一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

如第二章所述,建立 GenBank是为了适应人类基应组工程等科学研究产生的大量序列数据的信 息爆炸。总的来说, GenBank是带有注释的公用DNA蛋白质序列的集合。写作本书时, GenBank中有160万条链的纪录,含超过10亿个核苷酸碱基。向GenBank存入新的序列有两种方 法:通过 Sequi nBankl和等工具直接提交,或通过国际核苷酸序列数据库的组成部分 GenBank,eml,和DDB等相互之间传递数据的共享协议

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

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第10章ADO对象 10.1AD概述 10.10.2《Connecton对象 10.3 Command对象 10.4 RecordSet对象 10.5 FieldsField数据集合和对象 10.6 PropertiesProperty数据集合和对象 10.7 ParametersParameter数据集合与对象 10.8 ErrorsError数据集合和对象

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10.3.1“商品进货数据录入”窗体对象 10.3.2“商品库存数据查询”窗体对象 10.3.3“商品上柜数据录入”窗体对象 10.3.4“销售数据录入”窗体对象 10.3.5“交接班结转清”窗体对象 10.3.6“销售业绩查询汇总”窗体对象 10.3.7“零售商店管理信息系统”窗体对象