概述概念技术层面 从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。 商业层面 是一种商业信息处理技术，主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，提取辅助商业决策的关键数据作用任务预测任务根据其他属性的值预测特定属性的值分类 分析数据为类别做出准确描述或建立分析模型或挖掘分类规则，然后对其他数据进行分类回归 确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法离群点检测 发现与众不同
文章目录一、概述1.数据挖掘能做什么？2.数据挖掘在哪些方面有应用？3.数据挖掘与数据分析的区别？4.数据挖掘的四大类模型5.什么是数据挖掘？6.数据挖掘的常用方法？二、数据1.余弦相似度、欧几里得距离2.近似中位数三、数据预处理1.数据预处理主要有哪些方法，每个方法主要内容是什么？2.在数据挖掘中为什么要对数据进行预处理？3.可以使用概念分层来泛化数据，对于数值属性和分类属性一般可以如何生成概
第一章 绪论P44 1、数据挖掘产生的背景？驱动力是什么？ DRIP（Data Rich，Information Poor）；2、大数据的特点是什么？ &nbs
文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、OF3）简答 小题一些要背数据挖掘的定义： 技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息的过程。商业层面：
更新日志[1] 新增了密度聚类峰值的讲解 [2] 新增了 SOM 聚类算法讲解 [3] 修正Apriori规则挖掘二级项集表 到 三级项集表更新策略：新增非频剪枝步骤。 [4] 修正小数定标规范化示例错误 [5] 新增了贝叶斯信念网络的概率计算例题一文在手，考试无忧仅代表博主个人观点，大部分是博主个人语言，与任课老师无关，故请勿乱套帽子跳转到：数据挖掘抱佛脚专用精简版本速成大法包括：第一部分：重点
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 来至教材《数据挖掘导论》 第一章笔记 数据挖掘基本知识 1. 数据挖掘定义 数据挖掘（Data Mining）简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘定义有若干个版本。以下是普遍采纳的定义描述： 数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowled
数据挖掘期末复习提纲什么是数据挖掘Opinion1：数据中的知识发现（KDD）Opinion2：是知识发现过程的一个基本步骤： 数据清理>数据集成>数据选择>数据变换>数据挖掘>模式评估>知识表示广义定义：数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。 （数据源包括数据库、数据仓库、Web、其它信息存储库或动态地流入系统的数据）可以挖掘什么样的数据？数据库数据
分类：– 有类别标记信息, 因此是一种监督学习– 根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。 聚类：– 无类别标记, 因此是一种无监督学习– 无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系 聚类方法：划分方法 - （分割类型）K-均值K
数据挖掘期末复习一、判断题1.熵衡量的是系统的不确定性，熵值越大（接近于1）说明系统的不确定性越低。 正确错误二、单选题1.在PCA变换中，应尽量把数据向什么方向投影： 数据集中的方向数据散布大的方向 数据分组特征明显的方向 平行于原始坐标轴的方向2.当样本个数小于数据维数的时候，LDA不能正常工作的原因是： 类间散布矩阵不满秩类内散布矩阵不满秩 计算量过高 Fisher准则无意义3.已知池中有两
学软件的孩子就这样，考试也好了，不是中国的传统笔试作答，都改做项目，做答辩了，我真的对学校的这种考试给以赞赏！！
同时我也需要各位朋友们的帮助，在一起的交流中完成我的期末作业。
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2011～2012学年度第二学期期末考试
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2012-06-07 10:58:57
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目录第一章 绪论1、填空题（1）从技术层面上看，数据挖掘是（ ）。从商业层面看，数据挖掘是（ ）。（2）数据挖掘所得到的信息具有（ ）、有效和实用三个特征。2、数据挖掘在生活场景中的应用3、区分数据挖掘和查询第二章 数据处理基础1、填空题（1）数据是（ ），属性分为（ ）。2、计算题（1）计算相似度量（2）数据统计特征计算3、问答题（1）为什么要数据预处理？列出三种常用的预处理技术？4、噪声数据
