常见数学模型及其Matlab解析
介绍了29个常见且通用的数学模型,详细解释了每个模型在Matlab中的应用方法,对于学习数学模型非常有帮助。
Matlab
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2024-08-01
常见数据挖掘算法与关联规则分析
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,在信息技术中具有关键作用。关联规则作为其中一种核心算法,在市场篮子分析、推荐系统和医学诊断等领域广泛应用。将详细介绍关联规则的概念及其在数据挖掘中的应用。关联规则挖掘的目标是发现数据库中项集之间的有趣关系,例如“顾客购买牛奶,可能也购买面包”。通过支持度和置信度衡量规则的可靠性,并介绍了Apriori、FP-Growth和Eclat等常见算法的工作原理和优劣。
数据挖掘
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2024-07-29
Python解析构建常见数据格式
Python凭借丰富的库,可轻松解析多种数据格式,将数据转化为可操作的信息:
CSV(逗号分隔值): 以纯文本格式存储表格数据,以逗号或其他字符作为分隔符。
XML(可扩展标记语言): 类似HTML,但专注于文档和数据的结构化,常用于数据传输。
JSON(JavaScript 对象表示法): 轻量级数据交换格式,比XML更简洁但表达能力不逊色,本质上是特定格式的字符串。
Microsoft Excel(电子表格): 用于数据处理、统计分析和决策支持,数据格式为xls和xlsx。
Python通过标准库中的csv模块可以轻松解析和构建CSV数据。
统计分析
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2024-05-20
常见数学模型的matlab代码优化包
[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)其中,fval返回目标函数的值,exitflag是收敛标志,取1则问题收敛,output可以显示迭代总次数和使用的算法等,ambda是问题求解中用到的拉格朗日乘子。A和b矩阵对应不等式方程组,Aeq和beq矩阵对应等式方程组,LB和UB分别对应变量x的下界和上界,X0是x的初始值,OPTIONS是控制参数。 c=[2;3;1]; a=[1 4 2;3 2 0]; b=[8;6]; [x,fval]=linprog(c,-a,-b,[],zeros(3,1)); % x向量是使得目标函数取得最小值的那组决策变量% fval是最小值% [],[]是等式约束,本问题中没有% zeros(3,1)是x向量的下限,是第三个约束条件%初始值和控制变量参数没写1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 c=[2;3;-5]; a=[2 -5 1]; b=10; aeq=[1 1 1]; beq=7; %注意matlab标准形
Matlab
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2024-08-28
数据库系统原理的常见数据模型介绍
数据库系统原理中常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。非关系模型流行于70年代和80年代初,并且本书重点介绍当前主流的数据模型。许多GIS软件目前采用这些数据模型。
SQLServer
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2024-08-19
常见数据结构与算法实现.zip
数据结构概述:数据元素之间的逻辑关系如线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(有向图、无向图等)以及集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式,例如数组的连续存储、链表的动态节点分配,以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作定义了每种数据结构的一系列操作,包括插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法设计研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,使得计算机能够执行以解决问题。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。算法分类包括排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序)、查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找)、图论算法(如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法)、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。算法分析通过数学方法评估算法的时间复杂度和空间复杂度。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序内部工作原理,更能帮助开发人员编写高效、稳定和易于维护的软件系统。
算法与数据结构
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2024-08-31
预测型数据分析:分类与逻辑回归
预测型数据分析:分类与逻辑回归
数据分析师培训
本课件涵盖以下内容:
分类方法概述
逻辑回归模型原理
模型建立与评估
应用案例分析
统计分析
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2024-05-15
大数据分析与云端服务模型
随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的迅猛发展以及在各行各业的广泛应用,人类社会的数据量面临前所未有的爆炸性增长。美国互联网数据中心指出,互联网数据每年以50%的速度增长,每两年翻倍一次。目前,世界上90%以上的数据是近几年产生的,标志着人类社会进入了“大数据”时代。因此,信息的获取变得尤为关键,数据的积累已经成为影响社会发展的重要因素。
数据挖掘
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2024-09-14