今天要跟分享的是excel的分类汇总功能！ 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能，可以胜任基础的统计汇总任务！...今天以一个案例作为主要介绍内容： 我们想要汇总出三个维度下（地区、性别、部门）的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格，然后选择数据——分级显示——分类汇总。...调出分类汇总菜单，在分类汇总菜单中设置要汇总的字段以及汇总方式。...（注意在执行分类汇总前要记得先对要汇总的目标字段进行排序哦（升序）） 第一个字段：地区，汇总方式选择均值，选定汇总项勾选语文、数学、英语，然后确定。...将分类字段分别设置为性别、部门，汇总类型设置为均值，选定汇总项字段勾选语文、数学、英语。
正确率与错误率 正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy 错误率：错误分类的样本数/总样本数，error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单，也最常用 缺点 不一定能反应模型的泛化能力，...查准率与查全率 先认识几个概念 正样本/正元组：目标元组，感兴趣的元组 负样本/负元组：其他元组 对于二分类问题，模型的预测结果可以划分为：真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、 假负例 FN,...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法： ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in the...
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目，项目名称和目录随便（因为是对成绩进行分类汇总，所以我就把项目叫做 GradeSummary），如图所示。 ?
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法： ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
数据分类汇总 在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情： # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata...<-aggregate(mtcars, by=list(cyl,vs), FUN=mean, na.rm=TRUE) # 分类汇总 print(aggdata) # 输出结果 detach(mtcars...关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里，有兴趣的朋友可以自行深入探索。 至此，R语言入门的所有内容均已介绍完毕，在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。
数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...例如，我们可以计算每个性别学生的平均年龄： age_mean = df.groupby('Gender')['Age'].mean() print(age_mean) 除了分类汇总和统计分析，我们还可以使用...总之，Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。...输出结果如下所示： 总结 数据分类汇总与统计可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的规律和趋势，从而支持更好地决策和管理。
https://www.captainbed.cn/f1 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...假设我们有一个包含学生信息的CSV文件，我们可以使用以下代码将其加载到DataFrame中： df = pd.read_csv('student_data.csv') 在加载数据后，我们可以使用pandas提供的方法对数据进行分类汇总...例如，我们可以计算每个性别学生的平均年龄： age_mean = df.groupby('Gender')['Age'].mean() print(age_mean) 除了分类汇总和统计分析，我们还可以使用...总之，Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。
最近因为疫情影响，口罩人脸检测与分类突然火了起来，首先是百度开源了相关模型，然后腾讯和阿里也分别称在云服务中提供了相关能力。...今天CV君汇总了目前开源的口罩人脸检测与分类代码和口罩人脸数据集，希望对大家有帮助。...要实现人员是否佩戴口罩的检测，是典型的人脸检测+分类的问题，通用数据集里戴口罩的人脸并不多，所以数据才是这个问题的瓶颈。 1....而戴口罩分类模型准确率达到96.5%。 而且还提供了移动端部署的示例。 使用算法为ECCV 2018的PyramidBox。...还有调皮的工程师说带肉色口罩会导致明显的分类错误。 2.
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素：数据、算法、算力。...极市平台收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。...数据集下载汇总链接：https://www.cvmart.net/dataSets 数据集将会不断更新，欢迎大家持续关注！...三、图像分类 1.MNIST 手写数字图像数据集 MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。...2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据，分为训练集85%（Train）和测试集15%（Test）。
简书的 markdown 都不支持 [TOC] 语法……我就不贴目录了。下面按照类别，列出了29道关于二叉树的题目。认真看会发现，其实题目核心思想都是DFS（如...
OpenCV DNN基于深度学习中的卷积神经网络技术实现对常见计算机视觉任务完成，这些支持模型的结构与相关的论文笔者做了汇总。今天这里汇总一下支持的图像分类模型。...1608.06993.pdf 网络中的残差block结构如下： 08 ShuffleNet 该网络最早在2017年提出，如今也更新到多个版本，从最早的V1版本到如今的V3版本，OpenCV DNN模型支持v1版本的图像分类...MobileNet的深度可分离与组合卷积进一步创新，生成了通道混合操作，其中通道混合结构与shuffle单元结构如下： 此外基于这些网络结构的自定义网络模型同样可以被OpenCV DNN加载与解析完成图像分类任务
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