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  • 一般将之定义为DataMining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,DataMining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data...
  • 8.1 MATLAB入门;图8-1 MATLAB工作界面 ; 命令窗口是用于输入数据运行MATLAB函数并显示结果的窗口是工作的主平台其中>为运算提示符表示MATLAB正处于准备状态. 在提示符后输入一段命令并按Enter键后MATLAB将输出运算...
  • 【R入门】—数据读入与图形初步准备工作参考书目安装数据的读入向量向量的赋值产生有规律的序列向量的运算与向量运算有关的函数图形初步 准备工作 参考书目 《统计建模与R软件》 清华大学出版社 薛毅 陈立萍 《R语言...

    准备工作

    参考书目

    《统计建模与R软件》 清华大学出版社 薛毅 陈立萍
    《R语言与统计分析》 高等教育出版社 汤银才

    安装

    百度: R
    R: The R Project for Statistical Computing

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    数据的读入

    向量

    向量的赋值

    x<-c(35, 40, 40, 42, 37, 45, 43, 37, 44, 42, 41, 39)
    

    其中X为向量名,自己随便定义,<- 是赋值符,c()为向量建立函数
    上述命令就是将函数c()中的数据赋给向量x,它也等价于下面两种形式

    assign("x",c(35, 40, 40, 42, 37, 45, 43, 37, 44, 42, 41, 39))
    c(35, 40, 40, 42, 37, 45, 43, 37, 44, 42, 41, 39)->x
    

    产生有规律的序列

    • 等差数列
      在这里插入图片描述
      a:b 表示从a开始,逐渐加1或者减1,直到b为止
      注意运算的优先级
    • 等间隔函数
      在这里插入图片描述
      seq(from=value1,to=value2,by=value3)
      z<-seq(1,5,by=0.2) 等价于 z<-seq(from=1,to=5,by=0.2)
      x<-seq(1,10,length=11) 等价于 x<-seq(1,10,length.out=11)
      注意:另外一种用法 seq(length=value2,from=value1,by=value3)
      z<-seq(length=51,from=-5,by=0.2)
    #从1到100,步长为5,产生序列
    seq(from=1,to=100,by=5)
    #从1到100,产生15个数
    seq(from=1,to=100,length=15)
    #从1开始,步长为6,产生20个数据
    seq(from=1,by=6,length=20)
    
    • 重复函数
      在这里插入图片描述
      rep()是重复函数
      s<-rep(x,times=3)表示将变量x重复3次,放到s里面

    向量的运算

    ± * / ^ 对每一个元素做运算

    x<-c(3,2,1)
    y<-c(2,4,6)
    z<-x+y #赋值
    2*x
    2+x
    x+y
    x-y
    x*y
    x/y
    exp(x)
    sqrt(x)
    

    向量下标运算
    在这里插入图片描述

    与向量运算有关的函数

    sum(x) 
    prod(x) 
    max(x) 
    min(x) 
    which.max(x)
    which.min(x) 
    range(x) #c(min(x), max(x))
    length(x) 
    mean(x)
    median(x) 
    var(x) 
    cov(x)
    cor(x)
    var(x,y) 
    cov(x,y)
    cor(x,y)
    round(x, n) #将小数四舍五入到小数点后n位
    rev(x)  #将x中的元素求逆序
    sort(x) # 升序排列
    rev(sort(x)) #降序排列
    rank(x) #返回秩
    

    图形初步

    w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)
    hist(w, freq=FALSE)
    stem(w) 
    boxplot(w)
    

    在这里插入图片描述
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  • 一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data ...
    数据挖掘

    NO.1 Data Mining统计分析有什么不同?

    硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,Data Mining有下列几项特性:

    1.处理大量实际数据更强势,且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具;

    2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件,Data Mining的工具更符合企业需求;

    3. 纯就理论的基础点来看,Data Mining和统计分析有应用上的差别,毕竟Data Mining目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。

    NO.2 Data Warehousing 和 Data Mining 的关系为何?

