ryan98

摘要： 信息图形化 利用图形可以对数据进行直观的阐释 频数是一种统计方法，用于描述一个类别中有多少个项 标度会产生误解（从0开始和从10开始） 条形图可以用来展示类别数据（展示每一项占总体的频数） 直方图中，长方形面积表示频数 使用折线图表示频数累计 集中趋势的度量 通过平均值，我们可以找到最有代表性的数据 阅读全文

摘要： linux linux目录结构 **Bin：**全称binary，含义是二进制。该目录中存储的都是一些二进制文件，文件都是可以被运行的。 Dev：该目录中主要存放的是外接设备，例如盘、其他的光盘等。在其中的外接设备是不能直接被使用的，需要挂载（类似window下的分配盘符）。 Etc：该目录主要存储 阅读全文

摘要： ch4—对象和类（基础） 本单元内容，主要是声明类、用类定义对象，以及初步使用对象编写程序的方法。 本单元中最容易让人迷惑的就是对象的初始化、对象内部的数据成员的初始化问题。 本单元中难以理解的概念是 this 指针。这个特殊的指针，很难简单地用文字描述清楚它的含义。想要理解this指针，一定要看相 阅读全文

摘要： ch1_算法简介 对数的定义：幂运算的逆运算 大O表示法：指出算法有多快，也就是算法运行时间的增速 谈论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加 O（logn）比O（n）快 算法运行时间是从增速的角度衡量的 ch2_选择排序 数组：意味着所有数据在内存中是紧密相连的 数 阅读全文

摘要： 关联规则 基本概念 频繁模式：频繁出现在数据集中的模式，比如频繁的商品（面包牛奶） 支持度：规则有没有用，比如面包牛奶出现的概率占所有顾客购买的20%，那么他的支持度就是20% 置信度：规则的确定性，就是规则是否靠谱:P(B|A) 关联规则的挖掘过程： 找出所有的频繁项集（决定总体性能） 由频繁项集 阅读全文

摘要： ch3 数据预处理 为什么要进行数据预处理： 好的数据带来好的数据挖掘质量，trash in trash out，没有好的数据，就没有有用的知识。我们用准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释性来评估数据质量 数据预处理主要任务 数据清洗：填写缺失值、光滑噪声数据、识别离群点，纠正数据的不一致 阅读全文

摘要： CH2-认识数据 属性 数据集由数据对象组成（也就是每一个实体，样本），数据对象用属性（维度、特征）描述 标称属性：一些符号和事物的名称，是分类的而不必具有意义的序列，如头发颜色和学历是描述人的属性。 二元属性：只有0、1两种状态，可以对称（男/女），也可以不对称（HIV阴性） 序数属性： 具有有意 阅读全文

摘要： 数据结构-图 概念 图（Graph）：表示多对多的关系，将线性表和树包含在内 包含： 一组顶点V（vertex） 一组边，通常用E（edge）表示 边是一组定点对： 有向边<v,w>表示从v指向w的边 不考虑重边和自回路 抽象数据类型定义 类型名称：图 数据对象集：非空的有限顶点集和一个有限边集合E 阅读全文

摘要： 介绍了堆的特性，注意结构性和有序性，注意堆是利用数组表示的，注意堆得插入操作中的哨兵节点。注意堆的删除操作，也就是下滤，也就是根节点和子节点调换的思想 阅读全文

摘要： 二叉搜索树的相关概念，判别二叉搜索树和序列是否相同 阅读全文