1．Consider the data set shown in Table 1（min_sup = 60%, min_conf=70%）. (a)Find all frequent itemsets using Apriori by treating each transaction ID as a market basket. (b)Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {a, b}{c} and {c}{a, b}. Is confidence a symmetric measure? (c)List all of the strong association rules (with support s and confidence c) matching the following metarule（规则）, where X is a variable representing customers, and itemi denotes variables representing items (e.g. “A”, “B”, etc.): Table 1. Example of market basket transactions. TID Items-bought T1 {A, D, B, C} T2 {D, A, C, E, B} T3 {A, B, E} T4 {A, B, D}

北京邮电大学计算机学院计算机网络第二次实验-IP和TCP数据分组的捕获和解析

计算机组成与系统结 构计算机组成与系统结构 第二次作业的答案

【第二次修订完全版】新概念英语第二册笔记pdf(96课全)

包含了非线性ode及在工程中的应用随堂第二次作业的所有内容

win10.1803第二次精简(新),直接用NTLite导入就可以使用

第三次上机作业 1. 编写First和Follow函数，实现其求解过程。 （1）FIRST集合计算方法： ① 若Xa..， 则将终结符ａ加入FIRST(X)中； ② 若X，则将加入FIRST(X)中； ③ 若XY…，且Y属于非终结符，则将FIRST(Y)\{}加入到FIRST(X)中；（注：“\”表示除去元素，即FIRST(Y)中的非元素加入到FIRST(X)中。以下同理。） ④ 若XY1Y2..YK,且Y1,Y2,..Yi-1都是非终结符，且Y1,Y2,..Yi-1的FIRST集合中均包含，则将FIRST(Yj)的所有非元素加入到FIRST(X)中，（j=1,2,..i）.特别地，若Y1~YK均有产生式，则将加到FIRST(X)中。 （2）FOLLOW集合计算方法： ① 对文法开始符号S，置$于FOLLOW(S)中。 ② 若有AB，则将FIRST()\{} 加入FOLLOW(B)中。 （此处 可以为空） ③ 若A B 或A B ,且  * （即 属于FIRST()），则将 FOLLOW(A)加入FOLLOW(B)中（此处 可以为空）。 2. 测试文法： A->BCDE B->aBA|ε C->F|ε D->b|c|ε E->e|ε F->d|ε

[实验目的] 1、学习如何使用XMLSPY集成开发环境完成XML Schema相关的开发工作。 2、掌握XML Schema与DTD之间的区别，能够完成两者之间的转换；掌握在XML Schema中如何定义元素和属性，如何使用限制、列表和合并派生自己的简单数据类型，如何定义复杂数据类型，全局/局部元素和数据类型之间的区别；如何将XML Schema文档关联到XML实例数据文档，并完成文档的有效性验证。 3、掌握如何准确定义数据之间的参照完整性约束，如何在模式中使用多态性支持，如何在文档中定义空值等等。 [实验内容和步骤] 1、使用XMLSPY集成开发环境，新建XML Schema文档，在各种不同的编辑视图中尝试采用不同的方式完成XML Schema文档的编辑和查看；并使用XMLSPY提供的便利，建立XML、Schema两者之间的关联，进行XML文档的良构以及有效性验证。 2、严格按照下图给出的文档模型，在XML Schema编辑环境的Schema视图中完成book.xsd的编写（不要使用Text视图进行编写）： 在上图中，没有指定简单类型元素和属性的数据类型，请根据合理的情况，完成数据类型的创建（至少使用到限制方式中的三种以上的限制方面），请在IDE的Details视图->type和Facets中完成上述任务。 在上图中，有三个title元素分别表示book、section和figure的标题，请定义下述类型： titleType：1-100个字符的文本； bookTitleType：titleType类型限制派生的子类型，要求取枚举值“Data On the Web”、“TCP/IP Illustrated”等； sectionTitleType：titleType类型限制派生的子类型，要求必须形如“1.xxxx”、“1-1.xxxx”等等（表示第一节、第一节下面的第一节等等，注意section是递归的形式）； figureTitleType：titleType类型限制派生的子类型，要求必须形如“1-1.xxxx” 、“1-1-1.xxxx”（表示第一节中的第一个图、第一节下面的第一节的第一个图等等）； 然后编写book.xml，并使用多态性（即所有title的类型均为titleType，而数据实例中指明具体类型），请确保通过文档有效性验证。 3、在上次的DTD实验中，我们编写了SpyBase1.xml、SpyBase2.xml、以及SpyBase1.dtd和SpyBase2.dtd，这次需要完成SpyBase1.xsd和SpyBase2.xsd，建立模式与数据之间的关联，并进行文档有效性验证。在编写的XSD文档SpyBase1.xsd中，要求使用key/keyref描述数据的实体完整性以及数据之间的参照完整性（SpyBase2.xml不需要，因为已经使用嵌套消除了参照关系）。 [实验思考] 与ID/IDREF相比，key/keyref有哪些优点，在使用上有何不同？ 假设SpyBase1.xml中的alias、mission、spy来自不同的命名空间中，如何在Schema中对其进行限定，请在XMLSPY中完成相应的xsd文档？修改SpyBase1.xml，并验证新的SpyBase1_2.xsd是否正确？ [提交时间及内容] 最后提交时间 2013年？月？日 提交内容 提交book.xsd、book.xml（使用多态）。 提交SpyBase1. xsd、SpyBase2. xsd。

toutiao_第二次课代码 解决spring-boot兼容velocity 本人亲测可用 ——2019.01.04上传

1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样 本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据 dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己 确定。 2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征 进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分 类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错 误率。（自行决定采用什么先验概率。） 3． 将样本和两次作业中得到的多个分类面画到由身高和体重组成的二维平面 上，尝试进行分析和讨论。（也可以在基本要求基础上自己设计其他实验，将 结果放到一起进行分析。）