摘要： 问题： 正常安装pyecharts最新版本2.0.3后使用示例代码 调用c.render()后代码无报错但是不能正常出图，调用c.render_notebook()也是无报错但是显示空白 解决： 在网上尝试很多办法后最后找到一篇博文解决了，原博地址http://blog.yoqi.me/lyq/17 阅读全文

摘要： 一、整型 类型 tinyint smallint mediumint int/integer bigint 所占字节数 1 2 3 4 8 特点 1.如果不设置有无符号，默认有符号，想设置无符号需添加unsigned 2.如果插入的数据超出了整型的范围，会报out of range，插入的是临界值 阅读全文

摘要： 一、库的管理 1.库的创建： create database [if not exists] 库名; 2.库的修改（一般创建后不修改） rename database 原库名 to 新库名; 3.库的删除 drop database if exists 库名; 二、表的管理 1.表的创建 creat 阅读全文

摘要： 一、插入语句 方式一： insert into 表名(列名,...) values(值1...); 注意： 1.插入的值的类型要与列的类型一致或者兼容 2.不可以为null的列必须插入值 3.列的顺序可以调换 4.列数和值的个数必须一致 5.可以省略列名，默认所有列，而且列的顺序和表中列的顺序一致 阅读全文

摘要： 模型的误差是偏差和方差相加而成的。 偏差（又称训练误差，经验误差）反映了模型在训练集样本上的期望输出与真实结果之间的差距，即模型本身的精确度，反映的是模型本身的拟合能力。偏差过高反映了模型存在欠拟合现象，表明模型过于简单，没有很好的拟合训练集变量之间的特征，需要进一步提升模型的复杂度。 方差（又称泛 阅读全文

摘要： 决策树基本概念及优缺点 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树的主要优点： 具有 阅读全文

摘要： 在学习中我们所涉及到的线性模型因变量往往是连续的。但是实际工作中，人们常常碰到非连续型因变量。然后首先考虑的因变量数据类型是0-1型数据。 在日常生活中我们常面临无数的决策，而决策就是一个0-1型的选择问题。如果想要研究、理解并优化我们的选择和决策，就需要构建以0-1型Y为目标的回归 分析模型。 L 阅读全文

摘要： 查找快捷键：ctrl+f 替换快捷键：ctrl+h 可以对值和格式进行查找替换 替换时常用到单元格匹配选项，代表完全一致的单元格才做替换 模糊查找：*代表任意字符 ?代表任意一个字符(不能为空) 需要用到*和?时在前面加~（转义） 阅读全文

摘要： 读取mysql中的数据到pandas import pandas as pd import pymysql dbconn = pymysql.connect( host = 'localhost', database = 'myemployees', #需要读取的库 user = 'root', # 阅读全文