    若将Data Warehousing(数据仓库)比喻作矿坑,Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有够丰富完整的数据,是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。

    要将庞大的数据转换成为有用的信息,必须先有效率地收集信息。 随着科技的进步,功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库,简单地说,就是搜集来自其它系统的有用数据,存放在一整合的储存区内。所以 其实就是一个经过处理整合,且容量特别大的关系型数据库,用以储存决策支持系统(Design Support System)所需的数据,供决策支持或数据分析使用。从信息技术的角度来看,数据仓库的目标是在组织中,在正确的时间,将正确的数据交给正确的人。

    许多人对于Data Warehousing和Data Mining时常混淆,不知如何分辨。其实,数据仓库是数据库技术的一个新主题,利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考,让作业方式改变,决策方式也跟着改变。

    数据仓库本身是一个非常大的数据库,它储存着由组织作业数据库 中整合而来的数据,特别是指事务处理系统OLTP(On-Line Transactional Processing)所得来的数据。将这些整合过的数据置放于数据昂哭中,而公司的决策者则利用这些数据作决策;但是,这个转换及整合数据的过程,是建 立一个数据仓库最大的挑战。因为将作业中的数据转换成有用的的策略性信息是整个数据仓库的重点。综上所述,数据仓库应该具有这些数据:整合性数据 (integrated data)、详细和汇总性的数据(detailed andsummarized data)、历史数据、解释数据的数据。从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识,是建立数据仓库与使用Data Mining的最大目的,两者的本质与过程是两回事。换句话说,数据仓库应先行建立完成,Data mining才能有效率的进行,因为数据仓库本身所含数据是干净(不会有错误的数据参杂其中)、完备,且经过整合的。因此两者关系或许可解读为Data Mining是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。

    NO.3 OLAP 能不能代替 Data Mining?

    所谓OLAP(OnlineAnalytical Process)意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。有些人会说:「我已经有OLAP的工具了,所以我不需要Data Mining。」事实上两者间是截然不同的,主要差异在于Data Mining用在产生假设,OLAP则用于查证假设。简单来说,OLAP是由使用者所主导,使用者先有一些假设,然后利用OLAP来查证假设是否成立;而 Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。所以在使用OLAP或其它Query的工具时,使用者是自己在做探索(Exploration),但Data Mining是用工具在帮助做探索。

    举个例子来看,一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时,可能 会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品,接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真,又成立的证据有多明显;但Data Mining则不然,执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后,并不需要假设或期待可能的结果,透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则,于是我们可能得到例如尿布 和啤酒常被同时购买的意料外之发现,这是OLAP所做不到的。 Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系,但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系,是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性,事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制,OLAP可以和Data Mining互补,但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。

    NO.4 完整的DataMining 包含哪些步骤?

    以下提供一个Data Mining的进行步骤以为参考:

    1. 理解业务与理解数据;

    2. 获取相关技术与知识;

    3. 整合与查询数据;

    4.去除错误或不一致及不完整的数据;

    5. 由数据选取样本先行试验;

    6. 建立数据模型

    7. 实际Data Mining的分析工作;

    8. 测试与检验;

    9. 找出假设并提出解释;

    10. 持续应用于企业流程中。

    由上述步骤可看出,Data Mining牵涉了大量的准备工作与规划过程,事实上许多专家皆认为整套Data Mining的进行有80%的时间精力是花费在数据前置作业阶段,其中包含数据的净化与格式转换甚或表格的连结。由此可知Data Mining只是信息挖掘过程中的一个步骤而已,在进行此步骤前还有许多的工作要先完成。

    NO.5 Data Mining 运用了哪些理论与技术?

    Data Mining是近年来数据库应用技术中相当热门的议题,看似神奇、听来时髦,实际上却也不是什么新东西,因其所用之诸如预测模型、数据分割,连结分析 (Link Analysis)、偏差侦测(Deviation Detection)等,美国早在二次世界大战前就已应用运用在人口普查及军事等方面。

    随着信息科技超乎想象的进展,许多新的计算机分析工具问世,例如关系型数据库、模糊计算理论、基因算法则以及类神经网络等,使得从数据中发掘宝藏成为一种系统性且可实行的程序。

    R一般而言,Data Mining的理论技术可分为传统技术与改良技术两支。传统技术以统计分析为代表,统计学内所含序列统计、概率论、回归分析、类别数据分析等都属于传统数 据挖掘技术,尤其 Data Mining 对象多为变量繁多且样本数庞大的数据,是以高等统计学里所含括之多变量分析中用来精简变量的因素分析(Factor Analysis)、用来分类的判别分析(DiscriminantAnalysis),以及用来区隔群体的分群分析(Cluster Analysis)等,在Data Mining过程中特别常用。

