符号推理

案例推理是一段带有上下文信息的知识，表达了在达到目标过程中推理机关键作用的经验。

案例推理是一个具有上下文信息的知识段落，强调推理机在实现目标过程中的关键作用。这些经验可以帮助理解数据挖掘算法的应用场景和效果。

涵盖逻辑推理、脑筋急转弯、趣味几何、趣味数学、趣味益智、数字推理、图形视觉、图形推理、侦探推理九大类别，共计354道推理题，辅以图片，生动呈现解题思路。

用于配置方程以确定K的适当值。 %%示例用法：符号K; G=(4500K)/(s(s+261.2))； RouthHurwitzSym(G)

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

该实用程序展示了如何将一组符号平均分配到不同的数据扇区，适用于发牌或类似场景。 使用方法： usage_symbolDealingDistributor.m 文件中包含示例代码，演示了如何在指定的数据向量之间平均分配一组符号。 示例： 处理前： 文本内容 = 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 处理后： 收件人数据扇区 = [1] [2] [3] [4] [5]

使用 MATLAB 命令符号可快速搜索命令，无需查阅文档。

在 Matlab 中，符号运算通过sym 和 syms 函数创建符号对象。以下是创建符号对象的基本方法： sym 函数用于创建符号对象，可以用来定义符号常量、符号变量或符号矩阵。示例：matlabb = sym(1/3)c = sym('[1 ab; c d]')a = sym('a') syms 关键字用于定义一个或多个符号变量。示例：matlabsyms a b c此时，a、b、c 都成为符号变量，可以用于符号计算。 符号对象有多种形式：- 符号变量：如 a。- 符号常量：如 b = sym(1/3)。- 符号矩阵：如 c = sym('[1 ab; c d]')。

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。