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liting李

jupyter notebook不能打开的解决办法

进行python学习使用anaconda是个不错的选择。而且这个项目本身也是python语言的作者参与的，这里面有个很好用的工具jupyter notebook，可是明明在家里面可以正常使用，在单位却不好用了。这是因为，我们单位，因为区域管理的要求，会在网络出口处，安装上自己的代理服务器，便于管理。如果你也遇到了这种情况，可以试试看下面几个步骤：看看是不是hosts文件丢失说起hosts文件，在以

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liting李

远程访问jupyter notebook被拒绝

如果是在远端开启了notebook server, 在本机浏览器直接访问, 将不能打开, 这应该是notebook server为安全考虑, 有意屏蔽非本机的访问. 当然, 我们总不能一直通过x-windows到远端打开浏览器使用notebook吧.1.最简单的做法是,启动notebook sever时, 加上参数--ip=0.0.0.0, 即:./jupyter-notebook --port=

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LXM21

jupyter : 无法将“jupyter”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称

这是什么原因呢回复，没有配置环境变量，安装时勾选相应的选项自动配置安装时如果没有勾选，需要手动配置要配置你自己相应的路径，以下三个D:\software\Anaconda3 #Anaconda的安装目录D:\software\Anaconda3\ScriptsD:\software\Anaconda3\Library\bin

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liting李

最新版anaconda的下载网址是什么？

关于下载有两个方法:①anaconda官网下载下载地址https://www.anaconda.com/distribution/注意选用该电脑相应的系统和64/32位。该方法缺点:下载慢②镜像下载方法:搜索anaconda清华即可，选择最新版本下载，同时匹配电脑系统Windows和操作系统64位（即软件名称有64标识的，没有即为32位）即可。

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LXM21

lambda匿名函数的应用场景？

就是仅在定义匿名函数的地方使用这个函数，其他地方用不到，所以就不需要给它取个阿猫阿狗之类的名字了。下面是一个求和的匿名函数，输入参数有两个，x和y，函数体就是x+y，省略了return关键字。匿名函数一般不会单独使用，而是配合其他方法，为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如，使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时，就可以指定排序规则。

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读童话的狼

WOE如果是这样的非线性分布是不是不太适合拿来做逻辑回归模型

建立评分卡模型时需要跨数据集检验WOE分箱的单调性。如果在训练集上保持单调，但在验证集和测试集上发生翻转而不单调，那么说明分箱并不合理，需要再次调整。如果自变量x与因变量y之间存在非线性关系，也就是说x越大，不能保证预测为好人/坏人的概率也越大。比如：随着x增大，P(Y=1|X)先增大，后变小。此时可通过WOE变换，同时保持WOE曲线具备单调性，那么带来的好处在于：1. 若WOE中Odds定义为好

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LXM21

部分np实现算数运算符

部分np实现算数运算符

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读童话的狼

n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1) ，这三个变量是什么呢？

n是频率，bins 是区间范围，patches是每个区间的值

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读童话的狼

n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1) 这个直方图为什么能赋值给左边的三个变量？

python支持多变量同时赋值的，比如：a, b = 1, 2，同时把1赋值给a，把2赋值给b

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读童话的狼

AttributeError:' Rectangle ' object has no property 'normed ' .

这个是因为包的版本更新，移除了normed方法，可以用下面的代码import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.mlab as mlabfrom scipy.stats import normmu = 100 # 均值sigma = 15 # 标准差x = mu + sigma * np.random.randn(1000)n, bins

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LXM21

python中的assert断言

assert 语句，断言语句用于判断某个表达式的值，如果值为真，则程序可以继续往下执行；反之会报 AssertionError 错误语法结构：assert 表达式if 表达式==True:程序继续执行else: 程序报 AssertionError 错误assert 语句通常用于检查用户的输入是否符合规定，在程序初期测试和调试过程中有利于对程序排错，提高程序的健壮性

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LXM21

python使用默认值参数是容器的函数

为什么选D对于使用默认值参数是容器的函数时，要特别小心。此时多次调用它们得到的结果是在同一个容器里。题目中ls指向的是空列表——容器。那么每次对这个ls进行append，都是对同一个容器append，所以最终结果是[1,1]

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读童话的狼

WebDr iverException: Message: ’chromedriver' executable needs to be in PATH.

先看下自己的谷歌版本，从这个网址http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 下载对应的插件解压之后将chomedriver.exe放到anaconda3文件夹下就可以了

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ermutuxia

如何在anaconda中用pip命令安装jupyter_contrib_nbextensions库？

启动cmd窗口执行conda list从下图可以看到目前我们没有安装jupyter_contrib_nbextensions库然后在cmd窗口执行如下命令pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意如果在线安装这个库的话，必须要指定国内镜像源，否则安装过程中可能出现各种

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dulinlin@cda

可视化包plotly参数含义

https://www.jianshu.com/p/4f4daf47cc85一、图表预览二、图表类型Angularaxis：极坐标图表Area：区域图表Bar：条形图Box：盒形图，又称箱线图、盒子图、箱图Candlestick与OHLC：金融行业常用的K线图和OHLC曲线图ColorBar：彩条图Contour：轮廓图，又称等高线图Choropleth：等值线图Line：线形图Heatmap：热

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詹惠儿

聚类算法中初始质心怎么设置比较合适?

问：聚类算法中初始质心怎么设置比较合适? 答：在K-Means中有一个重要的环节，就是放置初始质心。如果有足够的时间，K-means- 定会收敛,但Inertia可能收敛到局部最小值。是否能够收敛到真正的最小值很大程度上取决于质心的初始化。init就是用来帮助我们决定初始化方式的参数。初始质心放置的位置不同，聚类的结果很可能也会不一样，一个好的质心选择可以让K-Means避免更多的计算,让算法收敛

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詹惠儿

机器学习中聚类和分类有什么区别？

问：机器学习中聚类和分类有什么区别？答：总结

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詹惠儿

AUC的值是怎么计算出来的？

问：AUC的值是怎么计算出来的？答：顾名思义，AUC指的是ROC曲线下的面积大小，该值能够量化地反映基于ROC曲线衡量出的模型性能。计算AUC值只需要沿着ROC横轴做积分就可以了。由于ROC曲线-般都处于y=x这条直线的上方(如果不是的话，只要把模型预测的概率反转成1-p就可以得到一个更好的分类器)，所以AUC的取值一般在0.5一1 之间。AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面,分类性

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詹惠儿

在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题?

问：在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题?答：一个模型所能提供的信息一般来源于两个方面，一是训练数据中蕴含的信息;二是在模型的形成过程中(包括构造、学习、推理等) ,人们提供的先验信息。当训练数据不足时，说明模型从原始数据中获取的信息比较少，这种情况下要想保证模型的效果，就需要更多先验信息。先验信息可以作用在模型上，例如让模型采用特定的内在结构、条件假设或添加其他一些约束条件;先验信息也可

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liting李

Python中的split()函数的用法

函数：split()具体作用如下：split()：拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）一、函数说明1、split()函数语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]参数说明：str:表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空('')。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素num:表示分割次数。如

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