Data Mining Assignment 2
(完整版)数据库重要术语(中英文)
单词汇总(数据库专业一点的词汇其实主要就是每章后面review items的内容,在这里简单列一下,如果你实在没时间看书,至少这些单词要熟悉.)：1. 数据库系统：database system(DS),database management system(DBMS)2.数据库系统(DS),数据库治理系统(DBMS )3. 关系和关系数据库table= relation , column = attribute 属性,domain, atomic domain, row= tuple ,relational database, relation schema, relation instance, database schema, database instance;4.表=关系,列=属性属性,域,原子域,排二元组,关系型数据库,关系模式,关系实例,数据库模式,数据库实例；1. key 们：super key, candidate key, primary key, foreign key, referencing relation, referenced relation;2.超码,候选码,主码,外码,参照关系,被参照关系5.关系代数(relational algebra): selection, project, natural join, Cartesian product, set operations, union, intersect, set difference( except\minus), Rename, assignment, outer join, grouping, tuple relation calculus6.(关系代数)：选择,工程,自然连接,笛卡尔积,集合运算,集,交集,集合差(除负),重命名,分配,外连接,分组,元组关系演算7.sql组成：DDL ：数据库模式定义语言,关键字：createDML ：数据操纵语言,关键字：Insert > delete、updateDCL ：数据库限制语言,关键字：grant、removeDQL ：数据库查询语言,关键字：select8.3.SQL 语言：DDL , DML , DCL , QL , sql query structure, aggregate functions, nested subqueries, exists(as an operator), unique(as anoperator), scalar subquery, assertion, index(indices), catalogs, authorization, all privileges, granting, revoking , grant option, trigger, stored procedure, stored function4.SQL语言：DDL , DML , DCL , QL , SQL查询结构,聚合函数,嵌套子查询,存在(如运营商),独特的(如运营商),标量子查询,断言指数(指数),目录,授权,所有权限,授予,撤销,GRANT OPTION ,触发器,存储过程,存储函数9. 表结构相关：Integrity constraints, domain constraints, referential integrity constraints10.完整性约束,域名约束,参照完整性约束5.数据库设计(ER 模型)：Entity-Relationship data model, ER diagram, composite attribute, single-valued and multivalued attribute,derived attribute, binary relationship set, degree of relationship set, mapping cardinality, 1-1, 1-m, m-n relationship set (one to one, one to many, many to many), participation, partial or total participation, weak entity sets, discriminator attributes, specialization and generalization6.实体关系数据模型,ER图,复合属性,单值和多值属性,派生属性,二元关系集,关系集,映射基数的程度,1-1, 1-米,MN关系集合(一对一,一对多,多对多),参与局部或全部参与,弱实体集,分辨符属性,特化和概化11. 函数依赖理论：functional dependence, normalization, lossless join (or lossless) decomposition,First Normal Form (1NF), the third normal form (3NF), Boyce-codd normal form (BCNF), R satisfies F, F holds on R, Dependency preservation 保持依赖,Trivial, closure of a set of functional dependencies 函数依赖集的闭包,closure of a set of attributes 属性集闭包,Armstrong 's axioms Armstrong 公理,reflexivity rule 自反律,augmentation rule,增广率, transitivity 传递律,restriction of F to R i F 在Ri 上的限定,canonical cover 正那么覆盖, extraneous attributes 无关属性,decomposition algorithm 分解算法.7.函数依赖,标准化,无损连接〔或无损〕分解,第一范式〔1NF〕,第三范式〔3NF〕 BC范式〔BCNF〕, R满足F, F持有R,依赖保存,平凡,一组函数依赖封闭,一组属性,8. 事务：transition, ACID properties ACID特性,并发限制系统concurrency control system,故障恢复系统recovery system,事务状态transition state,活动的active,局部提交的partiallycommitted,失败的failed,中止的aborted,提交的committed,已结束的terminated,调度schedule,操作冲突conflict of operations, 冲突等价conflict equivalence,冲突可串彳f化conflictserializablity ,可串行化顺序serializablity order,联级回滚cascading rollback,封锁协议lockingprotocol ,共享〔S〕锁shared-mode lock 〔S-lock〕,排他〔X〕锁exclusive -mode lock 〔X-lock〕, 相容卜i compatibility,两阶段封锁协议2-phase locking protocol,意向锁intention lock,时间戳timestamp, 恢复机制recovery scheme,日志log, 基于日志的恢复log-based recovery, 延迟的修改deferredmodification,立即的修改immediate modification,检查点checkpoint.