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多维事务数据库DB的结构为 (ID,AA2,, Anitems),A是DB中的结构化 属性(例如顾客的年龄,职业收入等),而 items是同事务连接的项的集合(例如购物篮 中频繁项集)。每一个 t=(id,aa 2..2 items-t)由两部分信息组成: 维信息(a1,a2man)项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集
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多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集
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决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法
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4.1汇编语言的格式与伪指令 4.2汇编语言程序设计步骤 4.3查表程序设计 4.4循环程序设计 4.5分支程序设计 4.6散转程序设计 4.7数制转换程序设计
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一、基本知识 1基本概念 数据 信息 数据处理(Data Processing)是计算机应用中的最大的一个分支。最初指在计算机上加工商业、企业的信息
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1、数量 2、组成结构体系 3、按表现形式划分的几种主要类型
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一、填空题(20分) 1.蔗糖水解反应速率常数实验中,所用旋光仪的光源是 2.乙酸乙酯皂化实验中,如果用0.2M NaOH的溶液和同浓度同体积的 CH3COOC2H3混合,则反应开始时的电导率可以用 溶液的电导率代 替
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一、木本或草本。常有根瘤。 二、单叶或复叶,互生,有托叶,叶枕发达。 三、花两性,5基数;花萼5,结合;花瓣5,辐射对称至两侧对称;雄蕊多数至定数,常10个, 往往成两体;雌蕊1心皮1室,含多数胚珠。 四、荚果。种子无胚乳。 五、本目植物依据花的形状及花瓣排列的方式。可分为3个科
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一、专利授权数据库 二、专利申请公布数据库 三、扩展专利信息检索数据库 四、专利公报数据库 五、专利分类表数据库 六、专利基因序列数据库 七、外观专利数据检索
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2.7数据交换方式 2.7.1线路交换 2.7.2报文交换 2.7.3分组交换 2.7.4高速交换
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