智慧紫外线常用于 杀菌。在打开某窗体时，语言应用答初始化窗体中的各控件，应选用Load事件在Select Case情况语句中，智慧Case 表达式可以包含任意变量。语言应用答每当一个窗体成为活动窗口时将触发Show事件。整型变量A、智慧B,如果A的值是1，B的值是256，那么变量B比变量A需要占用更多内存。语言应用答定时器控件只能响应Timer事件。在消息框(MsgBox)中，智慧“Prompt”
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2021-01-26 11:41:32
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文章目录第1章：数据挖掘基础1.3、数据挖掘的基本任务1.4、数据挖掘建模过程1.4.1、 定义挖掘目标1.4.2、 数据取样1.4.3、数据探索1.4.4、数据预处理1.4.5、挖掘建模1.4.6、模型评价1.5、常用的数据挖掘建模工具 第1章：数据挖掘基础数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，
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2024-01-16 06:11:48
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有一项关于工作满意感与工作绩效关系的研究，在分析两者关系时，有人建议用相关分析，有人建议用回归分析，根据你对相关分析和回归分析的理解回答下列问题。①简述相关分析与回归分析的区别与联系。②若工作满意感与工作绩效的相关系数为0.80，能否判断工作绩效的变异可用工作满意感来解释？如果可以，解释量是多少？如果不可以，为什么？③已知工作满意感的平均数为40，标准差为10，工作绩效的平均数是50，标准差为15
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2023-09-05 10:17:24
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一、 单选题
1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,
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2023-10-11 15:49:18
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当代大学生面临着繁重的学业压力和海量的知识点，如何高效地进行学习和搜题成了他们关注的焦点。幸运的是，随着科技的不断进步，我们有越来越多的日常搜题和学习软件可以帮助我们更好地应对这些挑战。在本文中，我将为大家介绍10款备受大学生青睐的日常搜题和学习软件，帮助你们更轻松地掌握知识，提升学习效果。无论你是需要找答案还是想要系统地学习，这些软件都能成为你不可或缺的学习好伙伴。让我们一起来看看它们的特点和优
原创
2024-02-03 14:06:00
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快速浏览Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task1&2Task1 赛题理解赛题目的评价指标Task2 数据分析EDA简介探索性数据分析Reference Task1 赛题理解赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题。通过这道赛题来引导大家走进AI数据竞赛的世界，主要针对于于竞赛新人进行自我练习、自我提高。赛题目的浏览完赛题具体数据及其它官方信
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2024-08-28 21:07:34
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绪论什么是数据挖掘数据挖掘是再大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。（发现先前未知的有用模式，还可以预测未来观测结果）并非所有的信息发现都视为数据挖掘，例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面，则是信息检索。尽管如此，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索系统的能力。数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分。而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。KDD
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2024-01-16 16:41:49
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一、简答题（本题共30分）1、如何理解继承、多态、组合，请举例说明它们的应用。（10分）2、请列举出进程间通信的几种方式（至少列举出三种）。（10分）3、请写出贝叶斯公式，请描述朴素贝叶斯分类方法的原理和步骤。（10分）二、算法与程序设计（本题共40分）1、两个长度为100的随机向量X和Y，X=（x1，x2，x3，…，xn），Y=（y1，y2，y3，…，yn），其中xi和yi都是从均值为0，标准差
决定水产品营养价值的成分主要有(?)等。答：蛋白质 脂肪 无机盐 维生素引起咸潮入侵的自然因素有哪些答：降雨减少 河流径流减少 台风 天文大潮白炽灯电路接近答：纯电阻电路中药药理学就是应用现代科学技术和方法，研究中药与机体相互作用及作用规律的科学。答：错误依据邦德公式表明，随着粒子径减小，粉碎能急剧增加。答：对在计算个别资本成本时，长期债券筹资不需要考虑所得税抵减作用答：×浆纱机速度上升，则上浆率
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2024-01-13 20:00:29
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写在前面该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案，部分参考了第二版的英文答案，由于个人水平有限，如若存在纰漏，请在评论区批评指正。另外，由于本次编辑格式较乱，可在资源下载区下载PDF版本以便参考。第一章 引论什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： 1） 它是又一种噱头吗？ 2） 它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ 3） 我们提出了一种观点，说数
