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【HNUST】20级数据挖掘原理与算法实验报告 算法一 Apriori算法 算法二 FP-tree算法 算法三 K-Nearest Neighbors算法 算法四 ID3算法 算法五 C4.5算法 算法六 朴素贝叶斯算法 算法七 K-means算法 算法八 DBSCAN算法

2021年作业和前几年不同，这个是老师给的答案

计算机图形学原理及算法教程（PDF格式的），随书光盘文件。 VC++版，清华大学出版社

13.5 区间估计原理 区间估计与点估计不同，它寻求一个区间，该区间以一定的概率保证真正的总 体参数值包含在其中，当然，对于一个特定的样本，它可能包含参数真值，也可 能不包含。 *============================begin================================= capt prog drop bb prog bb drawnorm x,n(100) m(5) sds(10) d clear /*生成一个均值u=5,标准差o=10的正态随机变量样本，样本容量为100*/ quietly sum x end ***将上述抽样试验进行100次，得到100个样本均值mean和标准差sd simulate mean=r(mean) sd=r(sd), reps (100) nodots: bb g n=_n *在已知总体方差前提下（总体标准差为10），求100个子样本95%的置信区间 g zlow=mean-invnorm(0.975)*10/sqrt(100) g zhigh=mean+invnorm(0.975)*10/sqrt(100) *在总体方差未知的前提下，用样本标准差sd替代，需要借助t统计量 g tlow=mean-invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) g thigh=mean+invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) *考察总体均值是否在子样本的95%置信区间内，如不在则标记为1，否则为零 g zsign=(zlow<5& zhigh>5)

讲了数据挖掘原理和算法，有监督学习与无监督学习，机器学习及深度学习

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地理信息系统原理与算法是一本详细描述GIS原理和算法的书。

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