    在改良技术方面,应用较普遍的有决策树理论(Decision Trees)、类神经网络(Neural Network)以及规则归纳法(Rules Induction)等。决策树是一种用树枝状展现数据受各变量的影响情形之预测模型,根据对目标变量产生之效应的不同而建构分类的规则,一般多运用在对 客户数据的分析上,例如针对有回函与未回含的邮寄对象找出影响其分类结果的变量组合,常用分类方法为CART(Classification and Regression Trees)及CHAID(Chi-Square Automatic InteractionDetector)两种。

    R类神经网络是一种仿真人脑思考结构的数据分析模式,由输入之变量与数值中自我学习并根据学习经验所得之知识不断调整参数以期建构数据的型样 (patterns)。类神经网络为非线性的设计,与传统回归分析相比,好处是在进行分析时无须限定模式,特别当数据变量间存有交互效应时可自动侦测出; 缺点则在于其分析过程为一黑盒子,故常无法以可读之模型格式展现,每阶段的加权与转换亦不明确,是故类神经网络多利用于数据属于高度非线性且带有相当程度 的变量交感效应时。

    规则归纳法是知识发掘的领域中最常用的格式,这是一种由一连串的「如果…/则…(If / Then)」之逻辑规则对数据进行细分的技术,在实际运用时如何界定规则为有效是最大的问题,通常需先将数据中发生数太少的项目先剔除,以避免产生无意义的逻辑规则。

    NO.6 Data Mining包含哪些主要功能?

    Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明:Classification和Clustering属于分类区隔类;Regression和Time-series属于推算预测类;Association和Sequence则属于序列规则类。

    Classification是根据一些变量的数值做计算,再 依照结果作分类。(计算的结果最后会被分类为几个少数的离散数值,例如将一组数据分为 “可能会响应” 或是 “可能不会响应” 两类)。Classification常被用来处理如前所述之邮寄对象筛选的问题。我们会用一些根据历史经验已经分类好的数据来研究它们的特征,然后再根 据这些特征对其他未经分类或是新的数据做预测。这些我们用来寻找特征的已分类数据可能是来自我们的现有的客户数据,或是将一个完整数据库做部份取样,再经 由实际的运作来测试;譬如利用一个大型邮寄对象数据库的部份取样来建立一个Classification Model,再利用这个Model来对数据库的其它数据或是新的数据作分类预测。

    Clustering用在将数据分群,其目的在于将群间的差异找出来,同时也将群内成员的相似性找出来。Clustering与Classification不同的是,在分析前并不知道会以何种方式或根据来分类。所以必须要配合专业领域知识来解读这些分群的意义。

    Regression是使用一系列的现有数值来预测一个连续数 值的可能值。若将范围扩大亦可利用Logistic Regression来预测类别变量,特别在广泛运用现代分析技术如类神经网络或决策树理论等分析工具,推估预测的模式已不在止于传统线性的局限,在预测 的功能上大大增加了选择工具的弹性与应用范围的广度。

    Time-SeriesForecasting与Regression功能类似,只是它是用现有的数值来预测未来的数值。两者最大差异在于Time- Series所分析的数值都与时间有关。Time-SeriesForecasting的工具可以处理有关时间的一些特性,譬如时间的周期性、阶层性、季 节性以及其它的一些特别因素(如过去与未来的关连性)。

    Association是要找出在某一事件或是数据中会同时出现的东西。举例而言,如果A是某一事件的一种选择,则B也出现在该事件中的机率有多少。(例如:如果顾客买了火腿和柳橙汁,那么这个顾客同时也会买牛奶的机率是85%。)

    Sequence Discovery与Association关系很密切,所不同的是Sequence Discovery中事件的相关是以时间因素来作区隔(例如:如果A股票在某一天上涨12%,而且当天股市加权指数下降,则B股票在两天之内上涨的机率是 68%)。

    NO.7 Data Mining在各领域的应用情形为何?

