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  • 基本术语 1. 表(table) 表,也称为关系,是一个二维的数据结构,它由表名、构成表的各个列(如学号,姓名,性别,出生日期等)及若干行数据(各个学生的基本信息)组成。每个表有一个唯一的表名,表中每一行数据

    前言

    关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构。即关系。在关系模型中,现实世界的实体以及实体间的各种联系,均是使用关系来表示。在用户看来,关系模型是把数据库表示为数据的集合,且关系数据库 是以二维表格的形式组织数据,例如表2.1就是一张记录学生基本信息的二维表格,该表格为学生基本信息登记表。
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    基本术语

    1. 表(table)

    表,也称为关系,是一个二维的数据结构,它由表名、构成表的各个列(如学号,姓名,性别,出生日期等)及若干行数据(各个学生的基本信息)组成。每个表有一个唯一的表名,表中每一行数据描述一条具体的记录值,如一个学生的基本信息。

    2.关系(Relation)

    一个关系逻辑上对应一张二维表,可以为每个关系取一个名称进行标识。例如,表2.1所示的学生基本信息登记表,也即学生基本信息登记表关系。

    关系可以有三种类型,即基本关系、查询表和视图表。其中,基本关系通常又称为基本表或基表,是实际存在的表,它是实际存储数据的逻辑表示;查询表是查询结果对应的表;视图表是由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,部队营实际存储的数据。

    3.列(Column)

    表中的列,也称作字段(Field)或属性(Attribute)。表中每一列有一个名称,称为列名、字段名或属性名。每一列表示实体的一个属性,具有相同的数据类型。如表2.2所示,它列出了表2.1学生基本信息登记表中各个字段的字段名及其数据类型的定义。
       需要说明的是:在一个数据库中,表名必须唯一;在表中,字段名必须唯一,不同表中可以出现相同的字段名;表和字段的命名应尽量有意义,尽量简单。
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    4.域(Domain)

    在关系(表)中,域是属性值的取值范围,比如性别的域为男、女(人妖算男还是女…)

    5. 行(Row)

    表中的行(Row),也称作元组(Tuple)或记录(Record)。表中的数据是按行存储的。表中的一行数据即为一个元组或一条记录,其每行由若干字段值组成,每个字段值描述该对象的一个属性或特征。例如,在表2.1中,第一行数据表示的是学号为201311111、姓名为张沙的学生基本信息。
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    6. 分量(Component)

    元组中的一个属性值,称为分量。例如,在学生基本信息登记表中元组的每一个属性值:“201311112”、“张萌”、“女”、“1996/6/1”,“安徽”,“汉”,“AC1311”,“XXX2”都是它的分量。
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    7. 码或键(Key)

    键(key)是实体的一个属性或一组属性,其值可用来特定标识该实体。例如学生实体可有学号、姓名、性别、所在系、年级等属性,其中学号是键码。

    8.超码或超键(Super Key)

    二维表中,能够唯一确定记录的一个字段或几个字段的组合被称为“超关键字”或者"超码"。“超关键字”虽然能唯一确定记录,但是它所包含的字段可能是有多余的。(A1, A2, …, An) 可以成为某个实体E的 super key, 如果通过这些属性可以确定一个实体。

    9.候选码或候选键(Candidate Key)

    如果从一个super key中的属性中,去掉任何一个属性,都不能唯一确定一个实体,那么这个super key就是candidate key。

    要描述一个人,我们不需要把所有关于这个人的信息都说出来,那样没有必要。我们也不能只说这个人姓什么,因为这样还不够,听的人不知道是谁。

    所以,我们要做的是,用最少的事实描述一个人。这就是 candidate key存在的意义。

    10.主码或主键(Primary Key)

    描述一个东西可以用不同的属性组合.。一个人可以用姓名+出生时间指定,也可以用身份证号码(假设每个人都有身份证号)。因此,一个实体的candidate key也可能有多个。 那我们用哪个来描述一个实体呢?

