从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为

1、 为什么要用数值(近似)方法？ 2、 有哪些数值(近似)方法？ 3、 数值(近似)方法的精度如何？ 4、 如何实现这些数值(近似)方法？

Ｃ语言定义的几种基本数据类型，它们有规定 的类型说明符、数据长度及数据组织和存储形式， 程序设计时可直接用它们来定义数据对象。 在实际应用中仅有这些基本数据类型是不够的, 为了增强数据的表示能力,能够使用各种数据,常需 要各种新的数据类型来满足问题求解的需要。 例如,一个传统的例子:

1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持

第一章 数学教师专业素养结构与通识素养 第二章 数学教师数学教育理论素养 第三章 数学教师数学教育实践素养 第四章 数学教师数学素养

1、数组:一组具有相同数据类型的数据的有序的集合。 2、数组元素:数组中的元素。数组中的每一个数组元素具有相同的名称,不同的下标,可以作为单个变量使用,所以也称为下标变量。在定义一个数组后,在内存中使用一片连续的空间依次存放数组的各个元素

离散量数分析指的是用一个特别的数值 来反映一组数据相互之间的离散程度 它与集中量数一起分别从两个不同的侧 面描述和揭示一组数据的分布情况共同反映出 资料分布的全面特征,同时它还兑现各级重量数 的代表性做出补充说明. 为了理解离散量数分析的作用请见下例:

一、数制及其转换 (1) 数制 数制是计数的方式,某种计数方式中采用多少个“基 数”,我们就把它称为**进制,如十进制有09共10个基数。 同时,在计数中每逢基数值就向前进一,例如:29加一, 个位逢10,向前进一,变成30

一、实验目的：学习一维数组的定义与使用 二、实验题目 1、输入10个数存放到数组中，找出其中最大的数与数组的第一个数交换找出最小的数与数组的最后一个数交换, 输出结果

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