<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[wyh_wen]]></title><description><![CDATA[乐于分享学习，共同进步！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_42370261]]></copyright><item><title><![CDATA[48道SQL练习题（Oracle+MySQL）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/104949812</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/104949812</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2020 17:46:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL面试经典题目详细参考

48道SQL练习题（Oracle+MySQL）
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python连接Oracle]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/103959912</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/103959912</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Mon, 13 Jan 2020 17:04:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python连接Oracle数据库，由于python没有自带的模块可以解决该问题，需要借助其他模块，经常会出现问题，所以记载一下自己连接的过程，方便自己回看，也希望可以帮助到需要的人。

一、下载安装cx_Oracle模块：

1、直接下载：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

2、通过命令行下载安装（推荐）：



二、Oracle instant cl...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python.matplotlib可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/100982751</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/100982751</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 18 Sep 2019 14:46:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[matplotlib是Python中可视化的模块，接下来将一点点学习可视化。持续更新。。。


#导入模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #Jupyter Notebook在线绘图语句，如果不添加该语句，图片无法显示


#防止中文乱码
plt.rc...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[牛客网SQL练习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/100123040</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/100123040</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 17:24:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[为了提升自己的SQL能力，决定认真刷题，先从牛客网开始。于是做一下刷题记录。

1.查找最晚入职员工的所有信息

CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NO...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[笔试必备：48道SQL练习题（Oracle为主）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/95355778</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/95355778</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 10 Jul 2019 17:54:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[练习主要涉及四张表，分别如下：

student(sid,sname,sage,ssex) 学生表
course(cid,cname,tid) 课程表
score(sid,cid,score) 成绩表
teacher(tid,tname) 教师表

首先建立表结构


CREATE TABLE student 
  ( 
     sid    INT, 
     sname varcha...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础任务六（turtle画佩奇）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/89189707</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/89189707</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 10 Apr 2019 20:44:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[下面是用turtle画出小猪佩奇，使用turtle画图很有意思，有空再尝试其他图形。


from turtle import*

def nose(x,y):#鼻子 （公众号：数据分析联盟）
    penup()#提起笔
    goto(x,y)#定位
    pendown()#落笔，开始画
    setheading(-30)#将乌龟的方向设置为to_angle/为数字（0-东、90-...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础任务五（文件、模块和正则表达式）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/89155078</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/89155078</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Tue, 09 Apr 2019 20:42:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.file

a.打开文件方式（读写两种方式）

open( )用于打开文件，可以设置打开文件的格式。


#常用的参数有两个
open(file,mode='r')

#完整的语法
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

fi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础任务四（函数）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/89056226</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/89056226</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Sat, 06 Apr 2019 15:31:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 内置函数



2. 函数的定义

函数可以用于调用，方便，可以自定义。

自定义函数的简单规则：

函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
	任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
	函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
	函数内容以冒号起始，并且缩进。
	return [表达式]结束函数，选择性地返回...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础任务三（字典、集合和条件结构）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88999090</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88999090</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Thu, 04 Apr 2019 17:43:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、字典

1.创建字典

字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=&gt;value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 。


dict1={key1:value1,key2:value2}

键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。


dict1={'me':23...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础任务二（字符串、列表和元组）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88965736</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88965736</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Tue, 02 Apr 2019 15:06:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、字符串

1.创建字符串

字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号('或")来创建字符串。

创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。


var1='apple'
var2='Hello World!'

2.访问字符串中的值

Python不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。

Python访问子字符串，可以使用方括号来截取字符串。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python enumerate( )函数用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88951977</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88951977</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Mon, 01 Apr 2019 17:29:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、enumerate( )函数说明

1.enumerate()是python的内置函数

2.enumerate在字典上是枚举、列举的意思

3.对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。（即可以将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。）

4.enumerate多用于在f...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Leetcode】——python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88948308</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88948308</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Mon, 01 Apr 2019 16:08:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.两数之和

