浙江省2019年1月高等教育自学考试我国古代的读书人,从上学之日起,就日诵不辍,一般在几年内就能识记几千个汉字,熟记几百篇文章,写出的诗文也是字斟句酌,琅琅上口,成为满腹经纶的文人。为什么在现代化教学的今天,我们念了十几年书的高中毕业生甚至大学生,竟提起作文就头疼,写不出像样的文章呢?吕叔湘先生早在1978年就尖锐地提出:“中小学语文教学效果差,中学语文毕业生语文水平低,……十几年上课总时数是91...

本卷共150题，总分100分 已答：0 未答：150单选（共50分） 待检查1、 下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是 A.与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 B。不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 C.要求同类数据的内容相似度尽可能小 D.要求不同类数据的内容相似度尽可能小 待检查2、 列出HDFS下的文件 A.hdfs dfs —cp B.hdfs...

本卷共150题, 总分100分 已答: 0 未答: 150单选(共50分) 待检查1. 下列关于聚类挖掘技术的说法中, 错误的是 A.与分类挖掘技术相似的是, 都是要对数据进行分类处理 B.不预先设定数据归类类目, 完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 C.要求同类数据的内容相似度尽可能小 D.要求不同类数据的内容相似度尽可能小 待检查2. 列出HDFS下的文件 A.hdfs dfs -cp...

本卷共150题，总分100分已答：0 未答：150单选(共50分)待检查1、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是A.与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理B.不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别C.要求同类数据的内容相似度尽可能小D.要求不同类数据的内容相似度尽可能小待检查2、列出HDFS下的文件A.hdfs dfs -cpB.hdfs dfs -getC....

2023-11-06•引言•贝叶斯时变var模型•fci构建目录•应用案例•结论与展望•参考文献01引言03近年来，复杂网络理论在金融领域的应用逐渐受到广泛关注，为研究金融市场波动性提供了新的视角和方法。研究背景与意义正则化是结构风险最小化策略的实现01随着全球一体化和金融市场的发展，金融市场波动性成为学术界和业界关注的焦点。02金融市场波动性对于金融风险管理、资产定价、投资决策等方面具有重要影响...

    第七章 因子分析7.1  试述因子分析与主成分分析的联系与区别。答：因子分析与主成分分析的联系是：①两种分析方法都是一种降维、简化数据的技术。②两种分析的求解过程是类似的，都是从一个协方差阵出发，利用特征值、特征向量求解。因子分析可以说是主成分分析的妹篇，将主成分分析向前推进一步便导致因子分析。因子分析也可以说成是主成分分析的逆问题。如果说主成分分析是将原指...

第七章 因子分析7.1  试述因子分析与主成分分析的联系与区别。试述因子分析与主成分分析的联系与区别。试述因子分析与主成分分析的联系与区别。  答：因子分析与主成分分析的联系是：①两种分析方法都是一种降维、答：因子分析与主成分分析的联系是：①两种分析方法都是一种降维、简化数据的技术。②简化数据的技术。②两种分析的求解过程是类似的，两种分析的求解过程是类似的，都是从一个协方差阵出...

Python多样本曲线拟合一、介绍1.1 背景曲线拟合是一种数学方法，用于到最适合给定数据集的曲线。在实际应用中，曲线拟合常用于分析数据趋势、预测未来趋势等领域。Python作为一种流行的编程语言，在数据科学和机器学习领域广泛应用，也提供了丰富的库和工具来进行曲线拟合分析。1.2 目的本文旨在介绍利用Python进行多样本曲线拟合的方法和技巧，帮助读者了解在实际工作和研究中如何使用Python实...

偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种在多元统计分析中常用的方法，它能够用于建立回归模型、降维和特征提取等领域。在本文中，我们将介绍偏最小二乘法的原理，并使用Python语言实现这一方法。一、偏最小二乘法的原理1.1 偏最小二乘法的基本概念偏最小二乘法是一种联合降维和建模的方法，它在特征提取和建模过程中都发挥了重要作用。在进行回归分析时，通常会面临自变量之间存在...

1. 概述    1.1 介绍stribeck曲线    1.2 最小二乘法的定义和作用2. stribeck曲线的特点    2.1 曲线的形状    2.2 曲线的应用领域3. python在拟合stribeck曲线中的应用    3.1 python库的选择    3.2...

