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

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

4.1 面向对象的基本概念 4.2 ODL的基本结构 4.3 子类和约束 4.4 本章小结

2.1 ER图的基本概念 2.2 ER图设计原则 2.3 对约束建模 2.4 弱实体集 2.5 ER图的高级技术 2.6 本章小结

计算机是一种电子设备,它能接收一套指令或一个程序,然后通过对数值数据进行运 算或者对其他形式的信息进行处理来执行该程序 如果没有计算机的发展,现代的高科技世界是不可能产生的。在整个社会,不同型号 和不同大小的计算机被用于存储和处理各种数据,从政府保密文件、银行交易到私人家庭 账目。计算机通过自动化技术开辟了制造业的新纪元,而且它们也增强了现代通信系统的 性能

一、介绍根据内容检索的基本概念。 二、介绍检索系统的评介方法。讨论针对文本数据的根据内容检索问题,集中讨论向量空间表示,以及文档中匹配查询的算法、隐含语义索引和文档分类。介绍用于对个人偏好建模的自动推荐系统

一、上面所介绍的都是将文档表示为T维词条权向量的。但用户可能提出的查询中的词条不在用在索引文档的词条中。 二、例如,从词条相似性的角度来看,词条“数据挖掘”和“知识发现”设有什么直接的共同点。然而,从语义角度来看,这两个词条有很大的相同点