数据压缩技术概论 1、压缩技术简史 2、压缩技术基础 3、Huffman编码 4、算术编码 5、z77和zw算法 6、JPEG算法 7、通用压缩工具比较

2.1基本概念 2.2数据通信的基础知识

 物理层的基本概念  数据通信的基础知识  传输媒体  信道复用技术  数字传输系统  宽带接入技术

 物理层的基本概念  数据通信的基础知识  传输媒体  信道复用技术  数字传输系统  宽带接入技术

2.1 物理层的基本概念 2.2 物理层下面的传输媒体 2.3 物理层的设备与冲突域 2.4 数据通信的基础知识

2.1 物理层的基本概念 2.2 物理层下面的传输媒体 2.3 物理层的设备与冲突域 2.4 数据通信的基础知识

物理层的基本概念 数据通信的基础知识 传输媒体 信道复用技术 数字传输系统 宽带接入技术

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

第四章基本功能 一、数据分类标准 二、基础原始数据的确定 三、原始数据项目的确定 四、数据标准的准确性的确定 五、数据录入表设计

第1章数据结构基础概论 本章主要介绍以下内容 一、数据结构研究的主要内容 二、数据结构中涉及的基本概念 三、算法的概念、描述方法以及评价标准