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江苏开放大学计算机科学数学BBS2:以单个正态分布为背景,自选一例,确定均值μ的95%的置信区间
以单个正态分布为背景,自选一例,确定均值μ的95%的置信区间(σ²已知或未知均可)。 要求: 1.请在规定时间内按时提交,否则会影响成绩哦! 2.请独立作答,雷同帖一律无成绩。 参考答案: 假设我们有一个正态分布的数据集,并且我们想要确定该分布的均值μ的95%置信区间。这里我们假设σ²已知,因为如果我们不知道σ²,我们通常会使用一个更加复杂的方法来估计它。 …
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江苏开放大学计算机科学数学BBS1:两个向量的夹角如何求解?如何判断两个向量是否正交?
通过一、二单元的学习,你对向量和矩阵是否有了新的认识?试从以下两个问题中任选一问作答,可以 举例说明。 1.两个向量的夹角如何求解?如何判断两个向量是否正交? 2.线性方程组的解有哪几种情况?如何判断? 要求: 1.请在规定时间内按时提交,否则会影响成绩哦! 2.请独立作答,雷同帖一律无成绩。 参考答案:两个向量正交的计算是它们的内积(点积)为零。因此,可以…
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江苏开放大学数据科学导论BBS1:我对数据科学的认识
江苏开放大学数据科学导论BBS1:讨论主题 我对数据科学的认识 二、讨论说明 数据学家认为,世界的本质是数据,万事万物都可以看作是可以理解的数据流,这为我们认识和改造世界提供了一个从未有过的视角和世界观。 进入互联网时代的我们,每天都在产生大量的存储在计算机中的数据。人类正在不断的通过采集、量化、计算、分析各种事物,来重新解释和定义这个世界,并通过数据来消除…
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江苏开放大学数据挖掘技术主题BBS2:各位学员,通过课程的学习,请回顾主要的数据挖掘技术有哪些,请选择一种技术,分析它的发展前景如何?
江苏开放大学数据挖掘技术主题BBS2:各位学员,通过课程的学习,请回顾主要的数据挖掘技术有哪些,请选择一种技术,分析它的发展前景如何? 评判依据: (1)列举数据挖掘技术 (2)谈谈发展前景预测 (3)杜绝雷同 参考答案:数据挖掘技术主要包括以下几种: 1. 关联规则挖掘:这是一种挖掘大量数据中项集之间有趣关系的技术。例如,购物篮分析就是一种关联规则挖掘的典…
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江苏开放大学数据挖掘技术BBS1:大数据时代数据挖掘技术主要应用在哪些领域?你感触比较深的是什么。
江苏开放大学数据挖掘技术主题讨论1:大数据时代数据挖掘技术主要应用在哪些领域?你感触比较深的是什么。 评判依据: (1)应用领域有哪些 (2)谈谈自身感受 (2)杜绝雷同 参考答案:大数据时代,数据挖掘技术被广泛应用于以下领域: 1. 商业领域:数据挖掘技术可以帮助企业进行市场分析、客户细分、趋势预测等,从而实现更好的商业决策。 2. 医疗领域:数据挖掘技术…
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江苏开放大学现代汉语进阶BBS2:语法学里的词法和句法各研究些什么。
江苏开放大学现代汉语进阶BBS2:语法学里的词法和句法各研究些什么。 参考答案:语法学分词法和句法两个部分。词法的研究范围包括词的语法分类和各类词的构成、词形变化。例如语素构成词的类型有哪几种词形变化的方式及其表示的意义有哪些等。句法的研究以短语和句子为研究对象,研究语句结构的类型和规则。
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江苏开放大学现代汉语进阶BBS1:充当谓语的名词类型?动词单独作谓语的条件。
江苏开放大学现代汉语进阶BBS1:(1)充当谓语的名词类型?(2)动词单独作谓语的条件。 问题1参考答案:充当谓语的名词主要分为以下几类: 1. 名词谓语句:由名词(一般是时间名词)充当谓语的句子。例如:“今天阴天。” 2. 数量谓语句:由数量短语充当谓语的句子。例如:“新来的厂长四十来岁。” 3. 定中谓语句:由定语和中心语构成的定中短语充当谓语的句子。例…
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江苏开放大学大数据可视化BBS2︰说说你知道哪些开源可视化库和典型的可视化组织?
1、说说你知道哪些开源可视化库?它们分别有什么特点。 2、请查阅典型的可视化组织的相关文献,结合本单元的课程内容回答有哪些典型的可视化组织。 参考答案:我知道的开源可视化库包括React-vis、ApexCharts、Cytoscape、D3.js和Dance.js。React-vis是一个适用于React的开源可视化库,它提供了创建各种图表类型的功能,包括…
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江苏开放大学大数据可视化BBS1︰数据可视化面临的挑战有哪些?
江苏开放大学大数据可视化BBS1:随着大数据技术日益成熟,数据可视化也得到了迅猛的发展。但与此同时,数据可视化存在着许多问题,面临着巨大的挑战。 同学们请查阅相关文献和网上资源讨论数据可视化面临的挑战有哪些。 参考答案:数据可视化在大数据场景中面临以下挑战: 1. 数据规模:大数据集给可视化处理和计算带来了挑战,需要更高效和分布式的方法来处理海量数据。 2.…
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江苏开放大学机器学习BBS:列举一个数据“过拟合”的例子,谈—谈过拟合带来的后果
江苏开放大学机器学习BBS:维度灾难最直接的后果就是“过拟合”,进而导致分类错误,这也是数据降维研究的初衷。 请你列举一个数据“过拟合”的例子,谈—谈过拟合带来的后果,并提出—种数据降维的方法来解决该问题。 参考答案:过拟合是一个机器学习中的常见问题,它发生在模型对训练数据过度拟合,导致在新的、未见过的数据上表现不佳。 例如,假设我们有一个分类猫和狗的机器学…