2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高

多重共线性的概念 多重共线性的来源与后果 多重共线性检验 多重共线性的修正方法 案例分析 多重共线性的概念 多重共线性的来源与后果 多重共线性的来源 多重共线性的后果 多重共线性检验 多重共线性的修正方法 增加样本观测值 略去不重要的解释变量 用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值 利用参数之间的关系 利用解释变量之间的关系 变换模型的形式 对数据进行中心化 案例分析

1串行接口的输入过程 (1)数据通过串行数据输入端输入,串行接口接收到外设 的串行数据后,通过控制寄存器和串行输入/并行输出移位寄 存器变换为并行数据,同时送入数据输入寄存器暂存

一、MQAM解调原理 MQAM信号同样可以采用正交相干解调方法,其解调器原理图如图9-4所 示。解调器输入信号与本地恢复的两个正交载波相乘后,经过低通滤波输出两路 多电平基带信号X(t)和Y(t)。多电平判决器对多电平基带信号进行判决和检测, 再经L电平到2电平转换和并/串变换器最终输出二进制数据

第10章数学问题的非传统解法 一、集合论、模糊集与模糊推理 二、粗糙集理论与应用 三、人工神经网络及其在数据拟合中的应用 四、进化算法及其在最优化问题中的应用 五、小波变换及其在数据处理中的应用 六、分数阶微积分学问题求解及应用

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

5.1 数据结构(了解) 5.2 测量数据预处理技术(了解) 5.3 数字滤波方法（掌握） 5.4 标度变换算法（掌握） 5.5 越限报警处理（了解） 5.6 系统的运算字长选择（掌握）