Python是一种强大的编程语言，广泛用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。在Python中，有很多强大的数学库，可以帮助我们进行各种数学运算和数据分析。其中，有一项非常常见的数学问题是曲线拟合，即根据给定的数据点，到一个函数，使得这个函数与给定数据点最为接近。曲线拟合在各种科学研究和工程项目中都有广泛的应用，比如用来拟合实验数据，预测未来的趋势等。1. 参数曲线拟合反函数的概念参数曲线拟合反...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 105389195 A(43)申请公布日 2016.03.09(21)申请号 CN201510707442.4正则化其实是破坏最优化(22)申请日 2015.10.27(71)申请人 北京理工大学    地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人 胡昌振 单纯 于泽 蔡弘非...

大连理工大学20年秋季《编译原理基础》在线作业3附参考答案试卷总分:100  得分:100一、判断题 (共 15 道试题，共 75 分)1.试探与回溯是一种穷尽一切可能的办法，效率低、代价高，它只有理论意义，在实践中价值不大。答案：正确2.预测分析的关键问题是在扩展一个非终结符时怎样为它选择合适的产生式。答案：正确3.移进-归约分析为输入串构造分析树是从根结点开始的，朝着叶结点方向前进。...

优化算法的复杂度分析原理优化算法的复杂度分析原理主要可以归纳为以下几点：1. 渐进符号分析：复杂度分析通常使用渐进符号来表示算法的时间复杂度或空间复杂度。其中，常见的渐进符号包括大O符号、Ω符号和Θ符号。大O符号表示算法的上界，Ω符号表示算法的下界，Θ符号表示算法的上界和下界。通过渐进符号分析，可以忽略算法的常数因子和低阶项，从而更加准确地衡量算法的性能。2. 最坏情况复杂度：在复杂度分析中，通常...

东师《编译原理》练习题二一、选择题1. 文法 G 产生的D的全体是该文法描述的语言。A ．句型                B. 终结符集C. 非终结符集D. 句子2. 设M为一DFA，并设s 和t是M的两个不同状态。如果s和t    A  ，则称s 和t等价。A．不可区分 ...

编译原理复习题一、是非题1．计算机高级语言翻译成低级语言只有解释一种方式。(×)3．每个文法都能改写为 LL(1) 文法。 (×)4．算符优先关系表不一定存在对应的优先函数。 (√)5．LR分析方法是自顶向下语法分析方法。 (×)6．“ 用高级语言书写的源程序都必须通过编译，产生目标代码后才能投入运行”这种说法。(× )7．一个句型的句柄一定是文法某产生式的右部。(√)8．仅考虑一个基本块，不能确...

编译原理填空题1．计算机执行用高级语言编写的程序主要有两种途径：___解释__和__编译___。2．扫描器是__词法分析器___，它接受输入的__源程序___，对源程序进行___词法分析__并识别出一个个单词符号，其输出结果是单词符号，供语法分析器使用。3．自上而下分析法采用___移进__、归约、错误处理、___接受__等四种操作。4．一个LR分析器包括两部分：一个总控程序和___一张分析表__。...

人工智能机器学习技术练习(习题卷14)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]个人健康和年龄的相关系数是 -1.09。根据这个你可以告诉医生哪个结论？A)年龄是健康程度很好的预测器B)年龄是健康程度很糟的预测器C)以上说法都不对2.[单选题]以下哪项是解决NLP用例(如语义相似性、阅读理解和常识推理)的更好选择?A)ELMo...

《有多少浪费本可避免》教学内容6.有多少浪费本可避免总课时数2课时教学目标1.观察生活中的浪费现象，了解浪费造成的危害；2.能够在生活中反对浪费，避免浪费。教学重难点重点：能够在生活中反对浪费，避免浪费。难点：观察生活中的浪费现象，了解浪费造成的危害。课前准备教学多媒体课件 教学方法启发式、自主学习法、讨论交流法教  学  过  程第一课时一、   ...

HAZOP（危险和可操作性）分析详解一、HAZOP分析简介HAZOP分析（危险和可操作性分析）是一种定性的风险分析方法，其益处很多，如：对分析对象（流程、设备）的隐患和可操作性进行系统、全面的评审；能对误操作的后果进行分析评价并提出相应的预防措施；能对从未发生过但可能出现的事故和险情进行预测性的评价；能改进流程设备的安全性和效率；通过分析的过程能让参与者分析对象有彻底深入的了解。HAZOP分析是由...

数学建模中的学生成绩预测分析在现代教育中，学生成绩的预测和分析变得越来越重要，因为它可以帮助教育工作者做出更好的决策，以提高学生的学习成绩。为了解决这个问题，近年来，许多研究人员和教育工作者开始采用数学建模技术，以预测和分析学生成绩。数学建模是通过构建数学模型来描述实际情境中的问题，并通过分析模型来寻最优解决方案的一种技术。在学生成绩预测和分析中，数学建模的主要方式是使用统计模型和机器学习算法，...

