第一部分 　NoSQL入门 第1章 　NoSQL的概念及适用范围　2 1.1 　定义和介绍　3 1.1.1 　背景与历史　3 1.1.2 　大数据　5 1.1.3 　可扩展性　7 1.1.4 　MapReduce　8 1.2 　面向列的有序存储　9 1.3 　键/值存储　11 1.4 　文档数据库　14 1.5 　图形数据库　15 1.6 　小结　16 第2章 　NoSQL上手初体验　17 2.1 　第一印象——两个简单的例子　17 2.1.1 　简单的位置偏好数据集　17 2.1.2 　存储

k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8

Python说来简单也简单，但是也不简单，尤其是再跟高数结合起来的时候。。。 正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称

简单数据分布分析及python实现数据集中趋势分析平均值中位数众数分位数数据离中趋势分析标准差方差数据的分布分析正态分布卡方分布（x^2^分布）t分布f分布 数据集中趋势分析 数据集中趋势分析是为了衡量数据的集中程度，常用的集中趋势衡量指标包括数据的平均值、中位数、众数和分位数。平均值和中位数多作为连续数据的衡量指标，众数多作为离散数据的衡量指标。 平均值 python实现。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.