田纳西州进行的 STAR 实验随机分配学生和老师,通过比较不同班级类型学生的成绩评估班级规模的影响。该实验的结论对理解减小班级规模的效果具有重要意义。
实验与自然实验
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实验环境与PCA人脸识别实验
实验环境:
操作系统:Win7
软件:MATLAB 7.0
PCA人脸识别实验:
在MATLAB工作路径下创建人脸库:
训练集:TrainDatabase
测试集:TestDatabase
人脸图片来自ORL数据库,实验包括:
训练阶段
测试阶段
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数据挖掘实验分类与方法
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数据挖掘实验可根据目标和方法进行分类。常见的分类包括:
预测模型: 构建模型预测未来趋势或结果,例如客户流失预测。
关联规则: 发现数据项之间的关联关系,例如购物篮分析。
聚类分析: 将数据划分到不同的组,例如客户细分。
每个类别都包含多种试验方法,例如决策树、支持向量机、Apriori算法、K-means算法等。
实验步骤
数据挖掘实验通常遵循以下步骤:
数据准备: 收集、清洗、转换数据。
特征选择: 筛选与目标相关的特征。
模型构建: 选择合适的算法并训练模型。
模型评估: 使用测试数据评估模型性能。
结果解释: 分析结果并得出结论。
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CCNP 实验手册
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路由器初始配置
NAT 中的访问列表和路由映射
升级到无类路由协议
配置和调试 EIGRP
配置和调试单区域 OSPF
配置多区域和 NBMA OSPF
配置多区域 OSPF 和帧中继
OSPF 数据库和调试
配置 OSPF 虚链路
在多区域中配置集成 IS-IS
基本路由重分布
使用 IOS 工具调试重分布路由
配置策略路由
配置 EBGP 邻居
配置 IBGP 邻居
BGP 路由汇总和路径选择过程
使用 route-map 操作 BGP 路径
Access
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