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当存在平局时，如何汇总数据集中的前3个最高值

当存在平局时，汇总数据集中的前3个最高值的方法如下：

首先，对数据集进行排序，按照数值大小从高到低进行排列。
然后，找出排好序的数据集中的最高值。
接下来，找出第二高的值。如果存在平局，即有多个值与最高值相同，那么将这些值也包括在内。
最后，找出第三高的值。同样地，如果存在平局，将所有与第二高值相同的值也包括在内。

通过以上步骤，我们可以得到数据集中的前3个最高值，即使存在平局的情况下。

这种汇总数据集的方法适用于各种场景，例如统计考试成绩中的前三名学生、销售额最高的三个产品等。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

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使用KNN进行分类和回归

但是一个惰性的学习者做出预测的成本是很高的，因为KNN 预测需要在计算测试实例和训练实例之间的距离，也就是要访问所有的训练数据。参数模型使用固定数量的参数或系数来汇总数据。...当不熟悉响应变量和解释变量之间的关系时，非参数模型可能会很有用。KNN 就是这种非参数模型，如果实例彼此接近，则响应变量可能具有相似的值。...当训练数据稀缺或已经知道这种关系时，带有假设的模型可能会比非参数模型有用。使用 KNN 进行分类我们使用一个简单的问题作为，我们需要根据一个人的身高和体重来预测他或她的性别的情况。...同时如果训练集和测试集是独立转换的，那么在训练集中男性可能映射为1，而在测试集中则映射为0。所以我们使用训练集的对象进行fit。然后使用KNeighborsClassifier进行预测。...当一个人的性别被包含在实例之间的距离时，模型可以做出更好的预测。总结 KNN是我们在本文中介绍的一个简单但功能强大的分类和回归模型。

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提升爬虫稳定性六个实用小技巧

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数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)

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