正则化的回归分析统计学方法在数据科学中的应用一、概述在当今数据驱动的时代，数据科学越来越受到人们的关注。为了更好地理解数据，并从中提取有价值的信息，统计学方法成为了必不可少的工具之一。本文将探讨统计学方法在数据科学中的应用，包括基础统计分析、回归分析、时间序列分析以及机器学习等方面。二、基础统计分析在数据科学中，基础统计分析常常是第一步骤。通过描述性统计方法，可以对数据进行基本的探索和分析。例如，...

机器学习中的分类算法与实践机器学习是一门在计算机中模拟人类智能的学科，主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类算法是监督学习中最常用的算法之一，主要解决的是将数据划分到不同的类别中的问题。分类算法有很多种，比如决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯分类器等，本文主要介绍这些算法的特点以及实践应用。一、决策树分类算法决策树是一种基于树结构的分类模型，可以根据特征值来对实例进行分类。...

广义线性回归正则化的回归分析  广义线性回归（Generalized Linear Regression）是传统的线性回归的普遍拓展，它采用损失函数（lossfunction）和正则化（regularization）技术来适应这些数字常用分布，可以帮助研究者更好地分析在实例中出现的状况以及预测未来。  广义线性回归是利用传统线性回归概念来拓展和扩展可用其他数据分布，而不仅仅是正...

情感分析是一种可以帮助我们了解人们情感倾向的技术。在当今社交媒体的盛行下，情感分析成为了一种研究社会心理的重要工具。而逻辑回归模型作为一种常用的机器学习方法，被广泛应用于情感分析领域。本文将介绍如何使用逻辑回归模型进行情感分析，并探讨其在实际应用中的一些注意事项。逻辑回归是一种常用的分类模型，通常用于处理二分类问题。在情感分析中，我们可以将情感分类为积极情感和消极情感两类。逻辑回归模型可以帮助我们...

rlasso回归的原理Rlasso回归是一种统计方法，用于分析因变量（响应变量）和自变量（预测变量）之间的关系。它是一种广义线性模型（GLM）的扩展，适用于连续或分类因变量，并具有很强的回归性能。在本篇文章中，我们将介绍Rlasso回归的原理，包括其基本概念、应用场景、优缺点以及算法实现。一、基本概念Rlasso回归将自变量和因变量视为两个随机向量，并使用广义线性模型（GLM）来拟合它们之间的关系...

如何处理回归模型中的共线性？回归模型是统计学中常用的一种方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。然而，在回归模型中，常常会遇到共线性的问题，即自变量之间存在高度相关性，这会影响模型的稳定性和预测能力。针对这一问题，本文将介绍如何处理回归模型中的共线性，从而提高模型的准确性和可解释性。一、加入交互项通过加入自变量的交互项，可以减少自变量之间的共线性。交互项表示了自变量之间的相互作用，可在一定程度上解...

多元线性回归模型中的共线性问题分析多元线性回归模型是统计学中常用的一种回归分析方法，通过使用多个自变量来预测一个或多个因变量。然而，在实际应用中，常常会遇到自变量之间存在高度相关性的情况，这就是共线性问题。共线性会导致模型的不准确性和不稳定性，因此需要进行相应的分析和处理。共线性问题的存在会给模型的解释能力带来挑战。在回归模型中，我们希望通过利用自变量的信息来解释因变量的变化。然而，当自变量之间存...

预测情况分析报告引言本报告旨在分析并预测某个特定领域的情况发展。基于历史数据和相关因素，我们将使用适当的模型来进行预测。通过分析过去的发展趋势，我们期望能够为未来的决策提供参考依据。数据收集与处理在进行预测之前，我们首先需要收集相关的数据。这些数据应该包括与我们关注的领域有关的各种指标、变量和因素。在这个阶段，我们还可以对数据进行筛选和清洗，以确保其质量和可靠性。分析方法本报告将使用以下几种常见的...

一、介绍  在数据分析和模型拟合中，常常需要使用各种统计方法来对数据进行分析和预测。而在这些方法中，最小二乘法是最常用的一种。而在MATLAB中，regregct拟合是一种基于最小二乘法的回归分析方法，可以帮助用户对数据进行回归分析和模型拟合。二、regregct拟合原理  1. regregct拟合是一种基于最小二乘法的回归分析方法，主要用于对数据进行回归分析和模型拟合。...