复习提纲

数据挖掘的复习提纲资源，内容真挺全，属于那种看一遍就能捋顺知识结构的。概念部分讲得清楚，像数据挖掘和知识发现的区别这类容易混淆的点，解释得挺接地气，不会一堆术语砸脸。后面的算法部分，比如ID3、Apriori，还有聚类的几个模型，也都讲得蛮细，像老司机带你过一遍重点。 自动找规律的数据挖掘，其实就是机器帮你琢磨数据里的门道。搞清楚它和知识发现的区别重要，别以为是一个东西。前者偏自动化，后者更像让人读得懂的知识输出。 假设检验部分别跳过，零假设、备择假设这对老搭档总是考。像t 检验、Mann-Whitney U 检验，对比组间差异常用，做业务也离不开它。 ID3 决策树算是入门算法里比较好理解的

课程安排 成绩评估- 考试（70%）- 实验（15%）- 作业和考勤（15%） 考试- 卷面满分 100 分- 内容涵盖：概念、方法、计算、思维能力

数据仓库和数据挖掘这两个领域，嗯，挺关键的，尤其是在大数据时。其实，数据仓库主要是为了存储和管理数据，而数据挖掘更多的是在从这些数据中提取有价值的信息。比如，数据仓库的任务是收集来自各个系统的数据，进行清洗、整理，再存入一个统一的数据库里。而数据挖掘则是在这些海量数据中挖掘出趋势、模式或是潜在的商机，挺有意思的，应用场景也蛮广的。从推荐系统到市场，都能见到它们的身影。这个复习提纲比较全面，涵盖了理论和实际应用，挺适合想快速掌握这两者的同学。你如果准备考试或是要做项目，参考一下这个提纲，会你整理思路。

复习本节所学的主要命令：clear、help、list、whelp、use、search、cd。找到附录 2 中主要命令的帮助信息，并计算 8 + 2*ln(100) - e³ / 5²。

Oracle 10g数据库性能优化的内容提纲包括：执行计划优化的定义与概念分析，执行计划的详细分析，优化器选择及其影响，数据访问方法的优化，表间连接对执行计划的影响分析，干预执行计划的方法和策略，以及综合案例分析。

东南大学崇志宏的《数据与智能暑期研讨班提纲》是真的干货满满，适合想搞懂**深度学习**和**认知计算**的你。嗯，提纲结构清晰，前面把**符号主义**和**联结主义**讲得挺通俗——一个靠规则逻辑，一个靠神经网络模拟，二者结合思路蛮先进的，适合搞混合模型研究的同学。后面列出的模型也全，像**图概率模型**、**深度贝叶斯模型**、**马尔科夫逻辑网络**这种常见又易混的概念，这里都给你串起来了。 记忆机制那块也值得一看，提到了LSTM、可微内存网络、注意力机制，这些在搞时间序列、语言模型时有用。比方说，注意力机制让模型“看重点”，训练效果提升不少。这些模型在做图像识别、文本生成都有用。 还有像

数字逻辑答案的 MP3 资源，挺适合复习期末或做题的时候用的，不是传统意义上的音频学习，而是那种有人帮你读题的感觉，比较像你坐在考场前夜听朋友划重点。声音清晰、节奏也不快，适合一边听一边在草稿纸上推逻辑公式。搭配一些数字逻辑的资料用，效果还不错。 如果你平时刷题用的是 PDF 或者在线题库，建议你把这类音频也试试看，是做不动题的时候，听一听也能换换脑子。再配合下像MP3Gain这种工具，把音量统一一下，不然切换设备听音频的时候音量差别太大。 还有哦，如果你搞 MATLAB 也顺便用 MP3 格式做点数据，那mp3read和mp3write这两个函数挺好用的，起来也快，适合批量读取 MP3 信息

本提纲涵盖数据挖掘课程重点，包含2013年考试题型预测、课程文件及教学资源。

深度学习期末复习核心 从人工智能到深度学习 人工智能、机器学习和深度学习的关系 机器学习三要素：数据、模型、算法 神经网络发展历程：三次崛起与两次衰落 大模型的兴起与影响 机器学习基础 梯度下降算法原理及应用 数学和线性代数基础 线性模型：线性回归、逻辑回归 感知机模型及局限性 前馈神经网络 BP算法原理及推导 多层感知机的结构和训练方法 深度模型优化 非凸优化问题 学习率的选择与调整策略 数据预处理方法 正则化技术 过拟合问题及解决方案 L1、L2正则化方法 卷积神经网络 CNN基本概念 卷积运算原理 参数学习方法 感受野、稀疏交互、权值共享、平移不变性 池化操作 转置

总结了大学SQL的重要复习内容，包括数据库创建、表操作、添加约束等关键知识点。通过详细解释和实践，帮助读者深入理解和掌握SQL基础知识。在SQL中，创建数据库是基础操作之一，可以使用多种工具或SQL语句完成。例如，创建名为StuDB的数据库，并设置数据和日志文件的大小、增长率等参数。表操作方面，创建表是SQL的基础之一，可以定义多种字段和约束条件，如学号、姓名、性别等。同时，还介绍了删除数据库的语法。为学习SQL的人士提供实用的复习指南。