Բովանդակություն:
2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Նախշերն ընդդեմ միտումների. ակնարկ
- Ա միտում որոշակի ժամանակահատվածում գնի ընդհանուր ուղղությունն է:
- Ա օրինակը տվյալների մի շարք է, որը հետևում է ճանաչելի ձևին, որն այնուհետև վերլուծաբանները փորձում են գտնել ընթացիկ տվյալների մեջ:
- Առևտրականների մեծամասնությունը առևտուր է անում այդ ուղղությամբ միտում .
Նաև հարցրեց՝ ինչպե՞ս եք նկարագրում տվյալների օրինաչափությունները:
Նախշերը տվյալների մեջ սովորաբար նկարագրվում են՝ կենտրոնի, տարածման, ձևի և անսովոր հատկանիշներով:
Ձևավորում
- Համաչափություն. Երբ այն գծագրվում է, սիմետրիկ բաշխումը կարող է բաժանվել կենտրոնում այնպես, որ յուրաքանչյուր կեսը մյուսի հայելային պատկերն է:
- Պիկերի քանակը. Բաշխումները կարող են ունենալ քիչ կամ շատ գագաթներ:
- Շեղվածություն.
- Համազգեստ.
Նաև գիտեք, թե ինչպես եք նկարագրում գրաֆիկի միտումը: Ա միտում գիծը (նաև կոչվում է լավագույն համապատասխանության գիծ) այն գիծն է, որը մենք ավելացնում ենք a-ին գրաֆիկ ցույց տալու ընդհանուր ուղղությունը, որով կարծես թե գնում են կետերը: Մտածեք մի « միտում «Որպես օրինաչափություն մաթեմատիկայի մեջ: Ինչ ձև էլ որ տեսնեք ա գրաֆիկ կամ տվյալների կետերի խմբի մեջ ա միտում.
Նմանապես, հարցնում են, թե որո՞նք են միտումների օրինաչափությունները և հարաբերությունները:
Նախշեր Պարտադիր չէ, որ տվյալներ ներառեն այս կամ այն կողմ, այլ նկարագրեն կրկնվող դիտարկումը: Հարաբերություններ նման են միտումները բայց ներառում է մաթեմատիկական հարաբերություններ , ինչպիսիք են ուժը և զանգվածը՝ հիմնված Նյուտոնի երկրորդ օրենքի վրա։
Ինչպե՞ս է օգտակար բացահայտել առաջացող օրինաչափությունները միտում փնտրելիս:
Առաջացող օրինաչափություններ մի շարք տարրեր են, որոնց հաճախականությունը զգալիորեն փոխվում է մի տվյալներից մյուսը: Նրանք են օգտակար որպես հավաքածուի տվյալների հավաքածուների մեջ ներհատուկ առկա տարբերությունների հայտնաբերման միջոց և ապացուցված է, որ այն հզոր մեթոդ է ճշգրիտ դասակարգիչներ կառուցելու համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է լավագույնս նկարագրում կեղծ անալոգիայի սխալը:
Կեղծ անալոգիան ոչ պաշտոնական մոլորություն է: Դա ոչ ֆորմալ մոլորություն է, քանի որ սխալը կապված է այն բանի հետ, թե ինչի մասին է փաստարկը, և ոչ թե փաստարկը: Անալոգիան առաջարկում է, որ երկու նման հասկացություններ (A և B) ընդհանուր հարաբերություններ ունեն որոշ սեփականության հետ: A-ն ունի X հատկություն, հետևաբար B-ն պետք է ունենա նաև X հատկություն
Արդյո՞ք բոլոր օրինաչափությունները հետաքրքիր են տվյալների արդյունահանման մեջ:
Ի տարբերություն տվյալների մոդելավորման ավանդական առաջադրանքի, որտեղ նպատակը բոլոր տվյալները մեկ մոդելով նկարագրելն է, օրինաչափությունները նկարագրում են տվյալների միայն մի մասը [27]: Իհարկե, տվյալների շատ մասեր, և հետևաբար շատ օրինաչափություններ, ամենևին էլ հետաքրքիր չեն: Օրինակների մայնինգի նպատակն է բացահայտել միայն նրանք, որոնք կան
Ի՞նչ է նշանակում, եթե ինչ-որ մեկին նկարագրում են որպես թեմայի վերաբերյալ ավտոդիտակտ:
Autodidact-ը կարող է վերաբերել որևէ առարկայի հմտություններ ունեցող մեկին, բայց որևէ առարկայի ֆորմալ կրթություն չունի, բայց նաև մեկին, ով «կրթված» է առանց պաշտոնական դպրոցում սովորելու:
Ինչպե՞ս եք նկարագրում ալգորիթմը:
Ալգորիթմը (արտասանվում է AL-go-rith-um) խնդրի լուծման ընթացակարգ կամ բանաձև է, որը հիմնված է նշված գործողությունների հաջորդականության վրա: Համակարգչային ծրագիրը կարելի է դիտարկել որպես մշակված ալգորիթմ: Մաթեմատիկայի և համակարգչային գիտության մեջ ալգորիթմը սովորաբար նշանակում է փոքր ընթացակարգ, որը լուծում է կրկնվող խնդիր
Ինչու՞ ենք մենք օգտագործում ադապտերների օրինաչափությունները:
Սահմանում. ադապտերների օրինաչափությունը դասի միջերեսը վերածում է մեկ այլ ինտերֆեյսի, որը հաճախորդները ակնկալում են: Ադապտերը թույլ է տալիս դասերին աշխատել միասին, որոնք այլ կերպ չեն կարող լինել անհամատեղելի միջերեսների պատճառով