01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法

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）

1． 把下列各数按四舍五入规则舍入为有 3 位小数的近似数，并写出近似数的绝对误差和 相对误差，指出近似数有几位有效数字： 93.18222， 4.32250， 15.94774， 17.36751

MPI数据类型 数据类型的大小、上下界和长度 数据类型的创建提交与释放 数据的打包与解包

数值积分的定积分的数值计算，其中 为权函数，要满足5.4节中所提的条件

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

本章主要介绍了数据分布特征的描述的基本理论, 包括平均指标和变异指标的基本概念、种类以及 各种计算方法,计算和应用平均指标应注意的问 题等。通过学习,使学习者能够掌握数据分布的 集中趋势和离散特征,为经济管理服务

4.4.1 编码器 4.4.2 译码器/数据分配器 4.4.3 数据选择器 4.4.4 数值比较器 4.4.5 算术运算电路

本章主要介绍了数据分布特征的描述的基本理论,包括平均指标 和变异指标的基本概念、种类以及各种计算方法,计算和应用平均指 标应注意的问题等。通过学习,使学习者能够掌握数据分布的集中趋 势和离散特征,为经济管理服务

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？