为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

本章学习目标 ·链路、数据链路的概念,数据链路层的功能 ·停止等待协议的工作原理与过程 数据链路层是如何进行差错控制的 数据链路层流量控制的意义与方法 面向比特数据链路层协议HDLC的帧结构与帧分类 pPP链路协议的工作过程

第12章文件 内存不能永久性保存数据,以及容量有限,所以需要数据以文件形式存放到外部存储器中。 12.1文件的基本概念 文件:由大量性质相同的记录组成的集合。 记录:文件中可存取的基本数据单位,它有若干个数据项组成 数据项:最基本的不可再分的数据单位。数据项的名称称为记录的域

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

数据是程序处理的对象,包括常量、变量、有返回值 的函数。 不同性质的数据需要不同大小的存储空间,导致数据 类型的划分,对某一编译程序而言,给各种数据类型分配 固定大小存储空间,使其表示的数据值在一定的范围内, 称为数据类型的值域

一、统计学是什么? 1.如果您不能量化某些事情,那么您就不能理解他它,如果您不能理解它,那么您就不能控制它,如果您不能控制它,那么您就不能改进它。 2.统计学是收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。 3.SPSS是统计分析工具软件,它帮助您完成手工难以完成或无法完成的数据处理工作。 4.数据无处不在 5.数据包含的信息很多,但是数据中的信息往往是分散的,但个数据很难直接被应用起来 6.统计学就是把数据转化为信息的科学

概述数据库的基本概念,阐述数据库技术产生和 发展的背景,说明了数据库系统的优点。 数据模型是数据库系统的核心和基础。本章介绍 三种常用的数据模型

数据由原始事件组成,经过加工从中获 得信息。加工前,需将数据组织起来, 数据库正是组织数据的有力工具。用户 可通过数据库管理系统从数据库中存取 所需信息

数据结构讨论的是数据的逻辑结构、存储方式以及相关操作的实现等问题,为学习后续专业课程打下基础。本章讲述数据结构的基本概念及相关术语,介绍数据结构、数据类型和抽象数据类型之间的联系,介绍了算法的特点及算法的时间与空间复杂性

计算机所处理的数据以一定形式存放在内存中,数据 的存储方式以及能够进行的合法运算都与数据类型直 接相关。C++的特点之一就是提供了丰富的数据类型 ,以便处理各种不同的数据。数据类型总是与运算封 装在一起,本质上是面向对象的。本章将简要介绍 C++中的数据类型及相关运算,以及常量、变量、表 达式、语句等,最后介绍简单的输入输出方法