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2023-09-11 16:51:21
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数据挖掘重点1、第一章2、第二章3、第三章3.1ID3算法3.2 C4.5算法3.3 CART算法 ==（基尼系数）==3.4 贝叶斯 定理3.6 K-最近邻（KNN）4、第四章 聚类分析4.1 K-means算法4.2、==DBSCAN==：==（必考）==4.3一趟聚类算法5、第五章 关联规则5.1 支持度与置信度5.2 用Aprior算法寻找强关联规则和频繁项集5.3 项集个数计算6、第六
文章目录第四章：程序活动单元Activity四大组件Activity生命周期Activity的启动模式standardsingleTopsingleInstancesingleTaskIntentIntentFilterActivity之间的数据传递putExtra()方法传递数据Bundle类传递数据Activity之间的数据回传练习总结 第四章：程序活动单元ActivityActivity是
实验二一、实验目的 1、掌握显式Intent用法 2、掌握隐式Intent用法 3、熟悉更多隐式Intent用法 4、掌握使用Intent传递对象的方法Android的三个基本组件——Activity、Service、BroadcastReceiver，都是通过Intent机制激活的，而不同类型的组件有传递Intent的不同方式。 （1）startActivity(Intent)/startAct
模拟B卷考试说明：1.使用Eclipse编写程序。项目名称为：班级_姓名_学号_卷号。注意：卷号为A或B2.在项目文件夹下新建一个文本文件，文件名为：答案.txt3.将编程题外的所有题目写在文本文件中，答案要标明题号。注意：考试期间遇到死机等问题，需要请示老师，切勿自行解决。否则后果自负。一、单项选择题:共20题，每小题1分，满分20分1、下列选项中，不属于Java语言特点的一项是。( D )A、
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2023-08-03 15:46:55
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选择题1、下面不属于数据挖掘迭代序列的是( ) A、数据清理 B、数据集成 C、数据删除 D、数据变换C 解析： 数据清理、数据集成、数据变换、数据归约2、属性(attribute)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。下面不属于典型的属性分类的是( ) A、标称属性(nominal) B、二元属性(binary) C、序数属性(ordinal) D、单值属性(Single-Valued) D
数值分析期末复习 文章目录数值分析期末复习第1章-误差与秦九韶算法填空题计算题第2章-插值填空题计算题证明题第3章-函数逼近填空题计算题证明题第4章-数值积分与微分填空题计算题证明题第5章-解线性方程组的直接方法填空题计算题第6章-解线性方程组的迭代法填空题计算题计算题 第1章-误差与秦九韶算法填空题什么是数值分析？与数学科学的关系如何？ 数值分析也称计算数学，是数学科学的一个分支，主要研究用计算
Android移动应用基础教程0x01基础入门开发环境程序结构四大组件课堂答题课堂测试1本章练习0x02布局设计常用布局类型定义和引用样式关联控件本章练习0x03Activity程序活动单元创建Activity启动ActivityActivity生命周期Activity间传数据本章练习0x04本地数据存储文件存储方式SharedPerferences实战演练——保存QQ帐号和密码SQLite数据
一.单选题，每个2分1.Hadoop之父是下面的哪一位？（B）A. James Gosling B.Doug Cutting C.Matei Zaharia D.Linus Benedict Torvalds2.Hadoop中，用于处理或者分析海量数据的组件是哪一个？( &nbs
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2023-07-25 20:25:51
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Android虚拟机：Dalvik Dalvik与jvm的不同在于前者并没有使用JVM的规范，虽然它本质上也是java虚拟机。Dalvik利用linux进程管理的特性，对其进行了面向对象的设计，使其可以同时运行多个进程，而传统的java程序只能运行一个进程。每个Android程序都是用了一个Dalvik进程，因此Android系统更方便实现对应用程序进行隔离。 AlertDialog:
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2023-07-05 14:03:51
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