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Project Planning：窗口函数与 CTE

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线性函数直线的规则：m 是斜率，即 x 每增加一个单位 y 上升多少；b 是截距，即 x 为零时 y 的值。出自 数据收集线性回归假设一个变量的平均值随另一个变量沿直线变化，并据此预测它：E(y | x) = b + mx；每个真实数据点都以其误差 ε 偏离这条直线。出自 数据收集最小二乘法如何估计 m 和 b：找出使垂直误差平方和最小的直线，它有一个闭式解，这正是 LinearRegression 所计算的。出自 数据收集简单回归与多元回归简单回归只用一个输入变量，y = β0 + β1x；多元回归同时使用多个变量，每个都有自己的斜率，但仍然是一个线性方程。出自 数据收集交互项把两个已有变量相乘得到的新变量，例如 BMI × 吸烟者，让一个变量的效应取决于另一个，同时方程依然是线性的。出自 数据收集输入数据与标签训练之前要把每一列分开：输入列是 x，即模型学习所用的内容；标签是 y，即我们想预测的东西。出自 数据收集多元线性回归同一条直线，但同时有很多个 x：标准化变量、训练、验证，并解读残差和每个变量的重要性。出自 多元线性回归INNER JOIN按两张表共有的一列进行连接：只有键在两边都出现的行才会保留。出自 CITY 与 COUNTRY 的 JOIN表的自连接当一行指向同一张表中的另一行时：让表与自身连接，弄清谁是谁的父节点，并给每个节点分类。出自 层级：二叉树与组织结构图HAVING分组的 WHERE：先用 GROUP BY 计数，再按这个计数过滤，这里是与另一个查询算出的最大值比较。出自 子查询与 HAVING子查询查询中的查询：按黑客分组计数的那个查询，被当作又一张表与外层表连接。出自 子查询与 HAVING相关子查询读取外层行的子查询，因此每一行都会执行一次，并把每一行与其所在的组进行比较。出自 子查询与 HAVING窗口函数在不分组的情况下对相邻行进行计算：LAG 取出上一个日期，SUM OVER 累加一个给每个项目编号的计数器。出自 Project Planning：窗口函数与 CTE不用 PIVOT 的透视用 ROW_NUMBER 给每组编号，再用 CASE WHEN 把它们分配到各列，从而把行变成列，因为 MySQL 没有 PIVOT。出自 OCCUPATIONS：格式化与透视曼哈顿距离两点坐标差的绝对值之和：|a − c| + |b − d|。出自 STATION：几何与中位数欧几里得距离两点之间的直线：它们差值平方和的平方根。出自 STATION：几何与中位数中位数把所有值排好序后位于中间的那个值：在 SQL 中，就是排序后跳过一半的行。出自 STATION：几何与中位数
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  1. Project Planning：窗口函数与 CTE
  2. 数据收集
  3. 墨絵 sumi-e：我的 Gentoo 桌面

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