    都可以,所以叫 candidate (候选的) key。当然,候选也意味着有些被选上,有些被淘汰。在数据库中,有一种方法描述实体就够了,因此,要从候选键中选一个作为主键(Primary Key)。
    有了主键,就可以用它描述实体。

    11.全码或全键(All-Key)

    All-key关系模型的所有属性组组成该关系模式的候选码,称为全码。即所有属性当作一个码。若关系中只有一个候选码,且这个候选码中包含全部属性,则该候选码为全码。

    12. 主属性(Primary Attribute)和非主属性(Nonprimary Attribute)

    关系中包含在任何一个候选码中的属性称为主属性或码属性,不包含在任何一个候选码中的属性称为非主属性或非码属性。例如,在表2.1在学生基本信息登记表中,学号和身份证号是主属性,其他属性是非主属性。

    13. 外码或外键(Foreign Key)

    当关系中的某个属性(或属性组)不是这个关系的主码或候选码,而是另一关系的主码时,称该属性(或属性组)为这个关系的外码或外键。例如,在表2.4中班号是班级表的主键,而该属性又是表2.1学生基本信息登记表的一个属性,则成属性班号为学生基本信息表的外键。

    14.参照关系(Referencing Relation)和被参照关系(Referened Relation)

    参照关系也称为从关系,被参照关系也称为主关系,它们是指以外键相关联的两个关系。以为外键为主码的关系称为被参照关系;外键所在的关系称为参照关系。被参照关系与参照关系是通过外键相联系的,这种联系通常是一对多联系。例如,表2.4所定义的班级表是被参照关系,而表2.1所示的学生基本信息登记表是参照关系,它们通过外键“班号”相联系。

    15.数据类型(Date Type)

    表中每个列都有对应的数据类型,它用于限制(或容许)该列中存储的数据。每个字段表示同一类信息,具有相同的数据类型。

    16.关系模式(Relation Schema)

    关系模式是指关系(表)的描述,例如R(A1,A2,…,An),其中R为关系名,A1,A2,…,An为各属性名,一般用这种方式,叫做二元组R(U)。

    完整的关系模式包含五个部分,是一个五元组,R(U,D,DOM,F)
    R:关系名
    U:组成该关系的属性名集合
    D:U中每个属性的域
    DOM:属性向域的映射集合
    F:属性间数据的依赖关系集合

    17.完整性约束

    在数据库设计的时候,表的数据有一定的取值范围和联系,多表之间的数据有时也有一定的参照关系。在创建表和修改表时,可通过定义约束条件来保证数据的完整性和一致性。约束条件是一些规则,在对数据进行插入、删除和修改时要对这些规则进行验证,从而起到约束作用。、

    分为以下四类:

    1. 实体完整性:规定表的每一行在表中是惟一的实体。
    1. 域完整性:是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束,其中约束又包括取值范围、精度等规定。
    2. 参照完整性:是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致,保证了表之间的数据的一致性,防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。
    3. 用户定义的完整性:不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同,往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用必须满足的语义要求。

    18.数据字典(Data dictionary)

    数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述,其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明,使用数据字典为简单的建模项目。
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  • 2.1.1 二维表格的基本术语考核要求:达到“识记”层次知识点:主要是一些基本概念(1)二维表格 在关系模型中,一张二维表格对应一个关系。(2)元组(tuple) 表中的一行(即一个记录),表示一个实体;关系是由元组组成的...

    2.1.1 二维表格的基本术语

    考核要求:达到“识记”

    层次知识点:主要是一些基本概念

    (1)二维表格 在关系模型中,一张二维表格对应一个关系。

    (2)元组(tuple) 表中的一行(即一个记录),表示一个实体;关系是由元组组成的。

    (3)关系:是一个元数为K(K>=1)的元组的集合。 一张二维表格对应一个关系。表中的一行称为关系的一个元组;表中的一列称为关系的一个属性。

    在关系模型中,对关系作了下列规范性的限制: 关系中每一个属性值都是不可分解的;

    关系中不允许出现相同的元组(没有重复元组);

    不考虑元组间的顺序,即没有行序;在理论上,属性间的顺序(即列序)也是不存在的;

    但在使用时按习惯考虑列的顺序。

    (4)超键(Super Key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键;

    (5)候选键(Candidate Key):不含有多余属性的超键称为候选键;

