 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？

复旦大学：《商务智能》课程PPT教学课件（商务数据分析）04 数据挖掘基础（数据挖掘原理）

建立60t·h-1氧化铝熟料回转窑综合传热、传质数学模型.应用数值方法,研究喂入料浆的水分含量对窑内热过程的影响,分析得到熟料烧结方式由湿法转变为干法时回转窑具有提高产能、降低能耗的潜力.结果表明:当料浆水的质量分数降至20%时,回转窑生产能力可比实际工况提高24%,相应燃煤单耗降幅可达18%.随料浆含水量再递减,则产能和燃煤单耗的平均变化量显著减少,改变幅度逐渐趋缓

1.从不同角度审视同一组数据(图表的转置) 2.利用图表类型表现不同的数据

1、数据文件的改动不引起程序的改动——程序与数据分离 2、不同程序可以访问同一数据文件中的数据——数据共享 3、能长期保存程序运行的中间数据或结果数据

图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚

一、市场调查数据分析的基本方法 二、假设检验法 三、方差分析法 四、聚类分析法 五、判别分析法

PAW 与 ROOT 简介 PAW 与 ROOT 的数据结构 PAW 与 ROOT 的图形运算 PAW 与 ROOT 上的随机抽样

常用的概率密度函数分布的数学形式 相应的平均值与方差 相关的应用范围

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