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RSS订阅原创 SQL开窗函数
sum(results) over(partition by grades,subjects order by results desc) as sum聚合1。开窗函数的语法形式为：函数 + over(partition by <分组用列> order by <排序用列>)，表示对数据集按照。dense_rank() – 相同结果排名相同，后续排名顺延，返回结果为 1、2、2、3。rank() – 相同结果排名相同，后续排名不连续，返回结果为 1、2、2、4。sum() – 分组求和。
2023-09-03 23:40:18
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4原创 向导机器人项目概况
向导机器人项目概况文章目录向导机器人项目概况1 项目概述1.1 项目背景1.2 市场分析1.2.1 供给分析1.2.2 需求分析1.2.3 产品分析1.2.4 市场环境分析1.2.5 SWOT分析1.3 竞品分析1 项目概述1.1 项目背景博物馆是传承文物，历史的媒介。对于科技快速发展的今天，需要憧憬未来的同时，更需要回顾人类，科技的进化史。博物馆作为传播知识的载体，知识的有效输出是非常重...
2020-04-01 18:59:35
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原创 深度学习1
#深度学习y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))#gether前面的1的意思是选择第一行的第一个词，第二行的第三个词，表示对行操作y = torch.LongTensor([0, 2]) #代表种类向量print(y.view(-1, 1))输出为一列，tensor([[0], ...
2020-02-14 19:53:08
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原创 三. 特征工程
三.特征工程本期特征提取接上一期数据清洗内容test = pd.read_csv('C:/Users/86061/PycharmProjects/untitled/1/real.csv')target_train = data_train.pop('tradeMoney') #弹出的仍然为series数组，弹出的是经过数据处理后的训练集的交易金额target_test = test...
2020-01-12 16:53:20
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原创 数据清洗
任务2 数据清洗import warningswarnings.filterwarnings('ignore')# GBDTfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor# XGBoostimport xgboost as xgb# LightGBMimport lightgbm as lgbimport pan...
2020-01-12 11:00:56
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原创 房屋预测1（认识数据）
#房屋价格预测1（认识数据）##载入数据import warningswarnings.filterwarnings('ignore')from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor# XGBoostimport xgboost as xgb# LightGBMimport lightgbm as lgbimport ...
2020-01-07 21:37:14
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原创 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）熵：表示随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大设X是一个取有限个值得离散随机变量其随机分布为则随机变量的熵定义为联合熵：联合熵就是度量一个联合分布的随机系统的不确定度分布为 p(x,y) 的一对随机变量 (X,Y),其联合熵定义为条件熵：表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性，随机变量X给定的条...
2019-03-05 17:23:05
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原创 逻辑回归算法
逻辑回归与线性回归的联系与区别联系: 逻辑回归在过程中也应用了直线进行了边界的划分, 可以说是使用回归算法的分类方法区别:最大的区别就在于他们的因变量不同, 线性回归模型就是预测一个连续变量(如降水量，价格等)。而逻辑回归则是解决分类问题, 在分类问题中，预测属于某类的概率.一般解决二分类问题, 逻辑回归的输出是[0,1]区间.2逻辑回归的原理(1)找一个合适的预测函数,用它能解决二分...
2019-03-03 18:49:00
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原创 初级算法梳理
初级算法梳理一·、有监督学习：需要利用训练数据集学习一个模型，训练数据集往往是人工给的，在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子无监督学习：我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构，在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签泛化能力：泛化能力是指学习方法对未知数据的预测能力过拟合：一味追求对训练数据的预测能力...
2019-03-01 20:10:59
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空空如也
空空如也
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