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国科大Python科学计算与数据处理作业答案（第二次）.rar

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简介：
这份资源包含了中国科学院大学关于Python科学计算与数据处理课程第二次作业的标准答案，旨在帮助学生理解和掌握相关编程技巧和知识应用。 国科大Python科学计算与数据处理课程的作业包括numpy和scipy两部分。numpy作业共有6道题；scipy作业也有6道题。每次作业中都包含了题目描述和答案解析。

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  • 国科大Python科学计算与数据处理作业答案（第二次）.rar
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    这份资源包含了中国科学院大学关于Python科学计算与数据处理课程第二次作业的标准答案，旨在帮助学生理解和掌握相关编程技巧和知识应用。 国科大Python科学计算与数据处理课程的作业包括numpy和scipy两部分。numpy作业共有6道题；scipy作业也有6道题。每次作业中都包含了题目描述和答案解析。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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
     
  • 国科大第一次数据挖掘作业.docx
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    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。
     
  • 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。
     
  • 国科大计算机架构作业答案
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    本资料汇集了中国科学院大学计算机架构课程的习题解答，旨在帮助学生深入理解计算机系统结构原理，提高学习效率。 国科大计算机体系结构作业答案包含十二章，内容讲解详细。
     
  • 中国科学院刘莹的数据挖掘第二次作业
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    刘莹是中国科学院的一名学生，在完成数据挖掘课程的学习过程中，她正在进行她的第二次作业项目。这段经历将极大地丰富她在数据分析和机器学习领域的知识与技能。 中科院数据挖掘课程刘莹的第二次作业。