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摘要: In [1]: import warnings import math import pandas as pd import numpy as np import matplotlib warnings.filterwarnings('ignore') pd.options.display.max_ 阅读全文
posted @ 2020-02-13 15:29 2BiTT 阅读(237) 评论(0) 推荐(0)
摘要: In [1]: import warnings import math import pandas as pd import numpy as np import matplotlib warnings.filterwarnings('ignore') pd.options.display.max_ 阅读全文
posted @ 2020-02-13 12:18 2BiTT 阅读(269) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在移动端观看视频的时候,大家一般会有一些拖动,那么拖动的时间间隔的分布是否有规律呢? 首先定义用户拖动的间隔和前后拖动(例如从第10秒拖动到23秒,间隔是+23(前拖);从第100秒拖动到91秒,间隔是-9(后拖)) 我们以10秒为一个级别,统计用户拖动分布的频率分布图如下,显然,前拖和后拖应该不是 阅读全文
posted @ 2020-01-15 15:38 2BiTT 阅读(624) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近有定时kill掉某些条件的mysql查询需求,记录一下 实现原理: 利用processlist获取所有的查询 然后用awk处理查询结果,输出查询id 接着用xargs批量处理kill id p 阅读全文
posted @ 2020-01-09 14:33 2BiTT 阅读(531) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 编译可执行文件 单文件 main.cc 如下 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> double power(double base, int exponent) { int result = base; int i; if (exponent == 0) { 阅读全文
posted @ 2019-12-21 19:38 2BiTT 阅读(8379) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 近期大家无论是自己做数据分析还是紧急答辩做PPT,可能都需要画一些数据的展示图;以前大家都是用excel画图,但excel画图存在一定的局限性,比如你要画个累积直方图,excel就很麻烦了,所以给大家介绍一个基于python的交互数据分析工具,ipython notebook。 近期大家无论是自己做 阅读全文
posted @ 2018-03-03 19:26 2BiTT 阅读(10143) 评论(1) 推荐(1)
摘要: 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。 从协方差出发,了解相关系数的真实含义和数学计算。 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相 阅读全文
posted @ 2018-03-02 16:32 2BiTT 阅读(706) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 决定系数(coefficient of determination,R2)是反映模型拟合优度的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比。R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2 阅读全文
posted @ 2018-03-02 14:26 2BiTT 阅读(3757) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧 MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧 MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估 阅读全文
posted @ 2018-03-01 16:57 2BiTT 阅读(35179) 评论(0) 推荐(1)
摘要: (erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图;如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近;反之则不;可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果 QQ图一般有两种,正态QQ图和普 阅读全文
posted @ 2018-03-01 11:45 2BiTT 阅读(3509) 评论(0) 推荐(0)
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