如果 data_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 将返回一个零数组。
让我们开始用 Python 探索数学与科学的世界。本章将从一些简单的问题开始，这样你就可以逐渐了解如何使用 Python。首先是基础的数学运算，随后编写简单的程序来操作和理解数字。
机器学习（五） ——k-近邻算法进一步探究 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 现采用k-近邻算法，进行分类应用。数据源采用《机器学习实战》提供的数据集，其中每个样本有3个特征值，约有1000个样本。 k近邻算法的基本思想，是根据现有的训练集，当新增一个需要判断的元素时，会计算该元素分别与现有的每个训练样本的距离。距离的计算公式是将该元素的3个特征值（本次实验是3个特征值），分别与每个样本3个对应特征值计算平方差，得到结果。距离公式如下图所示： 二、优化——归一化数值 1、背景 由于不同特征值对应
机器学习（五）——k-近邻算法进一步探究 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 现采用k-近邻算法，进行分类应用。数据源采用《机器学习实战》提供的数据集，其中每个样本有3个特征值，约有10
在axure交互设计时，函数可以用在条件公式和需要赋值的地方，其基本语法是用双方括号包含，变量值和函数用英文句号连接。
语法 MIN(number1,number2,...) Number1, number2,... 是要从中找出最小值的 1 到 30 个数字参数。
逻辑回归是一个非常经典，也是很常用的模型。之前和大家分享过它的重要性：5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的
说到排名，大家是再熟悉不过了。从还在学校读书时候的分数排名，到现在出来工作了，只要有考核的需要，也都会涉及到排名。
本文主要介绍了Excel中常用的15个函数，包括SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN、IF、VLOOKUP等。这些函数是Excel中最基础也是最常用的函数，对于数据的分析和处理具有重要的作用。本文以图文并茂的方式对每个函数进行了详细讲解，并附有实例，帮助读者更好地理解和应用这些函数。
应用举例：如果在B2单元格中输入公式：=ABS(A2)，则在A2单元格中无论输入正数（如100）还是负数（如-100），B2中均显示出正数（如100）。
在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
我们在使用Excel制作表格整理数据的时候，常常要用到它的函数功能来自动统计处理表格中的数据。这里整理了Excel中使用频率最高的函数的功能、使用方法，以及这些函数在实际应用中的实例剖析，并配有详细的介绍。 1、ABS函数 函数名称：ABS 主要功能：求出相应数字的绝对值。 使用格式：ABS(number) 参数说明：number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。 应用举例：如果在B2单元格中输入公式：=ABS(A2)，则在A2单元格中无论输入正数（如100）还是负数（如
辛普森积分法是一种用抛物线近似函数曲线来求定积分数值解的方法。把积分区间等分成若干段，对被积函数在每一段上使用辛普森公式，根据其在每一段的两端和中点处的取值近似为抛物线，逐段积分后加起来，即得到原定积分的数值解。
（内容需要，本讲中再次使用了大量在线公式，如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况，欢迎访问原始博客。）
e、π等基本常数普遍存在于物理、生物、化学、几何学、抽象数学等各个学科，在这些学科中发挥辅助性作用。然而，几个世纪以来，有关基本常数的新数学公式很少，通常是通过数学直觉或独创性偶然发现的。
欧拉恒等式用Pi把5个最重要的数连在一起。海森堡测不准原理包含圆周率，它表明物体的位置和速度不能同时精确测量。在许多公式中Pi是一个正态常数，包括高斯/正态分布。Reimann zeta函数取2时，收敛到一个因子Pi。
https://www.zhihu.com/question/52602529/answer/158727900
谈到匹配函数，杠把子肯定是Vlookup函数，由于Vlookup前期的文章已经分享过了，今天分享Vlookup的大表哥，谁是他的大表哥呢？有人会说Hlookup，No！No！No！他俩是孪生兄弟的关系
使用精度和召回率评估目标检测模型可以为模型在不同置信度下的表现提供有价值的见解。类似地，F1分数在确定平衡给定模型的精度和查全率值的最佳置信度时特别有用;但是，该值跨越了从0到1的置信值域。单个值评估指标可以从一个给定模型的F1分数集导出，这可能是一个很好的模型性能指标。
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
通过之前发布的“基础干货——线性分类（上）”，得到很多关注者的私信，今天就详细的把线性分类笔记（中）和（下）分享给大家，之后我们也会不短给大家带来一些基础的干货，让一些刚刚接触的小伙伴更快更准确地进入主题，更理解性地去学习！
FREQUENCY函数是Excel中一个比较难以理解的函数，然而该函数在一些场合非常有用，虽然以前给出过不少关于FREQUENCY函数应用的例子，这里再给出一例，以帮助大家深入理解FREQUENCY函数的运用。
计算广告学(Computational Advertising)是一门广告营销科学，以追求广告投放的收益最大化为目标，重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型问题，涉及到自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。计算广告是依据给定的用户和网页内容，通过计算得到与之最匹配的广告并进行精准定向投放的一种广告投放机制。其目的是为用户提供最易于接受的优质广告；对于广告主的广告投放效果负责。综合用户和广告主之间的关系。进行广告竞价产生最大收益。
当完成一个复杂的公式之后，确实很有成就感，然而当过段时间再来看这个公式时，你可能无法很快看出这个公式的运作原理，或者你当初是怎么写出这个公式的。同样，当你将这个公式发给他人时，他人也可能无法很快看出为什么要使用这样的公式，公式的内在逻辑是什么，或许他人要花费一段时间来理解公式。
作者简介 孙咸伟，后端开发一枚，在携程技术中心市场营销研发部负责“携程运动”项目的开发和维护。 携程运动是携程旗下新业务，主要给用户提供羽毛球、游泳等运动项目的场馆预定。最近我们在做场馆搜索的功能时，接触到elasticsearch（简称es）搜索引擎。 我们展示给用户的运动场馆，在匹配到用户关键词的情况下，还会综合考虑多种因素，比如价格，库存，评分，销量，经纬度等。 如果单纯按场馆距离、价格排序时，排序过于绝对，比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前，有时会想让评分过低的排名靠后。有时在有多家价格相同的
