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今天要跟分享的是excel的分类汇总功能！ 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能，可以胜任基础的统计汇总任务！...今天以一个案例作为主要介绍内容： 我们想要汇总出三个维度下（地区、性别、部门）的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格，然后选择数据——分级显示——分类汇总。...调出分类汇总菜单，在分类汇总菜单中设置要汇总的字段以及汇总方式。...（注意在执行分类汇总前要记得先对要汇总的目标字段进行排序哦（升序）） 第一个字段：地区，汇总方式选择均值，选定汇总项勾选语文、数学、英语，然后确定。...将分类字段分别设置为性别、部门，汇总类型设置为均值，选定汇总项字段勾选语文、数学、英语。
正确率与错误率 正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy 错误率：错误分类的样本数/总样本数，error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单，也最常用 缺点 不一定能反应模型的泛化能力，...查准率与查全率 先认识几个概念 正样本/正元组：目标元组，感兴趣的元组 负样本/负元组：其他元组 对于二分类问题，模型的预测结果可以划分为：真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、 假负例 FN,...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法： ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in the...
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
解耦、可以独立运行、需要灵活切换 设计思路： 脚本功能分析(分步骤)和模块化分层(拆分为多模块) project login_order.py #登录下单测试用例 category.py #菜单分类测试用例
JSP连接数据库大全 一、jsp连接Oracle8/8i/9i数据库（用thin模式） testoracle.jsp如下： <%@ page contentType.../2000数据库 testsqlserver.jsp如下： <%rs.close(); stmt.close(); conn.close(); %> 三、jsp连接DB2数据库...，恭喜你");%> <%rs.close(); stmt.close(); conn.close(); %> 五、jsp连接Sybase数据库...，恭喜你");%> <%rs.close(); stmt.close(); conn.close(); %> 六、jsp连接MySQL数据库
Linux（Ubuntu平台）JSP通过JDBC连接MySQL数据库，与Windows平台类似，步骤如下： 下载 jdbc： mysql-connector-java-5.1.18.tar.gz...5.1.18.tar.gz 配置 jdbc：cp mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar /usr/local/jdk1.6.0_22/jre/lib/ext/ JSP
4.JSP访问数据库 JSP就是在html中嵌套的java代码，因此 java代码可以写在jsp中（） 导包操作： java项目 ：1 Jar复制到工程中 2.右键该Jar :build...path ->add to build Path Web项目：jar复制到WEB-INF/lib 核心：就是将 java中的JDBC代码，复制到 JSP中的 注意：如果jsp出现错误：The...中的JDBC代码，封装到Login.java类中 （Login.java） b.封装数据的JavaBean （实体类，Student.java Person.java ） 数据 对应于数据库中的一张表...Login login = new Login(uname,upwd) ;//即用Login对象 封装了2个数据（用户名 和密码） 封装数据的JavaBean 对应于数据库中的一张表 (Login(...null ; try { // a.导入驱动，加载具体的驱动类 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");// 加载具体的驱动类 // b.与数据库建立连接
我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目，项目名称和目录随便（因为是对成绩进行分类汇总，所以我就把项目叫做 GradeSummary），如图所示。 ?
"分类排序时算汇总 w_fcat-outputlen = '10'. when 'S_MONEY'...."汇总显示 if p_matnr is not initial. loop at it_bseg into wa_bseg....分类排序 call function 'REUSE_ALV_HIERSEQ_LIST_DISPLAY' exporting i_callback_program
数据库分类 DB DBS DBMS区别是什么？ DBMS 的英文全称是 DataBase Management System 数据库管理系统。...DBMS = 多个数据库（DB） + 管理程序 DB（DataBase）数据库，数据库是存储数据的集合。...DBS 的英文是 DataBase System 数据库系统，包含了数据库，数据库管理系统+数据库管理人员(DBA) 常见的 DBMS ?...DBMS 数据库分类 关系型数据库（RDBMS） 关系型数据库建立在关系模型的基础上，SQL就是关系型数据库的查询语言。...非关系型数据库（NoSQL） 非关系型数据库，包含了键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎、列表存储、图形数据库。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
非关系型数据库： 支持的数据格式： 键值（Key-Value）储存数据库； 列储存（Column-oriedted）数据库； 面向文本文档（Document-Oriented...）数据库； 图型（Graph）数据库。...严格上它不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。...非关系型数据库分类 由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。...).面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
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