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摘要： import pymysqlimport pandas as pdfrom pandas import DataFramefrom sqlalchemy import create_engineclass mysql_qiao(): def __init__(self,host,port,user, 阅读全文

摘要： 1、简介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。 在建树过程中，如果一些样本很快就到达了叶子节点（即叶子到根的距离d很短），那么就被认为很有可能是异常点。 因为那 阅读全文

摘要： import pandas as pddf=pd.DataFrame({ "a":[1,2,3], "b":[4,5,6], "c":[7,8,9]}) a b c0 1 2 31 4 5 62 7 8 9df1=df['a'] #<class 'pandas.core.series.Series' 阅读全文

摘要： http://intellij.mandroid.cn/ 阅读全文

摘要： from sympy import integratefrom sympy.abc import ximport random#integrate（参数1=概率密度函数，参数2=积分起始点，参数3=积分结束点）概率密度函数： a<=x<=medic:2*(x-a)/((b-a)*(c-a)) med 阅读全文

摘要： x = np.arange(1, 17, 1)y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])df=pd.Dat 阅读全文

摘要： -- 查看字段类型-- show columns from campaign_distribute --给表添加注释 -- alter table campaign_distribute comment '计划分配表' -- 给字段添加注释 -- alter table campaign_distr 阅读全文

摘要： import numpy as npimport pandas as pd## x1=[1,2,3,4]# x2=[4,5,6,7]# x3=[7,8,9,10]# df=pd.DataFrame(# { 'x1':x1,# 'x2':x2,# 'x3':x3# }# )# print(df)# p 阅读全文

摘要： pym = mysql(host='#####', port=3306, user='######', password='########', database='algorithm')#查询数据 charge_sql = 'SELECT log_date, campaign_id, campai 阅读全文

摘要： import pymysqlimport pandas as pdfrom pandas import DataFramefrom sqlalchemy import create_engineclass mysql(): def __init__(self,host,port,user,passw 阅读全文