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Datawhale SQL TASK4
第4章 集合运算 摘要：感觉不是很难，但是知识点比较零碎，自己做了两张表格，可能有不大准确的地方，欢迎指正 目录第4章 集合运算4.1 表的加减法4.2 连结 JOIN练习题4.14.24.34.44.5 4.1 表的加减法 表的加法-UNION,两个SELECT FROM 语句中间使用UNION 同一张表，可以使用UNION或者OR，实验5
task1 1 task1 2 task1 3 task1 4 task2 task3 task4 task5实验3
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1. #include<stdio.h> const int N = 4; int main() { int a[N] = { 2,0,2,1 }; char b[N] = { '2','0','1','1' }; int i; printf("sizeeof(int)=%d\n", sizeof(int)); printf("sizee【MySQL实战45讲基础篇】(task4)深入浅出索引（上）
学习总结 分析了数据库引擎可用的数据结构，介绍了 InnoDB 采用的 B+ 树结构，以及为什么 InnoDB 要这么选择。B+ 树能够很好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。 由于 InnoDB 是索引组织表，一般情况下建议创建一个自增主键，这样非主键索引占用的空间最小。并且讨论天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText
Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText 与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。 学习目标 学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参 文本表示方法 Part2-1 现有文本表示方法的缺陷 之前介绍的几种文本表示方法（One-hot、Bag of Wo天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4 基于深度学习的文本分类2-Word2Vec
Task4 基于深度学习的文本分类2-Word2Vec 文本表示方法 Part2-2 Word2Vec原理 Word2Vec是轻量级的神经网络，其模型仅仅包括输入层、隐藏层和输出层，模型框架根据输入输出的不同，主要包括CBOW和Skip-gram模型。 CBOW的方式是在知道词集成学习-Task4 Boosting
1. Bagging与Boosting的联系和区别 Bagging与Boosting都是集成学习模型，它们都需要将多个不同的模型整合到一起进行预测。 Bagging思想的本质是：通过bootstrap的方式对全样本数据集做有放回抽样得到多个子集，在不同的子集上训练不同的弱分类器，最后通过投票Datawhale7月组队学习task4数据可视化
Datawhale7月task4数据可视化 准备工作 **复习：**回顾学习完第一章，我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解，也学到了一些基本的统计方法，第二章中我们学习了数据的清理和重构，使得数据更加的易于理解；今天我们要学习的是第二章第三节：数据可视化，主要给大家介绍一下Python数据可视化库Datawhale动手学习数据分析-Task4
数据可视化 导入相关库： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 导入数据： text = pd.read_csv(r'result.csv') text.head() # 可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况 sex = text.groupby('Sex')['Survived'].sum() sex.plot.barDatawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK4】
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK4】 前言一、基于距离的度量1.1 基于单元的方法1.2 基于索引的方法 二、基于密度的度量2.1 k-距离（k-distance(p)）：2.2 k-邻域（k-distance neighborhood）：2.3 可达距离（reachability distance）：2.4 局部可达密度（local reachability densi异常检测task4基于邻近度的方法
学习目标： 主要内容包括： 基于距离的度量基于密度的度量 学习内容： 1、概述 “异常”通常是一个主观的判断，什么样的数据被认为是“异常”的，需要结合业务背景和环境来具体分析确定。实际上，数据通常嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊金融风控数据挖掘-Task4
文章目录 一、学习知识点概要：二、学习内容：1、逻辑回归2、决策树模型2、集成模型集成方法3、模型评估方法4、模型调参 三、学习思考与总结： 本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicam阿里云天池 金融风控 Task4-建模与调参
赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测 项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/introduction 目的： 学习在金融分广东工业大学 金融风控 task4
一、学习概要 1、模型 2、模型评估方法 3、建模调参 二、学习内容 模型 1、逻辑回归模型（逻辑回归模型，要对缺失值和异常值预先处理） 优点 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合金融风控-贷款违约预测-训练营 - Task4
金融风控-贷款违约预测-训练营 - Task4 项目地址 比赛地址 一、 学习知识点概要 金融分控领域常用的机器学习模型机器学习模型的建模过程与调参流程 二、学习内容 2.1 在金融分控领域常用的机器学习模型 2.1.1 逻辑回归模型 2.1.2 决策树模型 给的那篇缺了一些背景介绍，于是找Task4 建模调参
一、学习目标 了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程。 二、主要应用 线性回归模型： 线性回归对于特征的要求； 处理长尾分布； 理解线性回归模型；模型性能验证： 评价函数与目标函数； 交叉验证方法； 留一验证方法； 针对时间序列问题的验证； 绘制学习率曲线； 绘制验证Task4 建模调参
读取数据 import pandas as pd import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #reduce_mem_usage 函数通过调整数据类型，减少数据在内存中占用的空间 def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the columns of a dataframe and modif安工-天池Docker训练营Task4笔记
学习知识点概要： 创建阿里云镜像仓库。 学习内容： 打开了网站：https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instance/repositories 然后创建镜像仓库，管理仓库； 然后操作这镜像仓库。 学习问题与解答： 无法进行推送？ 原因是登录错误。 学习思考与总结： 通过对Docker练习赛的实践，理解d天池龙珠计划SQL_TASK4
Task04：集合运算-表的加减法和join等 本笔记为阿里云天池龙珠计划SQL训练营的学习内容，链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampsql -小总结： Select 查询列表 From 表名 Where 筛选条件 Group by 分组列表 Having 分天池龙珠计划——机器学习训练营 Task4
目录 前言快来一起挖掘幸福感赛前预览数据可视化数据处理模型+训练 前言 龙珠机器学习训练营的第四个阶段了，这一部分主要是赛事实战，我这里也主要采用了前面所学到的一些模型来解决这次比赛。 快来一起挖掘幸福感 赛前预览 首先我们看一下比赛的大致要求和数据提供 这task4
题目描述: 电脑产生一个零到100之间的随机数字，然后让用户来猜，如果用户猜的数字比这个数字大，提示太大，否则提示太小，当用户正好猜中电脑会提示，“恭喜你猜到了这个数是…”。在用户每次猜测之前程序会输出用户是第几次猜测，如果用户输入的根本不是一个数字，程序会告诉用户"输入无效pandas组队学习：task4
一、分组Groupby 使用方式：df.groupby([分组的依据])[分组的数据] 例如，对不同学校和性别的学生身高分组： df.groupby(['School', 'Gender'])['Height'] 练一练：请根据上下四分位数分割，将体重分为high、normal、low三组，统计身高的均值。 low = df['Weight'].quantile(0.25) high = dfTask4_天池新闻推荐特征工程
文章目录 前言一、监督学习问题数据的梳理：二、监督学习问题数据的制作：五、总结六、参考 前言 本文针对天池有关推荐系统的赛题进行特征工程部分大致梳理 一、监督学习问题数据的梳理： 我们知道监督学习的主要特点是有标签，所以我觉得这次推荐赛题的难点之一就是如何把用Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参 打卡
转载：Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参 感谢Datawhale！ 四、建模与调参 Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task4 建模调参 部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。 赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 地址：https://tianchi.