课程作业

1、SQL SERVER服务器的网络配置为TCP/IP socket，但使用端口号1450。如何修改网络配置以确保成功访问：A、在服务器上使用网络实用工具设置使用端口1450；B、在客户端使用客户端实用工具设置使用端口1450；C、在客户端配置客户端实用工具以使用端口1450。2、NT的SQLGROUP成员连接SQL失败，检查其默认的Net-Library为Named Pipes。最可能的原因是：A、用户计算机上未配置有效的ODBC DSN用于SQL Server；B、用户计算机未与SQL Server建立可信连接；C、SQL Server数据库文件未共享到网络上；D、Windows NT的Guest用户被禁用。3、使用QQL身份安装了SQL2000，两周后SQL Server无法启动，最可能的原因是：A、QQL缺少管理员权限；B、QQL密码过期；C、机器未安装网卡；D、以上都不是。

提供机器学习课程作业，包含相关示例代码，支持Octave和MATLAB环境。

利用k-means算法对图像进行色彩和纹理分割，内含详尽实验报告和Matlab代码，撰写过程历时10天，深入分析每一步。

2021年数据挖掘课程的家庭作业涉及对葡萄酒评价数据集进行探索性分析。数据集包括winemag-data_first150k.csv文件，其中包含关于葡萄酒评价的详细信息。学生需完成数据预处理、探索性数据分析等任务。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和沟通技能。

先修课程重点要掌握的知识点：数据结构（树、图、文件及其索引）、操作系统（进程控制、并发控制、输入输出管理、文件系统等方面的基础知识）、离散数学（集合论、数理逻辑）。

课程设计： 数据库课程设计 毕业设计： 数据库设计 学科： 数据库

这个资料库涵盖了我在CMI参加的全部课程内容，包括讲义、已解决的作业以及各门课程的详细介绍。第一学期涵盖数学方法分析（DG1101）、R的概率与统计（DG1102）、Python编程和数据结构（DG1103）、离散数学（DG1104）、关系数据库管理系统、SQL和可视化（DG1105）以及线性代数（DG1201）。第二学期包括线性代数（DG1201）、数据挖掘和机器学习（DG1202）、算法（DG1203）、分布式计算（DG1204）以及Hadoop大数据处理（DG1205）。

这是关于数据库课程的大作业，使用C#开发并基于SQL Server。这份作业涉及数据库设计和应用，适合需要实际操作案例的学习者。

数据挖掘作为信息技术领域的核心分支，专注于从大数据集中发现有价值的信息和知识。埃因霍温科技大学（TU/e）提供的数据挖掘基础课程作业，为学习者提供了深入探索这一领域的宝贵资源。课程作业涵盖了数据预处理、模式识别、分类、聚类、关联规则学习等多个关键环节。学生将通过使用Python的Pandas库或R语言的dplyr包等工具，实现数据清洗、转换和集成等操作。作业还可能涉及到决策树、随机森林、K-means等算法的实现和性能分析，以及关联规则挖掘的实践应用。数据可视化工具如Matplotlib和Seaborn也被用于帮助理解和解释挖掘到的模式。整个学习路径都在“Foundations_of_data_mining-main”压缩包中详细呈现，包括作业题目、示例数据集、参考代码和解决方案，为学生提供了全面掌握数据挖掘技术的机会。