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 6.1 Basic Concepts  6.2 Decision Tree Induction  6.3 Bayes Classification Methods  6.4 Rule-Based Classification  6.5 Model Evaluation and Selection  6.6 Techniques to Improve Classification Accuracy
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning(FP-growth Algorithm)
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning(Apriori Algorithm、Improve of Apriori Algorithm)
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 03 Regression Analysis(Logistic Regression)
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子机器学习(量子K-means算法)
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1、聚类算法简介 2、K-means算法 3、DBSCAN算法 4、层次聚类算法
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数字图像的基本概念 数字图像的发展历史 数字图像处理的研究内容 图像处理技术应用
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4.1 工程活动中的环境伦理观念的确立 4.2 工程活动中的环境价值与伦理原则 4.3 工程师的环境伦理
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电子科技大学:《现代网络理论与综合 Theory and Synthesize of Electric Network》研究生课程教学资源(课件讲稿)第20讲 有源滤波器综合基础(高阶有源滤波器)
文档格式:PDF 文档大小:301.69KB 文档页数:33
电子科技大学:《现代网络理论与综合 Theory and Synthesize of Electric Network》研究生课程教学资源(课件讲稿)第18讲 电抗网络综合(电抗梯形滤波器综合)
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