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国科大国数分第七次作业.pdf

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简介：
这份PDF文档是国科大国数字分析课程第七次作业，包含了学生需要完成的数据处理和统计分析任务及相关要求。 喻文健的《数值分析与算法》第七单元提供了深入探讨数值方法及其应用的内容。这本书详细介绍了各种数值技术，并通过实际例子解释了如何使用这些技术解决复杂问题。对于学习或研究数值计算的人来说，这是一份宝贵的资源。

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  • 国科大国数分第七次作业.pdf
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    这份PDF文档是国科大国数字分析课程第七次作业，包含了学生需要完成的数据处理和统计分析任务及相关要求。 喻文健的《数值分析与算法》第七单元提供了深入探讨数值方法及其应用的内容。这本书详细介绍了各种数值技术，并通过实际例子解释了如何使用这些技术解决复杂问题。对于学习或研究数值计算的人来说，这是一份宝贵的资源。
     
  • 国科大国数分第六次作业.pdf
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    这份PDF文档是国科大国数字分析课程第六次作业，包含了学生需要完成的数据处理和统计分析任务。 喻文健-数值分析与算法-第六单元作业.pdf
     
  • 国科大国数第五章作业.pdf
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    这份PDF文档是国科大国数课程第五次作业的内容，包含了学生需要完成的任务和要求，旨在帮助学生巩固所学知识并进行实践操作。 喻文健-数值分析与算法-第五单元作业.pdf
     
  • 国科大国数分第一二单元作业.pdf
    优质
    《国科大国数分第一二单元作业》包含了中国科学技术大学国家示范性软件学院数学分析课程前两个单元的课后习题与解答，旨在帮助学生巩固和加深对相关概念及理论的理解。 喻文健-数值分析与算法-第一二单元作业
     
  • 国科大第一次数据挖掘作业.docx
    优质
    该文档是国科大数据挖掘课程中的首次作业，旨在通过实践任务帮助学生理解并应用数据挖掘的基本概念和方法。 国科大数据挖掘第一次作业，仅供参考。
     
  • 刘莹第三次国科大数据挖掘作业
    优质
    简介：刘莹同学正在进行她的第三次国家级科学与大数据挖掘课程作业，深入探索数据分析技术在科研中的应用。 国科大数据挖掘刘莹第三次作业。
     
  • 国科大刘莹第二次数据挖掘作业
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    这段简介可以描述为：“国科大刘莹第二次数据挖掘作业”是刘莹同学在攻读中国科学技术大学期间完成的一份重要课程作业。该作业深入探索了数据挖掘的相关技术与应用，展现了她在数据分析和处理方面的专业能力。 1. 考虑表1所示的数据集（min_sup = 60%， min_conf=70%）。 (a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个购物篮。 (b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。 置信度是相互对称的测量吗？ (c) 根据以下元规则（模式），列出所有强关联规则（支持s和置信度c）。 在此，X代表客户变量，itemi表示商品变量（例如“A”，“B”等）。 表1. 购物篮交易示例 TID | 项目购买 ---|--- T1 | {A, D, B, C} T2 | {D, A, C, E, B} T3 | {A, B, E} T4 | {A, B, D}
     
  • 中国科学院大学刘莹数据挖掘第二次作业.pdf
    优质
    该文档是《数据挖掘》课程在中国科学院大学的教学材料之一，内含学生刘莹完成的第二次作业内容及分析成果。 针对表1所示的数据集（最小支持度为60%，最小置信度为70%）： (a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个购物篮。 (b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。置信度是对称测量吗？ (c) 根据以下元规则列出所有强关联规则（具有支持s和置信度c），其中X代表客户，itemi表示商品变量（例如“A”，“B”等）。 对于表1所示的数据集（最小支持度为60%）： (a) 使用FP-Growth算法找出所有的频繁项集，请展示所有FP树及条件模式基。 (b) 比较Apriori和FP-Growth的效率。
     
  • 中国科学院大学数据库课程第三次大作业
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    本作业为中国科学院大学数据库课程第三阶段的任务，旨在通过实践操作深化学生对数据库设计、查询优化及管理的理解与应用。 这是中国科学院大学数据库新技术第三次作业，需要提交mysql数据库的截图文件。