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通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：       女儿：多大年纪了？       母亲：26。       女儿：长的帅不帅？       母亲：挺帅的。       女儿：收入高不？       母亲：不算很高，中等情况。       女儿：是公务员不？       母亲：是，在税

语法：  GROUP_CONCAT([DISTINCT] expr [,expr ...][ORDER BY {unsigned_integer | col_name | expr}[ASC | DESC] [,col_name ...]][SEPARATOR str_val])  下面演示一下这个函数，先建立一个学生选课表student_courses，并填充一些测试数据。 SQL

按年汇总，统计： select sum(mymoney) as totalmoney, count(*) as sheets from mytable group by date_format(col, '%Y'); 按月汇总，统计：  select sum(mymoney) as totalmoney, count(*) as sheets from mytable group by da

问题描述 为使讨论简单易懂，我将问题稍作简化，去掉诸多的背景。 从前有一个皇帝，他有50个妃子，这些妃子很没有天理的给他生了100,000个儿子，于是，皇帝很苦恼，海量的儿子很难管理，而且，他想知道每个妃子给他生了多少个儿子，从而论功行赏，这很难办。于是，皇帝请了一个程序员帮他编了一个程序，用数据库来存储所有的儿子的信息，这样就可以用程序来统计和管理啦。 数据库的结构如下： id

1、摘要       在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介

Python在数据分析中越来越受欢迎，已经达到了统计学家对R的喜爱程度，Python的拥护者们当然不会落后于R，开发了一个个好玩的数据分析工具，下面我们来看看如何使用Python，来读红楼梦，本文是《用Python读红楼梦》系列文章的第一篇，绘制小说中的词云。

咱们书接上回，讲到我们使用Python把红楼梦中的核心词汇给绘画出来了，但是，红楼梦这么唯美的书，给我们乌漆麻黑的搞了一张词云，宝宝们肯定接受不了。