bike_count_prediction 预测在首尔租用的自行车数量 目的 该项目的目的是预测在首尔租用的自行车数量。 如果首尔公共租赁自行车系统背后的公司首尔自行车能够准确预测需求，那么它就能更好地为客户提供服务。 数据集 数据集来自加利福尼亚大学尔湾分校的机器学习存储库，位于。 方法论 此数据分析项目的步骤包括以下步骤： 资料检索 初始数据处理 具有辅助数据处理的探索性数据分析 资料建模 发现 我训练并调整了以下模型： 线性回归 弹力网 岭回归 套索回归 广义弹性网 随机森林 助推树 最近的邻居 其中，当在训练数据集上进行k倍重复交叉验证时，随机森林模型和增强树表现最佳。 在测试数据集上进行评估时，随机森林模型和增强树的均方根误差（RMSE）分别为228和229。可以在找到完整的报告。

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60秒倒计时-单片机入门

Colin Cameron；Pravin K. Trivedi；剑桥大学出版社；数据的回归分析；经典图书第二版

上篇文章给大家介绍了Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解，我们提到过Mongodb中进行数据聚合操作的一种方式——MapReduce，但是在大多数日常使用过程中，我们并不需要使用MapReduce来进行操作。在这边文章中，我们就简单说说用自带的聚合函数进行数据聚合操作的实现。 MongoDB除了基本的查询功能之外，还提供了强大的聚合功能。Mongodb中自带的基本聚合函数有三种：count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。 （1）count 作用：简单统计集合中符合某种条件的文档数量。 使用方式：db.collection.count(

Cores That Don't Count - 2021 (hotos21-s01-hochschild).pdf

layui laypage插件如何通过ajax返回动态count值，然后重置laypage count值

文章目录一、前言1、网上的主要两种说法2、不贴出mysql版本的测试都是耍流氓~3、mysql的count(*)和count(1)二、测试索引长度和索引基数对count(*)查询的影响1、总数据量1100W+ 表的速度2、默认使用的索引3、查看该表所有索引信息4、强制选择基数最小的country字段5、强制使用基数最小索引的聚合查询速度三、两千万的大表count(*) 优化1、user表的数量级以及默认count(*)的速度2、查看表索引3、实际使用的索引四、索引基数一致的情况下，会选择使用哪个索引呢1、索引基数一致2、查看对应的索引长度3、实际的优化手段五、为什么count(*)不用主键，或

PHP源码阅读：count函数.docx

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