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数据分析中,可通过各种可视化的图形,从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况,发现可能存在的问题或潜在危机,并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点,可以为进一步数据挖掘做预处理
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• 数据挖掘算法没有好坏,根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准(CRISP-DM) – 定义商业问题,理解业务背景,了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型,并验证评估 – 选择分析较优算法,并进一步调优 – 应用部署模型
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4.1 程序的装入和链接 4.2 连续分配方式 4.3 基本分页存储管理方式 4.4 基本分段存储管理方式 4.5 虚拟存储器的基本概念 4.6 请求分页存储管理方式 4.7 页面置换算法 4.8 请求分段存储管理方式
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关联规则基本概念 CARMA算法简介 CARMA模块的基本概念 案例分析及Clementine操作步骤 购物篮分析----Tabular类型数据 网络日志分析----Transactional类型数据 值得注意的问题 CARMA算法原理(参考)
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§6−1 分子间作用力 §6−2 气体中的分子间相互作用 §6−3 液体中的分子间相互作用 §6-4 超分子结构化学及分子组装
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从20世纪中叶开始,分子生物学研究得到高速发展,主要原因之一是研究方法,特别是基因操作和基因工程技术的进步。一、DNA操作技术 二、基因克隆的常用载体系统 三、基因的分离与鉴定
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由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为
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一、协方差和相关系数的概念 对于二维随机变量(X,Y),除了关心它的各个分 量的数学期望和方差外,还需要知道这两个分量之 间的相互关系,这种关系无法从各个分量的期望和 方差来说明,这就需要引进描述这两个分量之间相 互关系的数字特征一协方差及相关系数,但如何 工来刻画这种关系呢?
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第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题
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§3-4 信号通过常参量线性电路 信号通过电路的波形失真 调幅信号(波包)的传输——群时延 电路的因果律 §3-5 采样定理 §4-1 网络拓扑分析的基本知识
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