    Data Mining在各领域的应用非常广泛,只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库,皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。

    于销售数据中发掘顾客的消费习性,并可藉由交易纪录找出顾客偏 好的产品组合,其它包括找出流失顾客的特征与推出新产品的时机点等等都是零售业常见的实例;直效行销强调的分众概念与数据库行销方式在导入Data Mining的技术后,使直效行销的发展性更为强大,例如利用Data Mining分析顾客群之消费行为与交易纪录,结合基本数据,并依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客,进而达到差异化行销的目的;制造业对Data Mining的需求多运用在品质控管方面,由制造过程中找出影响产品品质最重要的因素,以期提高作业流程的效率。

    近来电话公司、信用卡公司、保险公司以及股票交易商对于诈欺行 为的侦测(FraudDetection)都很有兴趣,这些行业每年因为诈欺行为而造成的损失都非常可观,Data Mining可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易,达到减少损失的目的。财务金融业可以利用 Data Mining来分析市场动向,并预测个别公司的营运以及股价走向。DataMining的另一个独特的用法是在医疗业,用来预测手术、用药、诊断、或是流 程控制的效率。

    NO.8 Web Mining 和Data Mining有什么不同?

    如果将Web视为CRM的一个新的Channel,则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。

    该如何测量一个网站是否成功?哪些内容、优惠、广告是人气最旺 的?主要访客是哪些人?什么原因吸引他们前来?如何从堆积如山之大量由网络所得数据中找出让网站运作更有效率的操作因素?以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。Web Mining 不仅只限于一般较为人所知的log file分析,除了计算网页浏览率以及访客人次外,举凡网络上的零售、财务服务、通讯服务、政府机关、医疗咨询、远距教学等等,只要由网络连结出的数据库 够大够完整,所有Off-Line可进行的分析,Web Mining都可以做,甚或更可整合Off-Line及On-Line的数据库,实施更大规模的模型预测与推估,毕竟凭借网际网络的便利性与渗透力再配合 网络行为的可追踪性与高互动特质,一对一行销的理念是最有机会在网络世界里完全落实的。

    整体而言,Web Mining具有以下特性:1. 数据收集容易且不引人注意,所谓凡走过必留下痕迹,当访客进入网站后的一切浏览行为与历程都是可以立即被纪录的;2. 以交互式个人化服务为终极目标,除了因应不同访客呈现专属设计的网页之外,不同的访客也会有不同的服务;3. 可整合外部来源数据让分析功能发挥地更深更广,除了log file、cookies、会员填表数据、线上调查数据、线上交易数据等由网络直接取得的资源外,结合实体世界累积时间更久、范围更广的资源,将使分析的 结果更准确也更深入。

    利用Data Mining技术建立更深入的访客数据剖析,并赖以架构精准的预测模式,以期呈现真正智能型个人化的网络服务,是Web Mining努力的方向。

    NO.9 Data Mining 在 CRM 中扮演的角色为何?

    CRM(CustomerRelationship Management)是近来引起热烈讨论与高度关切的议题,尤其在直效行销的崛起与网络的快速发展带动下,跟不上CRM的脚步如同跟不上时代。事实上 CRM并不算新发明,奥美直效行销推动十数年的CO(Customer Ownership)就是现在大家谈的CRM―客户关系管理。

    Data Mining应用在CRM的主要方式可对应在Gap Analysis之三个部分:

    针对Acquisition Gap,可利用Customer Profiling找出客户的一些共同的特征,希望能藉此深入了解客户,藉由Cluster Analysis对客户进行分群后再透过Pattern Analysis预测哪些人可能成为我们的客户,以帮助行销人员找到正确的行销对象,进而降低成本,也提高行销的成功率。

    针对Sales Gap,可利用BasketAnalysis帮助了解客户的产品消费模式,找出哪些产品客户最容易一起购买,或是利用SequenceDiscovery 预测客户在买了某一样产品之后,在多久之内会买另一样产品等等。利用 Data Mining可以更有效的决定产品组合、产品推荐、进货量或库存量,甚或是在店里要如何摆设货品等,同时也可以用来评估促销活动的成效。

    针对RetentionGap,可以由原客户后来却转成竞争对 手的客户群中,分析其特征,再根据分析结果到现有客户数据中找出可能转向的客户,然后设计一些方法预防客户流失;更有系统的做法是藉由Neural Network根据客户的消费行为与交易纪录对客户忠诚度进行Scoring的排序,如此则可区隔流失率的等级进而配合不同的策略。

    CRM不是设一个(080)客服专线就算了,更不仅只是把一堆 客户基本数据输入计算机就够,完整的CRM运作机制在相关的硬软件系统能健全的支持之前,有太多的数据准备工作与分析需要推动。企业透过Data Mining可以分别针对策略、目标定位、操作效能与测量评估等四个切面之相关问题,有效率地从市场与顾客所搜集累积之大量数据中挖掘出对消费者而言最关 键、最重要的答案,并赖以建立真正由客户需求点出发的客户关系管理。

    NO.10 目前业界有哪些常用的Data Mining分析工具?