数据库系统DBS Database System数据库系统应用Database system applications文件处理系统file-processing system数据不一致性data inconsistency——致性约束consistency constraint数据抽象Data Abstraction实例instance模式schema物理模式physical schema逻辑模式logical schema物理数据独立性physical data independence数据方^型data model实体-联系模型entity-relationship model 〔E-R〕关系数据模型relational data model基于对象的数据模型object-based data model半结构化数据模型semistructured data model数据库语言database language数据定义语言data-definition language数据操纵语言data-manipulation language查询语言query language元数据metadata应用程序application program标准化normalization数据字典data dictionary存储治理器storage manager查询治理器query processor事务transaction原子性atomicity故障恢复failure recovery并发限制concurrency-control两层和三层数据库体系结构two-tier/three-tier数据才2掘data mining数据库治理员DBA database administrator表table关系relation元组tuple空值null value数据库模式database schema数据库实例database instance关系模式relation schema关系实例relation instance码keys超码super key候选码candidate key主码primary key外码foreign key参照关系referencing relation被参照关系referenced relation属性attribute域domain原子域atomic domain参照完整性约束referential integrity constraint模式图schema diagram查询语言query language过程化语言procedural language非过程化语言nonprocedural language关系运算operations on relations选择元组selection of tuples选择属性selection of attributes自然连接natural join笛卡尔积Cartesian product集合运算set operations关系代数relational algebraSQL 查询语言SQL query structureSelect 字句select clauseFrom 字句from clauseWhere 字句where clause自然连接运算natural join operationAs 字句as clauseOrder by 字句order by clause相关名称 (相关变量,元组变量) correlation name (correlation variable , tuple variable ) 集合运算set operationsUnionInterestExcept空值null values真值"unknown " truth “ unknown 〞聚集函数aggregate functionsavg, min, max, sum, countgroup byhaving嵌套子查询nested subqueries集合比拟set comparisons{ «,? 二 ,〉〉,?=}{some , all}existsuniquelateral 字句lateral clausewith 字句with clause标量子查询scalar subquery数据库彳修改database modification删除deletion插入insertion更新updating参照完整性referential integrity参照完整T约束referential Hntegrity constraint 或子集依赖subset dependency 可延迟的deferrable断言assertion连接类型join types内连接和夕卜连接inner and outer join左外连接、右外连接和全外连接left、right and full outer joinNatural连接条件、using连接条件和on连接条件natural using and so on 视图定义view definition物化视图materialized views视图更新view update事务transactions提交commit work回滚roll back work原子事务atomic transaction完整性约束integrity constraints域约束domain constraints唯——性约束unique constraintCheck 字句check clause参照完整性referential integrity级联删除cascading delete级联更新cascading updates断言assertions日期和时间类型date and time types默认值default values索弓I index大对象large object用户定义类型user-defined types域domains目录catalogs模式schemas授权authorization权卜M privileges选择select插入insert更新update所有权限all privileges授予权卜M granting of privileges收回权卜M revoking of privileges授予权限的权限privileges to privilegesGrant option角色roles视图授权authorization on views执行授权execute authorization调用者权限invoker privileges行级授权row-level authorizationJDBCODBC预备语句prepared statements 访问元数据accessing metadata SQL 注入SQL injection 嵌入式SQL embedded SQL 游标cursors 可更新的游标updatable cursors 动态SQL dynamic SQL SQL 函数SQL functions 存储过程stored procedures 过程化结构procedural constructs夕卜部语言例程external language routines触发器triggerBefore 和after 触发器before and after triggers过渡变量和过渡表transition variables and tables递归查询recursive queries单调查询monotonic queries排名函数ranking functionsRankDense rankPartition by分窗windowing联机分析处理〔OLAP 〕 online analytical processing多维数据multidimensional data度量属性measure attributes维属性dimension attributes转轴pivoting数据立方体data cube切片和切块slicing and dicing上卷和下钻rollup and drill down交叉表cross-tabulation第七章实体-联系数据模型Entity-relationship data model实体和实体集entity and entity set属性attribute域domain简单和复合属T生simple and composite attributes单值和多值属T生single-valued and multivalued attributes空值null value派生属性derived attribute超码、候选码以及主码super key ,candidate key, and primary key联系和联系集relationship and relationship set二元联系集binary relationship set联系集的度degree of relationship set描述性属性descriptive attributes超码、候选码以及主码super key ,candidate key, and primary key角色role自环联系集recursive relationship setE-R 图E-R diagram映射基数mapping cardinality——对——联系one-to-one relationship——对多联系one-to-many relationship多对——联系many-to-one relationship多对多联系many-to-many relationship参与participation全部参与total participation局部参与partial participation弱实体集和强实体集weak entity sets and strong entity sets分辨符属性discriminator attributes标识联系identifying relationship特化和概化specialization and generalization超类和子类superclass and