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kaggle研究生招生（下）

对于该数据先采用回归算法，再转为分类算法，这次使用聚类算法聚类算法（无监督机器学习算法） df = pd.read_csv("../input/Admission_Predict.csv",sep = ",") df=df.rename(columns = {'Chance of Admit ':'ChanceOfAdmit'}) serial = df["Serial No."] df.drop(["Serial No."],axis=1,inplace = True) df = (df-

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anaconda 配置R语言

anaconda是python 和 R的集成开发环境 https://www.guru99.com/download-install-r-rstudio.html anaconda 的下载（此步不谈) 加速清华现在好像不支持（不确定）中大的 # 加速conda conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls ye

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数据库查询（数据库原理8）

数据库查询目录一、select查询语法二、简单查询三、分组和汇总四、连接查询五、子查询六、其他查询七、在数据操作中使用select子句一、select查询语法 1、查询语法格式： select { select_list [ into new_table_name ] } from { table_list | view_list } [ where { search_conditions } ] [ group by { group_by_list } ] [ having

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12事务与并发控制（数据库原理）

事务与并发控制目录一、事务概述二、事务的类型三、事务处理语句四、事务的并发控制一、事务概述 1、关系数据库的四个特征：安全性：防止未授权的用户随意更改数据库中的数据完整性：实体完整性、域完整性和参照完整性，保证数据有效并发性：允许多个用户并行的存取数据库监测性：对数据库性能进行监测，发现影响性能的因素，针对性解决 2、并发控制：以事务为单位。为确保数据的完整性和一致性需要使用锁定 3、事务：保证数据的一致性，数据库应用程序的基本逻辑单元 4、事务的经典是要案例：取钱时

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R语言基本语法（上）

Logical（逻辑型） Numeric（数字） Integer（整型） 2L，34L，0L Complex（复合型） 3 + 2i Character（字符） Raw（原型）多个元素创建向量时，使用c()函数 Lists 列表 Matrices 矩阵 Arrays 数组 factor 因子因子是使用向量创建的r对象。它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。它们在统计建模中非常有用。使用factor()函数创建因子。nle

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R语言基本语法（中）

运算符加减乘除和py一样 %% 两个向量求余 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v%%t) 它产生以下结果 - [1] 2.0 2.5 2.0 v％/％两个向量相除求商 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v%/%t) 它产生以下结果 - [1] 0 1 1 ^ 将第二向量作为第一向量的指数 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v^t) 它产生以下结果

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