    工具市场大致可分为三类:

    1. 一般分析目的用的软件包

    Sas Enterprise Miner

    IBM Intelligent Miner

    Unica PRW

    SPSS Clementine

    SGI MineSet

    Oracle Darwin

    Angoss KnowledgeSeeker

    2. 针对特定功能或产业而研发的软件

    KD1(针对零售业) 

    Options & Choices(针对保险业)

    HNC(针对信用卡诈欺或呆帐侦测)

    Unica Model 1(针对行销业)

    整合DSS(Decision SupportSystems)/OLAP/Data Mining的大型分析系统

    Cognos Scenario and Business Objects

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  • 适用于高等学校GIS专业、测绘工程、国土测绘与规划等专业,大学本科研究ArcGIS实验教程:ArcGIS 10.2手把手图文安装教程 ArcGIS实验教程——实验一:ArcGIS软件的认识与使用 ArcGIS实验教程——实验二:地理配准完整...


    1. 专栏简介

    本教程《ArcGIS从入门到精通系列实验教程》内容包括:ArcGIS平台简介、ArcGIS应用基础、空间数据的采集与组织、空间数据的转换与处理、空间数据的可视化表达、GIS空间分析导论、矢量数据的空间分析、栅格数据的空间分析、三维分析、地统计分析等。

    在这里插入图片描述

    2. 专栏地址

    「 刘一哥与GIS的故事 」《ArcGIS从入门到精通系列实验教程》

    配套视频教程:《ArcGIS10.X从入门到精通系列实验教程

    3. 专栏目录


    1. ArcGIS实验教程:ArcGIS 10.2手把手图文安装教程
    2. ArcGIS实验教程——实验一:ArcGIS软件的认识与使用
    3. ArcGIS实验教程——实验二:地理配准完整操作步骤
    4. ArcGIS实验教程——实验三:矢量数据采集与编辑
    5. ArcGIS实验教程——实验四:数字化属性数据的采集
    6. ArcGIS实验教程——实验五:空间数据编辑
    7. ArcGIS实验教程——实验六:空间数据格式转换
    8. ArcGIS实验教程——实验七:矢量数据空间校正
    9. ArcGIS实验教程——实验八:矢量数据拼接
    10. ArcGIS实验教程——实验九:矢量数据提取
    11. ArcGIS实验教程——实验十:矢量数据投影变换
    12. ArcGIS实验教程——实验十一:影像拼接与提取
    13. ArcGIS实验教程——实验十二:栅格数据投影变换
    14. ArcGIS实验教程——实验十三:栅格空间插值分析
    15. ArcGIS实验教程——实验十四:空间数据库的建立
    16. ArcGIS实验教程——实验十五:拓扑关系创建与编辑
    17. ArcGIS实验教程——实验十六:空间数据查询
    18. ArcGIS实验教程——实验十七:缓冲区分析
    19. ArcGIS实验教程——实验十八:叠置分析
    20. ArcGIS实验教程——实验十九:网络分析
    21. ArcGIS实验教程——实验二十:DEM建立
    22. ArcGIS实验教程——实验二十一:DEM分析
    23. ArcGIS实验教程——实验二十二:空间数据符号化
    24. ArcGIS实验教程——实验二十三:专题地图制作完整实验步骤
    25. ArcGIS实验教程——实验二十四:人口密度制图
    26. ArcGIS实验教程——实验二十五:大型商场选址经典案例
    27. ArcGIS实验教程——实验二十六:ArcScene实现二维数据的三维显示
    28. ArcGIS实验教程——实验二十七:时态数据可视化----以飓风路径为例
    29. ArcGIS实验教程——实验二十八:统计图表(饼状图、柱状图)制作
    30. ArcGIS实验教程——实验二十九:ArcGIS制图掩膜工具案例详解
    31. ArcGIS实验教程——实验三十:地图注记与标注(标注转注记)用法案例详解
    32. ArcGIS实验教程——实验三十一:ArcGIS构建泰森多边形(Thiessen Polygon)实例精解
    33. ArcGIS实验教程——实验三十二:ArcGIS水文分析(流向分析、计算水流长度、汇流分析、河网分析、流域分析)
    34. ArcGIS实验教程——实验三十三:ArcScan自动矢量化完整案例教程
    35. ArcGIS实验教程——实验三十四:ArcGIS地统计分析全解(直方图、正态QQ图、趋势分析、voronoi图、半变异函数、协方差云)
    36. ArcGIS实验教程——实验三十五:ArcGIS Model Builder与空间建模原理、案例详解
    37. ArcGIS实验教程——实验三十六:ArcGIS Python脚本的巧妙使用
    38. ArcGIS实验教程——实验三十七:基于ArcGIS的太阳辐射分析案例教程
    39. ArcGIS实验教程——实验三十八:基于ArcGIS的等高线、山体阴影、山顶点提取案例教程
    40. ArcGIS实验教程——实验三十九:ArcGIS多元分类(ISO聚类分析、最大似然分类、主成分分析)案例教程

