5.9城市及工程控制网平面点位精度的合理评定 5.9.1首级平面控制网中的绝对和相对点位精度 1、绝对点位误差和相对点位误差的初步概念 绝对点位误差:相对于起始数据 相对点位误差:相对网中与起始数据不同的基准

一、基本数据类型:数值型、字符型、日期型、布尔型、变体型。 二、常量与变量及其定义 三、不同数据类型的运算 四、表达式 五、内置函数

一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念

多维事务数据库DB的结构为 (ID,AA2,, Anitems),A是DB中的结构化 属性(例如顾客的年龄,职业收入等),而 items是同事务连接的项的集合(例如购物篮 中频繁项集)。每一个 t=(id,aa 2..2 items-t)由两部分信息组成: 维信息(a1,a2man)项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

一、 概述 二、 传统的集合运算 三、 专门的关系运算

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

购物篮是顾客在一次事务中所购买项的集 合,所谓事务是一个明确定义的商业行为。 事务数据库研究的一个最普通的例子就是 寻找项的集合,或叫做项集。包含个项的 项集被称为i-项集。包含该项集的事务的百 分数叫做该项集的支持度。支持度超过指 定阈值的项集叫做频繁项集

第一节 方差分析 一、方差分析的基本原理 二、单向分组资料的方差分析 三、两向分组资料的方差分析 第二节 单因素试验结果的统计分析 一、对比和间比试验的统计分析 二、随机区组试验的统计分析 第三节 多因素试验结果的统计分析 第四节 相关与回归分析 一、回归和相关的概念 二、直线回归方程 三、直线回归的假设测验和区间估计 四、直线相关

EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前 面描述的方法向工作文件中读入数据后,就可以对这些数据进 行统计分析和图表分析。 EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表单、表、 图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图一直到核密 度估计。通过过程可以用原有的序列创建新的序列。这些过程 包括季节调整、指数平滑和 Hodrick-Prescott-滤波 在第10章我们将讲述包括多个序列的组和组对象的统计方 法及过程

一、C++中的字符集和保留字 二、基本数据类型和取值范围 三、变量的定义、声明和初始化 四、区常量的表示法 五、输入及输出