[填空题] 光缆的接续指标：0.08dB/接续点，G655光缆光纤允许有10%的接续点超过()dB/接续点，但不得超过()dB/接续点。[单选] 下面哪种接入方式不能适用于点对点专线()[单选] 光缆的单盘测试：开箱判别光缆的A、B端，并在光缆盘上做好标志，用OTDR进行测试光缆的衰减常数、光纤总损耗、光纤长度，光纤的纽绞系数一般为()。[单选] 如果目前有个小区，共20栋楼，每栋楼10层，每层4
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2024-01-27 10:35:29
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1、下列几种数据挖掘功能中被广泛的用于购物篮分析的是（ 关联分析 ）2、设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（ 6 ）个关联规则3、关联规则的支持度公式为（ support(A=>B)=P(A∪B) ）4、规则∅→A和A→∅的置信度是（ 100% ）5、购买HDTV和购买健身器的情况如下表所示，设最小支持度阈值为0.3，最小置信度阈值为0.6，
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2024-01-11 12:10:29
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# 智慧交通大数据挖掘
随着城市化进程的加速，交通管理面临的挑战日益严峻。智慧交通系统利用大数据技术，通过对交通流量、车辆运行状态等海量数据的挖掘与分析，不仅能提高交通效率，还能改善城市的交通环境。本文将探讨智慧交通大数据挖掘的基本概念，并通过代码示例展示如何进行简单的数据处理与分析。
## 什么是智慧交通大数据挖掘？
智慧交通大数据挖掘是指利用大数据分析技术，对来自不同交通源的数据进行收集
1理解概念1.1数据挖掘 1.2关联规则 1.3数据预处理 1.4置信度 1.5聚类 1.6KNN 1.7SVM2 分类器设计的三个过程3 分类时常将样本怎样划分？4 评估分类器性能的常用指标5 数据挖掘常用技术有哪些？6 数据预处理的主要方法？7 决策树分类算法步骤8 OLAP技术多维分析过程的多维分析操作有哪些？9 数据可视化的分类方法有哪些？10 数据规约的策略有哪些？11 数据光滑的分箱方
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2023-12-12 16:37:02
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1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a)它是又一种广告宣传吗？ (b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ (c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 (d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据
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2023-08-11 17:27:26
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最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第二章 字段3 × 3 ≈ 字段2。字段2和字段3很有可能包含相同的信息，尽管从一个很小的样本中得出结论是非常不可靠的行为。 （a）二元的，定性的，序数的 （b）连续的，定量的，比率的 （c）离散的，定性的，序数的 （d
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2023-12-06 14:37:58
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决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示，决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线。决策树优势：简单易懂，原理清晰，决策树可以实现可视化数据准备简单。其他的方法需要实现数据归一化，创建虚拟变量，删除空白变量。(注意：这个模块不支持缺失值)使用决策树的代价是数据点的对数
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2024-01-30 06:49:00
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数据挖掘（三） 决策树1.决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括 3 个步骤: 特征选择、决策树的生成和决策树
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2024-06-16 21:36:03
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# 数据挖掘课程科普介绍
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中挖掘出潜在信息的过程，它是数据分析的核心部分。随着信息时代的来临，数据的日益丰富使得数据挖掘显得尤为重要。本篇文章将为您介绍数据挖掘的基本概念、常用技术，以及一个简单的代码示例。
## 什么是数据挖掘？
数据挖掘是指使用统计学、机器学习、人工智能等技术从大量数据中提取出有效的信息和知识。数据挖掘可应用于多个领域，如金融
一、单选题（共80题）1、( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。A.数据清洗 B.数据集成C.数据变换 D.数据归约2、某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属
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2023-08-14 23:19:03
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