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  • 一、泛型 什么是泛型? 泛型是用于处理算法,数据结构的一种编程方法。泛型的目标是采用广 泛适用和可交互性的形式来表示算法和数据结构,以似它们能够直接...同时具备可重用性,类型安全和效率高等特性,这是非泛...

    一、泛型

    什么是泛型?
    泛型是用于处理算法,数据结构的一种编程方法。泛型的目标是采用广 泛适用和可交互性的形式来表示算法和数据结构,以似它们能够直接用 于软件构造。泛型类,结构,接口,和方法可以根据它们存储和操作的 数据类型来进行参数化。
    泛型能在编译时提供强大的类型检查,减少数据类型之间的显示转换, 装箱操作和运行时的类型检查。泛型类和泛型方法
    同时具备可重用性,类型安全和效率高等特性,这是非泛型类和非泛型 方法无法具备的。泛型通常用在集合和在集合上运行的方法中。泛型主 要是提高了代码的重用性。

    泛型的类型参数T?
    泛型的类型参数T可以看作一个占位符,它不是一种类型,它仅代表了某种 可能的类型。
    类型参数T可以在使用时用任何类型来代替。类型参数T的命名准则如下:
    使用描述性名称命名泛型类型参数,除非单个字母名称完全可以让人了解它 表示的含义,而描述性名称不会有更多的意义。

    如何使用泛型接口?
    泛型接口声明形式如下:
    interface 接口名称
    {
    //接口体
    }

    泛型接口实例:
    interface IMyTest
    {
    void AddObject(T t);
    }

    如何使用泛型方法?
    泛型方法的声明形式如下:

    修饰符 void 方法名<类型参数T>(参数列表)
    {
    //方法体
    }
    //参考资料在QQ群:683782676
    泛型方法实例:
    public void Find(T[] items, T t)
    {
    foreach (T item in items)
    {
    if (item.Equals(t))
    {
    Console.WriteLine(“找到了对象”);
    }
    }
    }

    二、文件与数据流(参考帮助文档)

    1.System.IO.File(文件类)
    2.System.IO.FileInfo(文件信息类)
    3.System.IO.Directory(文件夹类)
    System.IO.DirectoryInfo(文件夹信息类)

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  • 书名:《单片机数据通信技术从入门到精通》(西安电子科技大学出版社.石东海.扈啸.周旭升) PDF格式扫描版,全书分为6章,共296页。2002年出版。 内容简介 本书系统地介绍了单片机在数据通信方面的应用技术。第1章...
  • 只需要了解高等数学、线性代数、概率论及数理统计就可以学习,轻松入门AI数据,面向工程师,产品经理等多元化人才,快到碗里来 只需要了解高等数学、线性代数、概率论及数理统计就可以学习,轻松入门AI数据,面向...
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  • Python入门

    2016-12-11 16:04:23
    欢迎使用Markdown编辑器写...NumpyNumpy提供常用的数值数组、矩阵等函数ScipyScipy是一种使用Numpy来做高等数学、信号处理、优化、统计的拓展包PamdasPandas是一种构建与Numpy的高级数据结构和精巧工具,快速简单的处
  • 想学人工智能害怕数学?莫慌,入门很简单

