摘要：
##联结表 ###关系型数据库 相同的数据出现多次不是一件好事，这是关系数据库设计的基础。关系表的设计就是要把信息分解成多个表，一类数据一个表，各表通过某些相同的值互相关联。 比如，产品表E中有1~10产品，其中五个产品是公司A的，那么我们最好不要在E中加上A公司的其他信息 （只存储公司的ID），比 阅读全文
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在这篇文章中，将介绍机器学习项目的流程 ##明确问题 首先，我们需要预览这个项目。项目的目的是什么，以房价预测为例，数据为StatLib的加州房产数据，那么目的就是预测街区的房产价格中位数。 ##划定问题及分析 要知道商业目的是什么，毕竟建立模型不是最终目的。比如说，目的是输出一个价格传给另一套系统 阅读全文
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书籍（纸质书和pdf文档）： 已经看过 数学之美 统计学习方法 python基础教程 人工智能 神经网络与深度学习 深度学习 problem solving with algorithms and data sturctures using python 还没有看完的书籍 tensorflow机器学 阅读全文
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##分组数据 之前我们的处理都是针对表的所有数据或者通过WHERE限定的数据，现在我们需要只针对一部分数据（具有某一共同特征）进行处理。 使用分组可以将数据分为多个逻辑组，对每个组进行聚集计算。GROUP BY子句 和HAVING子句。 ###创建分组 GROUP BY子句。 SELECT vend 阅读全文
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##计算字段 为什么需要计算字段：我们需要直接从数据库中检索出转换、计算或格式化过的数据，而不是检索出数据，然后再在客户端应用程序中重新格式化。 字段与列的意思相同。 注意：只有数据库知道select语句中哪些列是实际的表列，哪些列是计算字段，对客户端或者应用程序来说，计算字段的数据和其他列的数据的 阅读全文
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##过滤数据 有时候在搜索时需要指定搜索范围，过滤掉一些不需要输出的数据 ###使用where子句 SELECT prod_name,prod_id,prod_price FROM Products WHERE prod_price=3.49;表示输出价格为3.49的所有行的name,id,pric 阅读全文
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最近刚刚刷完SQL必知必会，按照代码走了一遍，感觉并不难，主要是需要注意的地方挺多的，现在就把需要的记录一下。 就按照书中目录的顺序来。 ##数据库基础 按照之前的随笔，我们已经生成了数据库和相应的表。在这里，数据库就是orderdb，表就是customers，orders，orderitems等。 阅读全文
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注：该部分参考kaggle房价模型的大神Pedro Marcelino提供的kernel 在我们拿到数据后，应该预先分析一下数据。 ###1、总览数据 import numpy as np import pandas as pd df_train=pd.read_csv('train.csv') d 阅读全文
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之前已经配置好mysql的工作环境，但是还缺少可以进行操作的文件，即缺少对应的一个数据库和其中的5个表。 ##下载相关代码 在网址http://www.forta.com/books/0672325675/ 中下载相关文件，在这里我下载的是MySQL (and MariaDB) SQL script 阅读全文
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在m文件里调用模型mdl关键是用sim命令。 [ t, x, y ] = sim( model, timespan, options, ut) [ t, x, y1, y2, …, yn] = sim( model, timespan, options, ut) （1）model：需要进行仿真的系统 阅读全文