    (6)主键(Primary Key):用户选作元组标识的一个候选键。

    在以上概念中,主键一定可作候选键,候选键一定可作超键;反之,则不成立。

    比如,在学生表中,如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段, 其中学号是唯一的,那么(学号)属于超键,(学号,姓名)的组合也是超键。 同时,(学号)是候选键,而(学号,姓名)由于含有多余属性,所以不是候选键。 在这三个概念中,主键的概念最为重要,它是用户选作元组标识的一个关键字。 如果一个关系中有两个或两个以上候选键,用户就选其中之一作为主键。

    2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式

    考核要求:达到“识记”

    层次知识点:三种模式的理解

    (1)关系模式:关系模型的定义包括:模式名,属性名,值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述,不涉及到物理存储方面的描述。

    (2)子模式: 子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外,还应指出模式和子模式之间的对应性。

    (3)存储模式:关系存储时的基本组织方式是文件,元组是文件中的记录。

    几个模式的理解(教材30页的例子):

    在教学模型中,有实体类型“学生”,其属性有学号S#、SNAME、AGE、SEX分别表示学生的学号、姓名、年龄、性别;实体类型“课程”的属性C#、CNAME、TEACHER分别表示课程号、课程名和任课教师名。学生用S表示,课程用C表示,S和C之间有M:N联系,联系类型SC的属性是GRADE.

    关系模式为:

    学生关系S (S#、SNAME、AGE、SEX)

    课程关系C(C#、CNAME、TEACHER)

    学习关系SC(S#、C#、GRADE)

    以下则为关系子模式:

    成绩关系子模式G (S#、SNAME、C#、GRADE,GRADE),它对应的数据来自关系S和SC.

    2.1.3 关系模型的三类完整性规则

    考核要求:达到“领会”

    层次知识点:三类完整性规则的理解

    (1)实体完整性规则 要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。如果出现空值, 那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。(对关系主键的约束)

    (2)参照完整性规则 要求外键值必须是另一个关系的主键的有效值,或者是空值。 (对关系外键的约束) 外键:(外来关键字)将一个关系的主键(比如 学生关系S中的S#) 放到另一个关系(比如SC)中,此时称S#是关系SC的外键。

    注意事项:

    外键和相应的主键可以不同名,只要定义在相同值于域上即可;

    两个关系可以是同一个关系模式,表示了属性之间的联系。

    外键值是否允许空,应视具体情况而定

    假设数据库有如下关系:

    学生关系S (S#、SNAME、AGE、SEX)

    课程关系C(C#、CNAME、TEACHER)

    学习关系SC(S#、C#、GRADE)

    那么(1)S#是关系S的主键,因此在关系S中不能为空;(实体完整性规则)

    (2)C#是关系C的主键,因此在关系C中不能为空;(实体完整性规则)

    关系SC中:

    S#、C#的组合为主键,因此S#、C#不能为空;(实体完整性规则)

    S#是来自S的外键,因此它必须和关系S中某个元组的S#相同。(参照完整性规则)

    C#是来自C的外键,因此它必须和关系C中某个元组的C#相同。(参照完整性规则)

    (3)用户定义的完整性规则:这是针对某一具体数据的约束条件,由应用环境决定, 例如,学生的年龄限制为15~30周岁。 用户定义的完整性规则反映某一具体应用涉及的数据必须满足的语义要求。 系统提供定义和检验这类完整性的机制。

    2.1.4 关系模型的形式定义

    考核要求:达到“识记”

    层次知识点:三个组成部分的了解

    关系模型有三个组成部分:

    数据结构、数据操作和完整性规则关系模型的的数据结构是关系;

    关系模型提供一组完备的高级关系运算(关系代数+关系演算),支持数据库的各种操作;

    关系模型包括三类完整性规则。

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  • 数据结构基本概念和术语1.数据,数据元素,数据项和数据对象2.数据结构逻辑结构 1.数据,数据元素,数据项和数据对象 数据(Data):客观事物的符号表示,例如数字,字符串,图形,声音,动画等等。 数据元素(Data ...