    万次阅读 多人点赞 2019-06-24 08:00:00
    鉴于笔者有过机器学习的经历,身边时不时会有想进行机器学习的同学向我请教如何入门机器学习。其实在我看来,如果不是调参洗数据的话,要修改优化算法模型,除了阅读大量论文,还是要有不错的数学功底和编程基础的。...
  • 拓扑排序入门

    2019-03-15 09:36:58
    而这些课程的学习顺序是有限制的,比如在学习《数据结构》C3之前必须先学习《程序设计基础》C1和《离散数学》C2,学习《操作系统》C8前必须先学习《数据结构》C3和《计算机组成原理》C6。而学习《程序设计基础课》C1...
  • , 《ASP.NET 4.0从入门到精通》内容丰富,结构清晰,语言简练,图文并茂,具有很强的实用性和操作性,是一本适合于各高等院校及社会培训的优秀教材,也是广大初、中级软件开发爱好者的自学参考书。
  • 机器学习的入门级数学 对于机器学习的基础数学知识,主要集中在高等数学、矩阵运算和概率论及数理统计,本文的几个小例子中,我们需要关注最小二乘法、多项式回归、多重回归、随机梯度下降法、基础微积分、矩阵內积...
  • C 语言具有运算符和数据结构丰富、语言简洁灵活、程序执行效率高等系列优点,被市场广泛应用。但 C 语言终究是面向过程的编程语言,与其他面向过程的编程语言一样,无法满足运用面向对象方法的开发需求。而 C++ 语言...
  • 总计450页ppt,origin版本8.5,教程使用英文版界面,教程说明中文说明。 1、origin基础 2、工作表行列操作 3、数据录入 ...6、三维图形及高等线图形绘制 7、数据操作及回归拟合 8、数据分析 9、数据和图形输出
  • 正因为应用广,前景好,薪资高等特点,前端成为小白入行编程界的热门选择之一。 |北京前端工程师平均薪资 |数据来源:第三方平台 对于0基础的同学来说,快速入门前端才是真正踏入前端行业的第一步。给大家推荐《0...
  • 推荐IT入门书籍

    2021-01-14 00:48:23
    数据结构与算法 C 语言描述》机械工业出版社 《操作系统概念》第七版 高等教育出版社 《计算机网络》第五版 中文版 清华大学出版社 《数据库系统概念》 原书第六版 中文本 机械工业出版社 推荐《普林斯顿计算机...
  • 实 数验 学 第一讲 MATLAB入门 与数学建模初步 * 课程简介与教学流程 课程性质专业必修课 完成课时48学时68周 考核形式考试试卷+上机编程 选用教材重庆大学组编国家十五规划教材 先修课程数学分析/ 高等代数/ 微分...
  • Oracle11g从入门到精通2

    2014-06-04 13:47:10
    不仅适合作为高等院校本/专科计算机软件、信息系统、电子商务等相关专业的数据库课程教材,同时还适合作为各种数据库技术培训班的教材以及数据库开发人员的参考资料。 目录 前言 第1章 Oracle数据库概述 1.1...
  • 深度学习离不开数学分析(高等数学)、线性代数、概率论等知识,更离不开以编程为核心的动手实践。 无论是在机器学习还是深度学习中,Python 已经成为主导性的编程语言。而且,现在许多主流的深度学习框架都提供...
  • ArcGIS Server开发从入门到精通.pdf

    热门讨论 2013-10-30 10:08:21
    《ArcGIS Server开发从入门到精通》的内容覆盖面广,深入浅出,通俗易懂,可操作性强,适用于政府、企业相关部门的GIS研究与开发人员,也适用于高等院校地理学、地理信息系统、房地产、环境科学、资源与城乡规划管理...
  • 如何入门数值策划 数值策划在很多策划新人眼中是一个很难的岗位。确实同比于其他策划岗位来说,数值策划要有扎实的数学功底、对数据的敏锐嗅觉。不过只要学好高中数学和掌握高等数学、概率论与数理统计的相关知识,...
  • 数据分析知识储备

    2018-06-23 16:12:54
     第一阶段:数学高等数学/线性代数/概率论 第二阶段:编程python工具库实战/python网络爬虫 第三阶段:机器学习机器学习入门/机器学习提升 第四阶段:数据挖掘实战数据挖掘入门数据分析实战 第五阶段:...

空空如也

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