损失函数 Loss function 在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵 。在函数中，数据 是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重
通过之前发布的“干货——线性分类（上）”，得到很多关注者的私信，今天就详细的把线性分类笔记（中）和（下）分享给大家，之后我们也会不短给大家带来一些基础的干货，让一些刚刚接触的小伙伴更快更准确地进入主题，更理解性地去学习！
Q：如下图1所示，需要获取单元格区域C7:C13中出现的L的数量，及对应的分数之和，但是我们对单元格区域A6:D13应用了筛选，如果筛选的团队是“West”，那么相应的L的数量是2；如果筛选的团队是”East“，则相应的L的数量是1；如果没有筛选，则相应的L的数量是3？
业务指标量化是衡量企业运营效果的重要手段，通过具体的数据和数值，可以更加直观地了解企业的运营状况，为企业决策提供有力的数据支持。在业务指标量化的过程中，需要注意以下几个方面。
官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html
表达式的type是其最终值的类型。 所以，type函数永远不会表明，表达式的类型是一个名称，因为名称总是求值为它们被赋予的值。
在上一篇文章中，小花讲解了通过观察混合文本特征，设置特定公式，完成数据提取的三种情景。于是，有些小花瓣悄悄跟小花说：小花老师，我笨，看不出数据特征，我又懒，不想分情景设置不同公式，有没有那种霸王级万能公式，啥混合文本咱都可以硬上弓？
决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个构造树的过程，根据构造出来的树进行预测，他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。
html的属性，瀚若星河，有些是平时经常用到的，有些是平时不常用的，还有一些基本用不到。
神经网络鲁棒性评估一直是深度学习领域中一个热门的研究方向，该论文是通用评估神经网络鲁棒性方法的开山之作。作者将神经网络鲁棒性问题转换成局部Lipschitz常数的估计问题，并利用极值理论方法进行评估，进而提出了一种度量神经网络鲁棒性的通用方法-CLEVER，该方法可以对不可知的攻击方式进行评估，并且对于大规模的神经网络计算成本较少。该论文涉及到大量的数学推导，需要沉下心来慢慢琢磨。
提到Excel，估计职场人都不会陌生，毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上，Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢？这里不妄加评论。
导读： 神经网络 反向传播算法 线性分类器-上篇 1 损失函数 在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵。在函数中，数据是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数，使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致，即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分（score）。 回到之前那张猫的图像分类例子，它有针对“猫”，“狗”，“船”三个类别的分数。我们看到例子中权重值非常差，因为猫分类的得分非常低（-96.8），而狗（437.9）
Redis基本数据结构类型 string hash list set zset Demo代码 import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import redis.clients.jedis.ListPosition; import java.util.HashMap; import java.util.Map; impo
最近，吴老师迷上了Excel，将班上的很多事务都放到了电子表格中，这样确实给她带来了很多方便，也能留存很多资料，查找起来也容易。
“弱分类器”的分类能力不强，但它又比随机选的效果稍微好点，类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力，也就是把特征扔给它，他能分的比较准确，算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器，那弱分类器实际上就是多余的，但是，这世上“绝顶聪明的诸葛亮”少之又少，反而，在某方面有才华的人很多。于是，Boost选择了用三个臭皮匠去顶诸葛亮。
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
最近，使用工作表记录了员工日常的表现，表现是用分数来评估的。然而，记录并不连续，并且每位员工记录的次数又会有不同，如下图1所示。
EXCEL函数太多了，其实常用就是10多个个，只要学会这十个，可以解决工作当中的大部分问题，感兴趣的朋友可以收藏一下！
Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，非常好用。
LaTeX 是一种高质量的排版格式，可以生成复杂的表格与数学公式，是当前电子与数学出版行业的事实标准，相信很多人都应该或多或少听说过 LaTeX。LaTeX 简单来说就是一种文字处理软件 / 计算机标记语言，可以通过简单的语法写出优雅的数学公式。
🚩write in front🚩 🔎大家好，我是謓泽，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🏅2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5～2021博客之星Top100～周榜177﹣总榜832～阿里云专家博主 & 阿里云星级博主～掘金优秀创作者⇿InfoQ创作者⇿51CTO红人⇿全网访问量40w+🏅 🆔本文由 謓泽 原创 CSDN首发🙉如需转载还请通知⚠ 📝个人主页－謓泽的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏－Labvi
》比如，query的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果； 而filter则是先判断是否满足查询条件，如果不满足，会缓存查询过程（记录该文档不满足结果）；满足的话，就直接缓存结果。 综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分值
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
Excel日常操作中最怕的不是不会公式啥的，而是被一些疑难杂症搞怕了，这些疑难杂症往往有一个共同点，那就是：看起来什么都没错，但就是报错了。
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