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由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp.运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里。这样,变量 temps包含:
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优点: 具有严格的规律性,便于记忆. 缺点: 不具有承袭性,即每当增加一个节点时,不仅要增加求和的项数,而且以前的各项也必须重新计算
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 3.1 Learning Problems  3.2 The least square method (LSM)  3.3 Linear regression analysis  1 Simple Linear Regression  2 Multiple Regression  3 Understanding the Regression Output  4 Coefficient of Determination R2  5 Validating the Regression Model
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一、牛顿法及其几何意义 二、 收敛性及其收敛速度 三、 计算实例及其程序演示
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 2.1 Overview of data types  2.2 Review of Data pre-processing tools and platforms  2.3 Clean, storage and management of raw data  2.4 Collections of data analysis and data mining
文档格式:PDF 文档大小:4.92MB 文档页数:57
 1.1 What’s big data?  1.2 Overview of data analysis  1.3 Overview of data mining  1.4 Make requirement for different professional applications
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统计表的设计 1.合理安排结构 2.表头包括表号、总标题和数据单位 3.总标题内容应满足3要e 4.数据计量单位相同时,在表的右上角标明
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上述初值问题的精确解是:是指数衰减的,并趋于稳态解
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解线性方程组的两类方法 直接法: 经过有限次运算后可求得方程组精确解的 方法(不计舍入误差!) 迭代法:从解的某个近似值出发,通过构造一个 无穷序列去逼近精确解的方法
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固定资产的基础数据量大,为了正确的输 入和便于进行数据分类汇总处理,需要对每一 固定资产进行编码。固定资产编码由若干基本 编码组成,编码的好坏直接影响计算机数据处 理的效率和输出管理信息的能力
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