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複合圖表亦稱“複式條形圖”。以兩個或兩個以上的條形爲一組代表一個大項目,用每組中的各個條......個同類指標在不同地點、條件下的變動,表明事物之間的差異 其實就把兩張圖表組合到一起,用對比的思維看問題 首先建立一個數據表格,如何把數據累
輔助列的使用,輔助列就是輔助統計及分析的一列數據,它能讓數據統計與分析變得更加的簡單快捷,提高我們的工作效率,有時候輔助列能將非常複雜的問題變得非常的簡單,善用輔助列能一定程度的提高我們的工作效率,下面就讓我們用2個例子來看輔助列的常見的
1、python內置函數: 類型轉換 數學運算 常用 int() max() all() range() help() float() min() any() set() format() long() sum() type()
傳染病模型的基本問題 描述傳染病的傳播過程 分析受感染人數的變化規律 預報傳染病高潮到來的時刻 預防傳染病蔓延的手段 按照傳播過程的一般規律用機理分析方法建立模型 注:我們這裏是介紹數學醫學領域中基本的傳染病模型。不從醫學角度
什麼是調度系統 調度系統,更確切地說,作業調度系統(Job Scheduler)或者說工作流調度系統(workflow Scheduler)是任何一個稍微有點規模,不是簡單玩玩的大數據開發平臺都必不可少的重要組成部分。 除了Crontab
什麼是矢量。利用矢量計算距離,cos相似度,矢量之間的點乘(內積) 矢量:有方向有長度的變量 計算距離: #將座標用數組的形式表示 a = np.array([2,7]) b = np.array([8,3]) #求a,b的範式,
上一節我們講了數據清晰的內容,通過清晰我們保留了正常的數據,在處理特徵預處理內容之前,我們先要確定標註,反應目的的屬性就是標註,其他有關係的特徵
特徵選擇可以在特徵變化之前,也可以在之後,本章是根據統計學模型、機器學習模型進行相關度排序,相關度差的進行刪除(最終實現降維度) 特徵選擇需要重複做,需要模型去驗證,最終獲得能獲得更好模型的數據 特徵選擇三個切入思路,第一個
#處理異常值 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A":["a0","a1","a1","a2","a3","a4"],"B":["b0","b1"
1.SVM(support vector machine): 支持向量機。SVM是一個面向數據的分類算法。目標是爲確定一個分類超平面,從而將不同的數據分隔開。 2.向量的範數 向量的1-範數:各個元素的絕對值之和。 向量的2-範數:每個元
題型 題幹 正確答案 A B C D 單選題 評估完模型之後,發現模型存在高偏差(high bias),應該如何解決 B 減少模型的特徵數量 增加模型的特徵數量 增加樣本數量 以上說法
1.數據挖掘的基本任務 利用分類和預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測、智能推薦等方法,幫助企業提取數據中蘊含的商業價值,提高企業的競爭力。 2.數據的挖掘和建模過程 定義挖掘目標 數據取樣。 抽取數據的標準: 相關性 可靠性