给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。


给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]

answe...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python基础任务一（环境搭建和简单运算）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88920751</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88920751</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Sun, 31 Mar 2019 11:39:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 环境搭建

  a) anaconda环境配置

anaconda可以在官网下载并安装，安装步骤较容易。安装完毕后需要配置环境变量，步骤如下：

（1）首先找到anaconda的路径，并找到Scripts文件，双击进入



（2）复制该文件的路径



（3）右键单击“我的电脑”，选择“属性”，进入下图页面点击“高级系统设置”



（4）点击“环境变量”



（5）系统变量中找到“...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[经典算法（四）：KNN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88909460</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88909460</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Sat, 30 Mar 2019 16:46:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、算法概述

    KNN也称为K近邻或最近邻（nearest neighbor），从字面来理解就是根据测试样本相对最近（属性相对最近）的K个训练样本的类别来决定该测试样本的类别（少数服从多数）。KNN是一种惰性学习方法（不需要训练模型），主要处理分类问题。有惰性学习方法，那么也有积极学习方法，前面讲到的决策树是积极学习方法。那怎么判断属性相对最近呢？其实KNN算法在寻找相对最近样本时...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[经典算法（三）：决策树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/86658395</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/86658395</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Tue, 19 Mar 2019 16:58:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、决策树概念  

   在经典算法中，决策树是常用的算法之一。前面提到的线性回归可以解决回归问题，逻辑回归可以解决分类问题，而今天要学习的决策树不但可以回归问题，还可以解决分类问题。顾名思义，决策树分为两种树，回归树和分类树。在分类算法中，决策树是根基。现在常用的随机森林也是基于多个决策树集成的算法。从名称可以看出，决策树是含有分叉的树状算法。决策树思想是寻找最纯净的划分方法，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[预测贷款用户是否逾期：数据清洗与预处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88051612</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/88051612</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Mon, 04 Mar 2019 09:07:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[任务一

做一个项目的第一步是数据清洗与预处理，也是对数据进行探索和分析。这份数据集是金融数据，我们的目标是要预测贷款用户是否会逾期，其中status表示标签，1表示逾期，0表示未逾期。

1.查看数据

可以使用excel或者SPSS等分析软件打开文件进行查看，当然是数据量允许的情况下才能用excel打开，否则你的电脑会一直转圈圈。还有就是可以导入python查看，一般python导入数据使用的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[特征选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/87716115</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/87716115</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2019 16:27:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[特征选择方法中，有一种方法是利用随机森林，进行特征的重要性度量，选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。

1 特征重要性​度量

计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下：

1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据（out of bag，OOB）​计算袋外数据误差，记为errOOB1.

所谓袋外数据是指，每次建立决策树时，通过重复抽样得到一个数据用于训练​决策树，这时还有大约1/3的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[模型评估指标（分类模型、回归模型）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/83865235</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/83865235</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Sat, 26 Jan 2019 14:48:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、分类指标



1.精确率（precision）： （预测为正的里面预测对的概率）

2.召回率（recall）：（真实为正的里面预测对的概率）

3.F1值：     （对精确率和召回率赋不同权重进行加权调和）

4.准确率（accuracy）：

5.错误率（error rate）：

6.ROC：绘制ROC曲线，首先对所有样本按预测概率排序，以每条样本的预测概率为阈值...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python常用函数总结（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/86479153</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/86479153</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 16 Jan 2019 16:41:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、输入输出函数

1、print（）函数


#输出指定的内容
print('hello world')

#可以同时输出多个字符串，用逗号‘，’隔开
print('hello','how','are')

#可以进行计算并输出结果；若对输出结果加上引号''，则不能进行计算，直接输出
print(200+300)
print('200+300')

#使用‘+’将字符串连接，且不产生空格
pri...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[入门python代码系列：简单线性回归（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/84973217</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_42370261/article/details/84973217</guid><author>qq_42370261</author><pubDate>Wed, 12 Dec 2018 15:22:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.数据预处理

数据预处理的详细请参考前一篇博文（数据清洗与预处理），这里简单带过。


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt  #导入可视化模块

data=pd.read_csv('E:/data/studentscores.csv')
X=data.iloc[:,:1].values
y...]]></description><category></category></item></channel></rss>