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s1223452840
问:def一个函数最后都有return什么东西，这里面的inner和outer是起到return的作用吗?
这里的outer 和 inner指的是函数名 , 并没有return 返回值
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zzz778290113
线性回归
机器学习本质是优化问题，没有作任何假设。尝试使用优化的办法来对损失函数找极小值，优化方法有拉格朗日、求导、梯度下降、牛顿法、坐标下降等方法来找到极值统计中的方法，大部分的方法是概率分布的问题，构建很多严格的假设，求解出结果，并且还要不断的检查假设，通过很严谨的方法来求解问题。线性回归可以处理离散的特征也可以处理离散的特征，比较偏连续主要做回归预测需要去量纲处理应用比较广泛，标签是连续的都可以用经典
32.3250
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马敏11
python中的错误和异常
Tips:写程序和工作一样，千万不要害怕失误(报错)。因为，只有当这个问题，真正戳痛你的时候，你才会用心想办法来解决，这也是你提升自己最好的办法。同样，失误(报错)后，不要着急询问他人或上网查询寻求解决办法。应从报错本身的含义入手，对自己编写的代码进行检查。不要觉得工作失误(程序报错)，是一种很丢人的现象，因为每一个程序大佬，职场精英，都是从菜鸟过来的，若果你因为因为出入某行业，或者刚刚接触写程序
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马敏11
python中的错误和异常
Tips:写程序和工作一样，千万不要害怕失误(报错)。因为，只有当这个问题，真正戳痛你的时候，你才会用心想办法来解决，这也是你提升自己最好的办法。同样，失误(报错)后，不要着急询问他人或上网查询寻求解决办法。应从报错本身的含义入手，对自己编写的代码进行检查。不要觉得工作失误(程序报错)，是一种很丢人的现象，因为每一个程序大佬，职场精英，都是从菜鸟过来的，若果你因为因为出入某行业，或者刚刚接触写程序
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赵娜0418
数据不平衡一般指的是什么呢？
问：1、数据不平衡一般指的是标签的不平衡还是特征不平衡呢？2、怎么去界定一份数据是否平衡？答：1、机器学习中的数据不平衡是指标签（因变量）比例不平衡2、一般因变量中0/1的比例超过4:1，例如标签为0的数据占90%，标签为1的数据占10%，就说是数据不平衡了，不过这个不是唯一界定值，不同公司的标准都不一样。
33.2912
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赵娜0418
jupyter notebook无法直接打开如何解决？
一、问题描述打开jupyter notebook 出现命令窗口但是不跳转。二、解决方法直接方法：将链接复制到浏览器即可打开。如果觉得每次复制粘贴麻烦，可以将链接收藏，下次打开jupyter后再点开浏览器收藏的链接。彻底解决方法：1、首先打开Anoconda Prompt，输入命令 jupyter notebook --generate-config，系统会自动产生一个名为jupyter_noteb
33.2912
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pkwwwsas
分析流程
一：准备数据1、有目标、有业务逻辑2、有数据3、依据业务和目标理解数据，取子集二：洗数据清洗：1、缺失值2、异常值三：建模四：落地
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zzz778290113
集成学习
随机森林：XGboost：lightBGM：算法和XGboost非常的像，但是稳定性还有点考量集成算法的种类：bagging：装代法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集 成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林boosting：提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对 难以评估的样本进行预测，从而构成一个
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刘思婵
评分卡
评分卡构建流程
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刘思婵
客户画像
客户画像分析流程
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马敏11
Python外部交互
1.I/O操作利用open打开/创建文件open()函数的基本语法是：open(name[, mode[, buffering]])参数说明：name : 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。mode : mode 决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。详情见附录图片buffering : 如果 bufferin
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赵娜0418
数据清理的基本流程是什么？
1）按不同的属性排序数据2）对于大数据集，逐步清理并改进数据，直到获得良好的数据质量3）对大型数据集，可以先将其分解为小数据集，使用更少的数据将增加迭代速度4）要处理常见的清理任务，请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值，或者正则表达式搜索和替换，消除所有不匹配正则表达式的值5）如果在数据清理方面存在问题，请按照估计的频率进行安排并解决问题6）分析每列的
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赵娜0418
处理离线分析的基本流程是什么？
一般来说离线分析都是这个流程。各流程概述：1. 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME2. 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群3. 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive4. 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具5. 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品6. 整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的oozie工
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陈yy123
Python split(",",2)
str 取前两名成员：那么假设我们只关心，优秀学员的前两名，那么这时候，我们应该怎么办？
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维博520
三种最常见的数据类型分析
三种最常见的数据类型分析： 二维数据分析 时间序列分析 网络数据分析
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zzz778290113
感知机
感知机算法：用一条线来做分类，线的上方属于一类，下方属于另一类感知机的结果是通过一条线将测试集百分之百的分开对于非线性不可分的数据及来说，是找到一条高维的曲线来将类别分开是一种有监督模型超平面：超平面就是超平面在一维和二维空间下就是一条线xgboost安装：pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple对于感知机来说初
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s1223452840
打开jupyter notebook时浏览器不能自动弹出问题?
解决办法一：将http://localhost:8888/tree复制到浏览器打开此种方法每次需要重新输入，或复制链接，略显麻烦，请移步到方法二解决办法二：1、win+r 然后输入cmd,回车打开命令窗口2、在命令窗口中输入jupyter notebook --generate-config，回车，有的电脑会提示输入y/N，输入y，回车找到jupyter notebook --generate-c
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s1223452840
np.argsort()函数的功能和用法?
np.argsort()函数将数组的值从小到大排序后，并按照其相对应的索引值输出一维数组:a = array([3, 3, 6, 2, 1, 9])print(np.argsort(a))输出:[4 3 0 1 2 5]分析：a[4]=1 为ａ中最小值，排序后第一个为１，其索引为４；a[5]=9 为a中最大值，排序后最后一个为９，其索引为５．
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liting李
如何优化模型？
如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：1）重新选择一个新的模型；2）模型中增加新的考虑因素；3）尝试调整模型中的阈值到最优；4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模
32.4102
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liting李
一般什么时候需要优化模型？
优化模型，一般发生在两种情况下：一是在评估模型中，如果发现模型欠拟合，或者过拟合，说明这个模型待优化。二是在真实应用场景中，定期进行优化，或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时，也要启动优化。
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