一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据

第一章、数据挖掘概论 数据挖掘:数据库中的知识挖掘(KDD)

1.2 数据模型 1.2.1 概念模型 1.2.2 数据模型的组成要素 1.2.3 最常用的数据模型 1.2.4 层次模型 1.2.5 网状模型 1.2.6 关系模型

教学目的 一、使学生对系统分析有深刻的了解。 二、掌握结构化系统分析的基本思想;系统分析的原则。 三、熟练绘制业务流程图、数据流程图了解数据仓库的概念,对数据库能够进行逻辑设计。 四、具备数据字典编制和熟练使用分析工具的能力

知识点: 一、数据库的基本概念 二、SQL语言 三、ADO NET数据库访问技术 四、ADO.NET数据库访问常用组件

一、学生信息管理系统 二、数据库基础 三、VB对数据库的访问 四、使用SQL语句生成记录集 五、数据库记录的操作

结构体类型的说明 在实际问题中，一组数据往往具有不同的数据类型 。例如， 在学生登记表中，姓名应为字符型；学号可 为整型或字符型； 年龄应为整型；性别应为字符型； 成绩可为整型或实型。 显然不能用一个数组来存放这 一组数据。 因为数组中各元素的类型和长度都必须一 致，以便于编译系统处理。为了解决这个问题，Ｃ++ 中给出了另一种构造数据类型——“结构”。 它相当于 其它高级语言中的记录

1. 简要叙述试验数据的处理方法。 2. 分析对比试验数据的处理的三种方法。 3. 试对已知的一组试验数据进行回归分析。 4. 简述动态测试数据的分类

8.1关系模式设计中的数据语义问题 数据依赖,函数依赖,多值依赖 例 8.2函数依赖 符号:R,r,,F,x,t,tx] 定义8.2-1:设R为关系模式,X,YCU,若t,ter都有如果

出于减小试验误差的目的,试验者可以通过局部控制技术控制试验地土壤肥力的梯度影 响,以及通过小区技术控制无规律的斑块状土壤肥力变化影响。但在试验完成以后,仍然会 有对试验结果预料之中或预料之外的影响,此时,对这些外界影响的消除或减小统计学上称 之为统计控制。本章就通称为统计控制技术的异常数据的检测和协方差分析予以介绍 第一节试验资料中异常数据的检测 异常数据( Outlier):误差超出误差分布允许概率限的变数资料,称之为异常数据