摘要：例子如下： 阅读全文

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摘要：学习自 https://blog.csdn.net/qq_36761831/article/details/82862135 1. like 与 regexp比较 like有的功能，regexp都有；regexp还能进行更精确的匹配 -- 模糊匹配两者完全等价 SELECT * FROM rp_da 阅读全文

摘要：https://blog.csdn.net/weixin_42619659/article/details/81905586 阅读全文

摘要：1. 梳理出你要的列和行维度 列维度: 每一周 行维度: 年级 + 学科 + 班型 2. 对数据按周增序进行聚合 (即根据列维度) ,生成list concat_ws 和 collect_list (collect_set 会去重后再聚合) 顺序随机 sort_array 只能增序，要倒序排的话在子 阅读全文

摘要：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 阅读全文

摘要：1. kaggle泰坦尼克数据titanic完整下载，原作者良心分享 https://download.csdn.net/download/lansui7312/9936840 2. 缺失值处理 3. 阅读全文

摘要：NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前记录所在的切片值 NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CU 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要：#-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np; data1=[1,2,3,4,5] array1=np.array(data1) #创建数组/矩阵 # 使用numpy中的array函数 data2=[[1,3,4],[2,5,6]] array2=np.array(data2) #查看变量的数据类型：dtype array2.dtype #转换数据格式... 阅读全文

摘要：1. 最小值，1/4位数，中位数，3/4位数，最大值 excel里面： MIN，QUARTILE，MAX，AVARAGE 2. 众数 excel里面： MODE.MULT 阅读全文

摘要：术语或简写备忘 (按字母顺序) A/a activation function 激活函数 artificial neutron: perceptron(以前)， sigmoid neutron(如今的模型) B/b backpropagation 反向传播 beta version 测试版本 bia 阅读全文

摘要：1. 读取数据 2. 把数据随机分割为training集 和test集 3. 按分割符拆分一个数据集 阅读全文

摘要：1. 内积和外积 向量内积（点乘）： a.b = x1*y1+x2*y2 其中a（x1,x2） b(y1,y2) 结果是标量 一个数值向量外积（叉乘）： a×b= |a|*|b|*sin 结果是一个向量（矢量），按右手法则判断。 2. Cauchy–Schwarz inequality 柯西施瓦兹不 阅读全文

摘要：参考资料： 在线免费书籍 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Chapter 1 1. perceptron 感知机 it's a device that makes decisions by weighing up evidenc 阅读全文

摘要：1. sgn 函数 2. sigmoid 函数 3. ReLU 函数 y=max(x,0) 这种函数的设计启发来自于生物神经元对于激励的线性响应，以及当低于某个阈值后就不再响应的模拟。 阅读全文

摘要：梯度下降（GD,Gradient descend）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法 随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。 阅读全文

摘要：回归问题概括： 1） 数据 2） 假设的模型，即一个含有未知的参数的函数。通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据 回归和分类： 都属于有监督的学习 分类返回的是明确的类别信息，0 or 1，是 or 否 回归返回的是，某一个值或者范围的取值概率。如果把概率大小跟最终类别关联起 阅读全文

摘要：Support vector machines 支持向量机，简称SVM 分类算法的目的是学会一个分类函数或者分类模型（分类器），能够把数据库中的数据项映射给定类别中的某一个，从而可以预测未知类别。 SVM是一种监督式学习的方法。 支持向量：支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点 机：就是 阅读全文

摘要：4. 假设检验 基础回顾： 假设检验，用于判断一个结果是否在统计上是显著的、这个结果是否有机会发生。 显著性检验 原假设与备择假设 常把一个要检验的假设记作 H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) 与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypoth 阅读全文