但是這并不代表該冗余特征一定沒有作用，例如在欠擬合的情況下也可以用過加入冗余特征，增加簡單模型的復(fù)雜度。在理論上如果沒

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GBDT 和隨機(jī)森林的區(qū)別？

隨機(jī)森林采用的是bagging的思想，bagging又稱為bootstrap aggreagation，通過在訓(xùn)練樣本集中進(jìn)行有放回的采樣得到多個采樣集，基于每個采樣集訓(xùn)練出一個基學(xué)習(xí)器，再將基學(xué)習(xí)器結(jié)合。隨機(jī)森林在對決策樹進(jìn)行bagging的基礎(chǔ)上，在決策樹的訓(xùn)練過程中引入了隨機(jī)屬性選擇。傳統(tǒng)決策樹在選擇劃分屬性的時候是在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)屬性集合中選擇最優(yōu)屬性，而隨機(jī)森林則是對結(jié)點(diǎn)先隨機(jī)選擇包含k個

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wangjuju123

python錯誤解析（七）

代碼如下:>>> reload(sys) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in NameError: name 'sys' is not defined 【錯誤分析】reload期望得到的是對象，所以該模塊必須成功導(dǎo)入。在沒導(dǎo)入模塊前，不能重載.復(fù)制代碼代碼如下:

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如何解決類別不平衡問題？

有些情況下訓(xùn)練集中的樣本分布很不平衡，例如在腫瘤檢測等問題中，正樣本的個數(shù)往往非常的少。從線性分類器的角度，在用 y = wx b 對新樣本進(jìn)行分類的時候，事實(shí)上在用預(yù)測出的y值和一個y值進(jìn)行比較，例如常常在y>0.5的時候判為正例，否則判為反例。幾率y/1-y反映了正例可能性和反例可能性的比值，閾值0.5恰好表明分類器認(rèn)為正反的可能性相同。在樣本不均衡的情況下，應(yīng)該是分類器的預(yù)測幾率高

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SVM、LR、決策樹的對比？

SVM既可以用于分類問題，也可以用于回歸問題，并且可以通過核函數(shù)快速的計(jì)算，LR實(shí)現(xiàn)簡單，訓(xùn)練速度非?？?，但是模型較為簡單，決策樹容易過擬合，需要進(jìn)行剪枝等。從優(yōu)化函數(shù)上看，soft margin的SVM用的是hinge loss,而帶L2正則化的LR對應(yīng)的是cross entropy loss，另外adaboost對應(yīng)的是exponential loss。所以LR對遠(yuǎn)點(diǎn)敏感，但是SVM對

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決策樹的特性？

決策樹基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，與人類在面臨問題的時候處理機(jī)制十分類似。其特點(diǎn)在于需要選擇一個屬性進(jìn)行分支，在分支的過程中選擇信息增益最大的屬性。在劃分中我們希望決策樹的分支節(jié)點(diǎn)所包含的樣本屬于同一類別，即節(jié)點(diǎn)的純度越來越高。決策樹計(jì)算量簡單，可解釋性強(qiáng)，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關(guān)的特征，但是容易過擬合，需要使用剪枝或者隨機(jī)森林。信息增益是熵減去條件熵，代表信息不確定性較少的程度

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SVM 的推導(dǎo)，特性？多分類怎么處理？

SVM是最大間隔分類器從線性可分情況下，原問題，特征轉(zhuǎn)換后的dual問題，引入kernel(線性kernel,多項(xiàng)式，高斯),最后是soft margin。線性：簡單，速度快，但是需要線性可分多項(xiàng)式：比線性核擬合程度更強(qiáng)，知道具體的維度，但是高次容易出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定，參數(shù)選擇比較多。高斯：擬合能力最強(qiáng)，但是要注意過擬合問題。不過只有一個參數(shù)需要調(diào)整。多分類問題，一般將二分類推廣到多分類

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