问题：使用条件格式时发生跳行的情况怎么处理解决方法：在一开始选择区域时，不要选择标题行选，因为表头是字符型编码，所以会影响了整个条件判断的遍历这样出来的效果就是正确的了
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2020-08-05
问题：安装mysql时卡在Starting the server这一步，怎么处理？答：这是因为在安装mysql时，电脑没有开启mysql的服务，需要手动将mysql服务开启后才能进行安装，开启MySQL服务方法如下：右击计算机→管理→服务和应用程序→服务，找到MySQL80，右击选择"启动"
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2020-08-04
问题：饼图的图例怎么样显示在对应的饼旁边呢解答：图例的更改方式在右键设置图例格式，要的效果在对应的饼图旁边是修改数据标签
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2020-08-04
问题：报错类型ValueError错误解释：训练集中样本个数比默认的 k 要少，也就是说k=36,但是你只有35个样本，所以无法进行分类解决方法：
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2020-08-03
问题：如何在文件夹中搜索表格里的关键字比如说：一个文件夹中有许多表格，想要查看哪个表格里有想要查找的关键字，怎么操作呢？解答：第一步：文件夹的查看-选项功能第二步：第三步：然后再在搜索框中搜索关键字，就可以查出相应的表格了
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2020-08-02
问题：数据透视表如何进行筛选解答：比如说用数据透视表，求出来各个地区的销售总额，怎么才能在筛选出大于100万的地区呢？运用值筛选，然后在进行筛选就可以了
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2020-08-01
问题：维度和类别有什么区别解答：维度是和数据相关的，比如说产品维度进行销售分析，而类别是说维度下的取值，比如说1，2，3月产品的销售数据
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2020-08-01
问题：什么是独热编码解答：独热编码（One-Hot Encoding），又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。即，只有一位是1，其余都是零值。小例子：性别特征：["男"，"女"]男 => 10女 => 01
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2020-07-30
问题：决策树可以处理连续性变量吗？如果可以的话，需要做离散化处理吗解答：决策树可以处理连续性变量，决策树中的CART是可以直接处理连续型变量的，是不需要做离散化处理的，这是CART算法的一个优点。但是如果数据集里面连续型的特征分布特别奇怪，或者说真实的数据集里面连续型的变量信息特别的混杂，为了达到更好的测试集的效果，也会对这个连续的变量做离散。
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2020-07-30
问题：安装graphviz出现“远程主机强迫关闭了一个现有连接”的错误提示解答：考虑是网络问题，建议使用镜像下载代码：pip install graphviz -i https://pypi.douban.com/simple这样应该是可以下载成功了
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2020-07-29
问题：：怎么查看网格搜索中找到的最优的参数解答：代码：GS.best_params_ 执行结果就是最优参数组合Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3 ,random_state=420
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2020-07-29
问题：决策树和逻辑回归的区别解答：决策树，无参数模型，使用树归纳的形式来学习X和Y之间的关系，就是看信息增益，用墒的概率来学习X和Y之间的关系逻辑回归，是有参数，是有w，我们构建损失函数，尝试通过梯度下降的方式，来找到最后的参数，利用参数的值来描述X和Y之间的关系逻辑回归是一行一行的用数据，决策树是一列一列的用数据
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2020-07-29
问题：逻辑回归的SSE和损失函数是不是没有实际意义，只是为了计算最优参数？解答：1. 线性回归里面，使用的是SSE误差平方和来当作损失函数，描述是某一个参数值，某一个模型下，信息损失的程度，通过梯度下降，求导等于0等方法来尝试寻找全局最优值 2. 逻辑回归，因为离散的变量，不能使用SSE来做损失函数，使用极大似然的方式构建了损失函数，通过损失函数的梯度，使用梯度下降的方法来逼近全局最优
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2020-07-29
问题：如何在PowerBi里创建新的表，如从学生信息表中创建新表，只要女生解答：新建表-然后利用filter写好筛选条件就可以了
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2020-07-28
问题：对于所有的损失函数都只有一个全局最优点吗？解答：对所有可以求导的损失函数来说，肯定只有一个全局最优。
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2020-07-28
