2.1 概述 2.2 数据的采集与处理 2.3 数据分布的分析与假设分布族

第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析

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）

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

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

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

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

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

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

 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？