范仁义

2019年6月9日

摘要：常见的HTTP状态码一、总结一句话总结： 1、http书籍推荐？ 2、http状态302是什么？如果客户端发出POST请求后，收到服务端的302状态码，那么不能自动的向新的URI发送重复请求，必须跟用户确认是否该重发，因为第二次POST时，环境可能已经发生变化，比如会把POST请求变为GET请阅读全文

posted @ 2019-06-09 23:16 范仁义阅读(767) 评论(0) 推荐(0)

legend2---开发日志16

摘要： legend2 开发日志16 一、总结一句话总结：弄清楚关系式：自己总数量=孩子总数量+自己的数量孩子总数量=每个孩子自己的+每个孩子的孩子的。 1、创建模板表之后，很多内容都可以用缓存代替数据库，比如？ 2、题目关键词如果是非纯文本最容易发生的错误是什么，及如何解决？ 3、英雄列表中很容易出阅读全文

posted @ 2019-06-09 08:58 范仁义阅读(201) 评论(0) 推荐(0)

2019年6月8日

炼数成金数据分析课程---18、降维技术（后面要重点看）

摘要：炼数成金数据分析课程 18、降维技术（后面要重点看）一、总结一句话总结： 1、为何要降维？ 2、降维是什么？ 3、降维在生活中的实例？ 4、主成分分析是什么？ 5、降维的两种主要方法是什么？ 6、主成分分析是什么？ 7、主成分分析的基本思想是什么？ 8、因子分析是什么？ 9、因子分析的主要用途是阅读全文

posted @ 2019-06-08 08:29 范仁义阅读(641) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---17、机器学习聚类算法（后面要重点看）

摘要：炼数成金数据分析课程 17、机器学习聚类算法（后面要重点看）一、总结一句话总结： 1、聚类是什么？ 2、聚类和分类的区别是什么？ 3、（凝聚的）层次聚类法的思想是什么？ 4、各种类与类之间距离计算的方法？ 5、动态聚类：K-means方法的思想是什么？二、内容在总结中 week14 阅读全文

posted @ 2019-06-08 07:54 范仁义阅读(559) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---16、机器学习中的分类算法（交叉内容，后面要重点看）

摘要：炼数成金数据分析课程 16、机器学习中的分类算法（交叉内容，后面要重点看）一、总结一句话总结： 1、什么是分类？ 2、常用分类算法？ 3、分类算法中的决策树的主要思想是什么？ 4、分类算法中的决策树的介绍？ 5、构建决策树的算法的本质是什么？ 6、贪心算法如何构建决策树？ 7、分类算法中的决策树阅读全文

posted @ 2019-06-08 07:14 范仁义阅读(450) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---15、时间序列分析

摘要：炼数成金数据分析课程 15、时间序列分析一、总结一句话总结： 1、时间序列分析（Time series analysis）是什么？ 2、时间序列分析实例？ 3、时间序列算法有哪些？ ·平滑法·趋势拟合法·组合模型·AR模型·MA模型·ARMA模型·ARIMA模型·ARCH模型·GARCH模型及阅读全文

posted @ 2019-06-08 07:04 范仁义阅读(1019) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---14、Logistic回归

摘要：炼数成金数据分析课程 14、Logistic回归一、总结一句话总结： 1、事件的优势比（odds）是什么？ 2、Logistic回归是什么？ 3、Logistic回归建模步骤？二、内容在总结中 week11 阅读全文

posted @ 2019-06-08 06:39 范仁义阅读(365) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---13、回归分析

摘要：炼数成金数据分析课程 13、回归分析一、总结一句话总结： 1、回归分析是什么？ 2、变量之间的相关关系有哪些？ 3、回归分类有哪些？ 4、相关系数是什么？二、内容在总结中 week10 阅读全文

posted @ 2019-06-08 06:32 范仁义阅读(363) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---12、统计学常用知识

摘要：炼数成金数据分析课程 12、统计学常用知识一、总结一句话总结： 1、学习统计学一般学习哪两方面的内容？ 2、统计学可以分为哪两类？ 3、描述数据的集中趋势，常用哪些方法？ 4、如何描述数据的离散程度？ 5、假设检验的基本思想是什么？ 6、零假设与备择假设的原理是什么？ 7、假设检验的基本步骤是什阅读全文

posted @ 2019-06-08 06:15 范仁义阅读(536) 评论(0) 推荐(0)

炼数成金数据分析课程---11、数据聚合和分组

摘要：炼数成金数据分析课程 11、数据聚合和分组一、总结一句话总结： 1、数据聚合和分组的常用内容有哪些？ ◆根据一个或多个键拆分pandas对象◆计算分组摘要统计◆对DataFrame的列应用各种各样的函数◆应用组内转换或其他运算◆计算透视表或交叉表◆执行分位数分析以及其他分组分析 2、常用的分组方阅读全文

posted @ 2019-06-08 05:59 范仁义阅读(415) 评论(0) 推荐(0)

在校每年国奖、每年专业第一，加拿大留学，先后工作于华东师范大学和香港教育大学

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