    1.数据,数据元素,数据项和数据对象

    数据(Data):客观事物的符号表示,例如数字,字符串,图形,声音,动画等等。
    数据元素(Data Element):数据的基本单位,是数据结构的基本研究对象。也被叫做元素或者记录。例如一个学生信息表中的一名学生记录。
    数据项(Data Item):组成数据元素的,有独立意义的,不可分割的最小单位,例如学生信息表里的学号,姓名等。
    数据对象(Data Object):性质相同的数据元素的集合,例如学生信息表。

    2.数据结构

    a.逻辑结构

    (1)集合结构:集合结构中的唯一关系是元素同属于一个集合,无其他关系
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    (2)线性结构:一对一的线性关系。
    线性结构
    (3)树形结构:数据元素之间存在一对多的关系
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    (4)图形结构:数据元素之间存在多对多关系
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    b.物理结构(数据的逻辑结构在计算机的存储形式)

    (1)顺序存储结构:数据元素所在地址连续,数据之间的逻辑关系和物理关系是一样的。比如说数组。
    (2)链式存储结构:把数据元素放在任意的存储单元,可以连续也可以不连续。加一个指针来存放数据元素的地址,借助此反应数据元素间的逻辑关系。

    3.数据类型和抽象数据类型

    数据类型

    a.定义:数据类型是一个值的集合和定义在这个值集合上的操作集合的总称。例如,整数类型和加减乘除等操作。

    抽象数据类型

    a.定义:一般是用户自己定义的,表示一组数学模型和定义在这个模型上面的操作
    一般包括三部分:

    1. 数据对象
    2. 数据对象上关系的集合
    3. 数据对象基本操作的集合
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  • 学习或训练—从数据中学得模型的过程; 训练数据—训练过程中使用的数据; 训练样本或训练示例—训练数据中的每一个样本; 训练集—训练样本组成的集合; 假设—学得模型对应的关于数据某种潜在的规律; 真相或...

    样本或数据集—一组记录的集合;

    示例—记录中关于一个事件或对象的描述;

    属性或特征—反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项;

    属性值—属性上的取值;

    属性空间或样本空间或输入空间—属性张成的空间;

    特征向量—空间中的每一个点对应一个坐标向量,因此一个示例也称为一个特征向量;

    学习或训练—从数据中学得模型的过程;

    训练数据—训练过程中使用的数据;

    训练样本或训练示例—训练数据中的每一个样本;

    训练集—训练样本组成的集合;

    假设—学得模型对应的关于数据某种潜在的规律;

    真相或真实—这种潜在规律自身;

    学习器—训练模型;

    标记—关于示例结果的信息;

    样例—拥有了标记信息的示例;

    标记空间或输出空间—所有标记的集合;

    分类—预测离散值的学习任务;

    回归—预测连续值的学习任务;

    测试—学得模型后,使用其进行预测的过程;

    测试样本—被预测的样本;

    监督学习—训练数据带有标记的学习任务,以分类和回归为代表;

    无监督学习—训练数据不带有标记的学习任务,以聚类为代表;

    强化学习—没有训练数据的学习任务;

    泛化能力—学得模型适用于新样本的能力;

    独立同分布—通常假设样本空间中全体样本服从一个未知分布,我们获得的每个样本都是独立地从这个分布上采样获得的;

    归纳偏好—在学习过程中对某种类型假设的偏好;

    奥卡姆剃刀原则—若有多个假设与观察一致,则选最简单的那个;

    没有免费的午餐定理—在所有问题同等重要的前提下,所有学习算法的期望性能相同;

    误差(期望)—学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异;

    训练误差或经验误差—学习器在训练集上的误差;

    泛化误差—学习器在新样本上的误差,亦是偏差、方差和噪声之和:

    方差—学得模型在测试集上的预测输出与学得模型的期望输出的差异,度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即刻画了数据扰动所造成的影响:

    偏差—学得模型的期望输出与真实标记的差异,度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力:

     

    噪声—训练集的标记和真实标记的差异,表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界,即刻画了学习问题本身的难度:

     

    过拟合—训练误差太小而至泛化误差太大,从而泛化性能下降。从图像来看,亦即在训练集上的方差太大;

    欠拟合—训练误差和泛化误差都太大。从图像来看,亦即在训练集上的偏差太大;

