1. 目的和要求 2. 安全防护 3. 实验测量误差 4. 实验数据的表达 5. 计算机处理数据和作图

第一章 建立数学模型 第二章 初等模型 第三章 简单的优化模型 第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型 第六章 稳定性模型 第七章 差分方程模型 第八章 离散模型 第九章 概率模型 第十章 统计回归模型

曲线和曲面是计算机图形学中重要的研究内 容之一,在实际工作中有广泛的应用。实验、 统计数据的表示,设计、分析和优化的结果显 示,以及汽车、飞机的外型设计都需要用到曲 线和曲面的知识。本章主要介绍曲线和曲面的 基础知识、常用曲线、曲面的数学基础、性质 和分析,并且通过实验对所涉及到的算法进行 程序设计

1 Mathematical Preliminaries and Error Analysis 2 Solutions of Equations in One Variable 3 Interpolation and Polynomial Approximation 4 Numerical Differentiation and Integration 5 Initial-Value Problems for Ordinary Differential Equations 6 Direct Methods for Solving Linear Systems 7 IterativeTechniques in Matrix Algebra 8 ApproximationTheory 9 Approximating Eigenvalues 10 Numerical Solutions of Nonlinear Systems of Equations 11 Boundary-Value Problems for Ordinary Differential Equations 12 Numerical Solutions to Partial Differential Equations

《生物化学 D》教学大纲 《分子生物学 B》教学大纲 《生物化学及分子生物学实验》教学大纲. 《医用物理》教学大纲 《高等数学 D 》教学大纲. 《概率论与数理统计 A》教学大纲 《有机化学 C》教学大纲 《法学通论》教学大纲 《心理学》教学大纲. 《人体解剖学》教学大纲 《人体解剖学》（实验）教学大纲 《人体生理学》教学大纲 《人体生理学》（实验）教学大纲 《运动生理学》教学大纲 《运动医学》教学大纲 《运动生物化学》教学大纲 《临床医学概论》教学大纲 《中医学基础》教学大纲 《体育概论》教学大纲 《运动心理学》教学大纲 《运动技术的生物力学诊断》教学大纲 《体育科学研究方法》教学大纲 《动作解剖学分析》教学大纲 《运动技能理论与实践》教学大纲 《体育实验 1》教学大纲 《体育实验 2》教学大纲 《运动专项技术》教学大纲 《推拿学》教学大纲. 《健康科学导论》教学大纲 《健身气功与太极拳》教学大纲 《运动训练学》教学大纲 《中医养生学》教学大纲 《运动营养学》教学大纲 《运动创伤学》教学大纲 《康复医学》教学大纲 《康复技能操作》教学大纲 《体育康复》教学大纲 《体育市场与营销》教学大纲 《健康教育与体育健康促进》教学大纲 《健康体适能》课程教学大纲 《器械健身》教学大纲 《公共卫生学》教学大纲 《体育英语》教学大纲 《神经解剖专题》教学大纲 《应用运动生理生化专题》教学大纲 《社会体育专题》教学大纲 《社区体育与休闲娱乐》教学大纲 《体育人文学通论》教学大纲 《奥林匹克运动》教学大纲 《运动免疫学》教学大纲 《体质研究》教学大纲 《健美操》教学大纲 《游泳》教学大纲 《网球》教学大纲 《瑜伽》教学大纲 《康复体操》教学大纲 《乒乓球》教学大纲 《羽毛球》教学大纲 《认识实习》教学大纲 《保健按摩实训》教学大纲 《毕业实习》教学大纲

 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

 5.1 Introduction of clustering analysis  5.2 Similarity calculation  5.3 Overview of basic clustering techniques  5.4 Partitioning method  5.5 Hierarchical method  5.6 Clustering based on density and grid  5.7 Clustering based on models  5.8 Outlier analysis

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）

 4.1 The basic concept of association rules  4.2 Low-dimensional binary association rules  4.3 Multi-level association rules  4.4 Multidimensional association rules  4.5 The Affinity analysis based on the association mining

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）