丹哩个丹 -优快云博客

原创 python3 字典学习

python3 字典（Dictionaries）字典字典中要记住的一些关键概念是：如何访问字典中的元素 .keys（）和.values（）方法 pop和del方法

2019-04-28 21:26:13 285

原创 python3 列表学习

python 3 列表（list）列表列表用中括号 [ ] 表示访问列表中的值 Python列表脚本操作符 Python列表截取与拼接嵌套列表 Python列表函数&方法添加和删除列表中的元素合并和整理列表列表排序列表切片参考链接：http://www.runoob.com/python3/python3-list.html ...

2019-04-26 21:50:59 516

原创 Python3 元组学习

Python3 元组（Tuple） Python 的元组(tuple)与列表(list)类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号()，列表使用方括号。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。创建空元组: tup1 = (); 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，否则括号会被当作运算符使用：元组与字符串类似，下标索引从0开始，可以进行截取，组合...

2019-04-25 21:34:20 242

原创 MySQL-4

任务三- MySQL1 MySQL 实战#学习内容#数据导入导出#作业#项目七: 各部门工资最高的员工（难度：中等）项目八: 换座位（难度：中等）项目九: 分数排名（难度：中等）项目十：行程和用户（难度：困难）项目十一：各部门前3高工资的员工（难度：中等）项目十二分数排名 - （难度：中等） 1 MySQL 实战 #学习内容# 数据导入导出将之前创建的任意一张MySQL表导出,且是CSV格...

2019-04-05 23:56:16 277

任务3-Mysql基础1 MySQL 基础（二）- 表操作#学习内容#1.1 MySQL表数据类型1.2 用SQL语句创建表1.3 用SQL语句向表中添加数据1.4 用SQL语句删除表1.5 用SQL语句修改表#作业#项目三：超过5名学生的课（难度：简单）项目四：交换工资（难度：简单）2 MySQL 基础（三）- 表联结#学习内容#2.1 MySQL别名2.2 INNER JOIN2.3 LE...

2019-04-05 09:44:40 303

原创决策树算法梳理-3

初级算法梳理-3任务3 - 决策树算法梳理1. 信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3. 回归树原理4. 决策树防止过拟合手段5. 模型评估6. sklearn参数详解，Python绘制决策树任务3 - 决策树算法梳理 1. 信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）在构造决策树时，我...

2019-04-03 20:54:19 734

原创 MySQL-2

MySQL-2 任务二----MySQL 基础（一）- 查询语句一学习内容1. 导入示例数据库2. SQL是什么？MySQL是什么？3. 查询语句 SELECT FROM4. 筛选语句 WHERE5. 分组语句 GROUP BY6. 排序语句 ORDER BY7. 函数8. SQL注释9. SQL代码规范二作业项目一：查找重复的电子邮箱（难度：简单）项目二：查找大国（难度：简单）任务二--...

2019-04-02 22:25:44 378

原创逻辑回归算法梳理-2

1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、逻辑回归的原理 3、逻辑回归损失函数推导及优化 4、正则化与模型评估指标 5、逻辑回归的优缺点 6、样本不均衡问题解决办法 7、sklearn参数 ...

2019-04-01 20:37:39 869

原创 MySQL-1

1 数据库基础知识 1.1 数据库定义数据库：Database,存储数据的仓库，高效的存储和处理数据的介质。 1.2 关系型数据库关系型数据库是一种建立在关系模型（数学模型）上的数据库。按大小分为：大型：Oracle，DB2 中型：SQL-Server,Mysql 等小型：access 等 1.3 二维表由行和列组成。在关系数据库中，一个关系就是一张二维表，二维表名就是关系名。二维表...

2019-03-31 20:44:15 388

原创线性回归算法梳理-1

线性回归算法梳理-1 1. 机器学习的一些概念 1.1 有监督、无监督 ①. 有监督学习：训练数据有标记信息，其中分类与回归属于监督学习。 ②. 无监督学习：训练数据没有标记信息，代表有聚类。 1.2 过拟合、欠拟合方差和偏差？如果一个模型，在训练集上的预测结果就不佳，指标偏低，那一般是欠拟合的问题。如果在训练集上指标很好，而在测试集上指标偏低，则很可能是过拟合问题。甚至有时候，在训练...

2019-03-29 19:02:54 588

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