    泛化性能—衡量模型泛化能力的评价标准,由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度共同决定;

    *注:虽然泛化误差和泛化性能都可以度量模型的好坏,通常模型的参数训练以泛化性能作为标准,且泛化误差与泛化性能不等价,但具有相关关系,泛化误差越小,泛化性能越好,反之则反。

    测试误差—学习器在测试集上的误差,通常作为泛化误差的近似;

    *注:测试集应尽可能与训练集互斥,即测试样本尽量不在训练集中出现、未在训练过程中使用过。

    留出法—直接将数据集划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集,另一个作为测试集。在上训练出模型后,用来评估其测试误差,作为对泛化误差的估计。需要注意的是,训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性,即通常所说的分层采样--训练集和测试集中的正负样本比例一致。另外,一般要采用若干次随机划分、重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果,通常是将大约2/3~4/5的样本用于训练,剩余样本用于测试。

    交叉验证法—先将数据集划分为个大小相似的互斥子集,每个子集都尽可能保持数据分布的一致性。然后每次用个子集的并集作为训练集,余下的那个子集作为测试集;这样就可获得组训练/测试集,从而可进行次训练和测试,最终返回的是这个测试结果的均值。通常取10,此式称为10折交叉验证。为减小因样本划分不同而引入的差别,折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复次,最终的评估结果是这折交叉验证结果的均值。

    Bootstrap方法给定包含个样本的数据集,我们对它进行采样产生数据集:每次随机从中挑选一个样本,将其拷贝放入,然后再将样本放回初始数据集中,使得该样本在下次采样时仍有可能被采到;这个过程重复执行次后,我们就得到了了包含个样本的数据集。可以证明,通过Bootstrap采样,初始数据集中约有36.8%的样本未出现在采样数据集中,于是我们可将用作训练集,剩下的用作测试集;这样,实际评估的模型与期望评估的模型都使用个训练样本,而我们仍有数据总量约1/3的没在训练集中出现的样本用于测试。

    调参与最终模型机器学习常涉及两类参数:一类是算法的参数,亦称“超参数”,数目较小;另一类是模型的参数,数目可能很多。两者调参方式相似,均是产生多个模型之后基于某种评估方法来进行选择;不同之处在于前者通常是由人工设定多个参数候选值后产生模型,后者则是通过学习来产生多个候选模型。另外,由于模型选择与评估过程中留出了一部分数据进行测试,事实上我们只是用了一部分数据训练模型。因此,在模型选择完成后学习算法和参数配置已选定,此时应该用数据集重新来确定参数取值,这才是我们最终提交给用户的模型。需注意的是,为了加以区分,在划分数据集中的测试集改称为验证集,而把模型在实际使用中遇到的数据才称为测试集,所以,是基于验证集上的性能来进行模型选择和调参,基于测试集上的性能来确定具体模型的参数值。

    泛化性能度量—回归任务通常采用“均方误差”作为泛化性能:

    分类任务通常采用“错误率与精度”:

    其中Ⅱ(·)为指示函数,在·为真和假是分别取值为1,0;

    以及“查准率(准确率)”和“查全率(召回率)”:

    其中“”表示真正例,“”表示假正例,“”表示假反例;

    作为泛化性能。

    另外,实际中还使用度量

    查准率和查全率是一对矛盾的度量,一般来说,查准率高时,查全率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低。F1是基于查准率与查全率的调和平均得到的,综合考虑了查准率和查全率的影响。

    常见的性能度量还有ROC(受试者工作特征)曲线AUC以及代价敏感错误率代价曲线

    假设检验—基于假设检验的结果我们可以推断出,若在测试集上观察到学习器A比B好,则A的泛化性能是否在统计意义上优于B,以及这个结论的把握有多大。常见的假设检验方法有“二项检验”和“t检验”。

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    2021-02-08 00:48:08
    主要是各类基本定义和概念的了解。1、什么是数据库?1.1 数据(Data)的定义描述事物的符号记录称为数据。1.2 数据库(DataBase)的定义数据库是长期储存在计算机内的,有组织的,可共享的大量数据的集合。数据库中的...

空空如也

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关系模型的基本术语