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刘莹第三次国科大数据挖掘作业
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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。
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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。
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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}
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这是刘莹在国科大所修读的一门数据挖掘课程中的首次作业展示。该作业体现了学生对课程初期内容的理解与应用能力。 假设一个数据仓库包含四个维度:日期、观众、地点和比赛,并且有两个度量值:计数和费用,其中费用是指在特定日期观看某场比赛的观众所支付的票价。观众可以是学生、成人或老年人,每个类别都有不同的收费标准。 (a) 请绘制该数据仓库的星型模式图。 (b) 从基础立方体[date, spectator, location, game]开始,请描述应执行哪些具体的OLAP操作以列出在洛杉矶观看比赛的学生观众支付的总费用。 (c) 位图索引是一种非常有用的优化技术。请阐述在这种特定的数据仓库中使用位图索引的优点和缺点。
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这是一份来自中国科学院大学(国科大)学生刘莹的数据挖掘课程作业PDF文件,内容包含了数据分析、模型构建及结果讨论等部分。 国科大数据挖掘刘莹作业2.pdf包含了关于数据挖掘的相关练习和分析内容。文档详细记录了学生在课程学习过程中的实践成果与思考。
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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。
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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。
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该简介为中科院刘莹老师布置的第二次数据挖掘课程作业说明,旨在通过实践加深学生对数据挖掘技术的理解和应用能力。 中科院刘莹老师的第二次数据挖掘作业,共享一下!
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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。
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2020年
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:天体光谱
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本项目为国科大2020年数据挖掘课程刘莹同学的大作业作品,旨在通过机器学习算法对海量天体光谱数据进行有效分类和分析。 国科大2020年刘莹数据挖掘大作业是关于天体光谱数据分类的项目。我们小组使用了ResNet对一维光谱数据进行分类,并在压缩包中提供了详细的实验报告。
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本资源为国科大刘莹老师的《数据挖掘思维导图》,涵盖课程核心概念、算法模型及实践案例等内容,适合数据分析和数据科学学习者参考使用。 国科大刘莹老师数据挖掘课件思维导图.rar