机器快点学习

摘要： 在创建表时，经常要给某些列设置 NOT NULL 的约束。可是为什么我们尽量不使用 NULL 呢？这里记录几个简单的例子 一、排重时 在使用 DISTINCT 时，NULL 也被视为一类数据，NULL 存在于多行中时，也会被合并为一条 NULL 的数据. 二、算术运算 所有包含 NULL 的计算，结 阅读全文

摘要： 1、语法 substring_index(str,delim,count) str:要处理的字符串 delim:分隔符 count:计数：如果count是正数，那么就是从左往右数，第N个分隔符的左边的全部内容；若为负数，则从右往左数 2、案例 2.1. 简单便于理解的例子 设 str='www.cn 阅读全文

摘要： 首先按照 https://www.cnblogs.com/xiaokang01/p/12092160.html 方法进行安装和配置环境变量 问题：cmd进入mysql时，输入 mysql -uroot -p 提示 """ mysql : 无法将“mysql”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可 阅读全文

摘要： 指标的意义： R方：拟合出来的线能解释多少实际信息量 F值：验证模型整体显著性水平 一、R2 也称 拟合优度、决定系数：反应回归模型拟合数据的优良程度 先说结论：R2 越接近 1 ，拟合效果越好 回归：所有实际数值点向均值回归，认为均值含有所有点最大的信息量 实际信息：点的实际值 减去 均值 认为是 阅读全文

摘要： 符号 用途 ~ 分隔符号，左边为响应变量，右边为解释变量，eg：要通过x、z和w预测y，代码为y~x+z+w + 分隔预测变量 : 表示预测变量的交互项 eg：要通过x、z及x与z的交互项预测y，代码为y~x+z+x:z * 表示所有可能交互项的简洁方式，代码y~x*z*w可展开为y~x+z+w+x 阅读全文

摘要： 一、回归算法 1.1 一元线性回归 最小二乘法： 通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归（今天先略过） 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数 使用 R 自带的 women 数据集 一元线性回归 # 模型创建 fit1 = lm(weigh 阅读全文

摘要： 一、集中趋势和离中趋势 表示集中趋势的指标们： 均值、中位数、众数、百分位数 异常值判定： 3σ原则原则（还有很多别的原则）：超出（μ-3σ,μ+3σ)的值，即超出箱线图上下边界的点 离散程度指标： 极差（range） 标准差（sta.dev） 方差（variance） 变异系数（CV）：对标准差做 阅读全文

摘要： 在R中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的 前缀+分布函数名(参数)： 分布函数 注意：不同前缀，第一个参数 n 的意义不同（详见下方讲解） 连续型 名称 英文名 R对应的函数 参数 高斯分布 gaussian norm n, mean=0, sd=1 指数分布 exponential exp 阅读全文

摘要： 循环（生成斐波那契数列为例） for 循环 d[1] = 1 d[2] = 1 for(i in 3:20){ d[i] = d[i-1]+d[i-2] print(d[i])} while 循环 e = rep(0, 10) e[1] = 1 e[2] = 1 i = 3 while (i<=10 阅读全文

摘要： 向量的创建、拼接、转frame # 创建向量 a = c("qiaofen","ouyangfeng","wangyuyan","zhagnwuji","renyingying") b = c(-1/0,1/0,100,100,100) # 向量拼接 rab = rbind(a,b) cab = c 阅读全文