subclass属性继承attribute inheritance单和多继承single and multiple inheritance条件定义的和用户定义的成员资格condition-defined and userdefined membership 不相交概化和重叠概化disjoint and overlapping generalization全部概化和局部概化total and partial generalization聚集aggregationUMLUML 类图UML class diagram第八章E-R 模型和标准化E-R model and normalization分解decomposition函数依赖functional dependencies无损分解lossless decomposition原子域atomic domains第一范式(1NF) first normal form(1NF)合法关系legal relations超码super keyR 满足 F R satisfies FF在R上成立 F holds on RBoyce-Codd 范式BCNF Boyce-Codd normal form(BCNF)保持依赖dependency preservation第三范式(3NF) third normal form(3NF)平凡的函数依赖thivial functional dependencies函数依赖集的闭包closure of a set of functional dependenciesArmstrong 公理Armstrong s axioms属性集闭包closure of attribute setsF 在Ri 上的限定restriction of F to Ri正贝 1 覆盖canonical cover无关属T生extraneous attributesBCNF 分解算法BCNF decomposition algorithm3NF 分解算法3NF decomposition algorithm多值依赖multivalued dependencies第四范式(4NF) fourth normal form(4NF)多值依赖的限定restriction of a multivalued independency投影-连接范式(PJNF) project-join normal form(PJNF)域-码范式(DKNF ) domain-key normal form(DKNF)泛关系universal relation唯一角色假设unique-role assumption 去标准化denormalization。
数据挖掘第三版第二章课后习题答案
1.1什么是数据挖掘？（a）它是一种广告宣传吗？（d）它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出一种观点，说数据挖掘是数据库进化的结果，你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式知识领域做相同的事（d）当把数据挖掘看做知识点发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤答：数据挖掘比较简单的定义是：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。
因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。
数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。
当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作；数据挖掘，基本步骤，使用智能方法提取数据模式；模式评估，根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；知识表示，使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识1.3定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。
Introduction to Data Mining
9
Evolution of Sciences
Before 1600, empirical science 1600-1950s, theoretical science
Each discipline has grown a theoretical component. Theoretical models often motivate experiments and generalize our understanding.
1980s:
RDBMS, advanced data models (extended-relational, OO, deductive, etc.) Application-oriented DBMS (spatial, scientific, engineering, etc.)
1990s:
Work hard Be honest
7
What is Data Mining?
Data mining (knowledge discovery from data)
© Deng Cai, College of Computer Science, Zhejiang University
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data Data mining: a misnomer?
1990-now, data science
The flood of data from new scientific instruments and simulations The ability to economically store and manage petabytes of data online The Internet and computing Grid that makes all these archives universally accessible Scientific info. management, acquisition, organization, query, and visualization tasks scale almost linearly with data volumes. Data mining is a major new challenge!
机器学习技术如何处理不平衡的数据集
机器学习技术如何处理不平衡的数据集在机器学习领域，数据集的不平衡性是一个常见的问题。
不平衡数据集是指其中某一类别的样本数远远超过另一类别的样本数。
这种情况在实际问题中经常出现，比如罕见疾病的诊断、信用卡欺诈检测等。
处理不平衡数据集是一项具有挑战性的任务，而机器学习技术可以帮助我们应对这个问题。
一种常见的处理策略是过采样（Oversampling），即增加少数类别的样本数量。
过采样的方法有多种，比如重复采样、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
重复采样就是简单地复制少数类别样本，以使其数量与多数类别相等。
SMOTE则是生成一些合成的少数类别样本。
通过在少数类别样本之间进行插值，生成与原样本类似但又具有一定差异性的新样本，并将其加入到训练集中。
通过过采样，可以使得模型更关注于少数类别，提高对其的分类能力。
另一种处理策略是欠采样（Undersampling），即减少多数类别的样本数量。
欠采样的方法有随机欠采样和有选择性的欠采样。
随机欠采样是随机选择多数类别样本，以使其数量与少数类别相等。
有选择性的欠采样则是根据一定的规则选择多数类别样本，通常是与少数类别样本的距离或相似性有关。
欠采样可以减少多数类别对模型的影响，使分类器更加关注少数类别。
然而，欠采样也可能会导致丢失一些重要的多数类别信息，因此在选择欠采样策略时需要谨慎。
除了过采样和欠采样，还有一些其他的方法可以处理不平衡数据集。
一种方法是使用权重调整（Weighting）。
通过给少数类别样本赋予较高的权重，使其在模型训练过程中更受重视。
例如，在支持向量机（SVM）中，可以通过调整正则化参数C来改变样本的权重。
另一种方法是采用集成学习（Ensemble Learning）。
集成学习通过组合多个弱分类器，利用它们的弱点和强点，提高整体分类器的性能。
在处理不平衡数据集时，可以使用集成学习方法，如随机森林（Random Forest）或梯度提升（Gradient Boosting），来提高分类器对少数类别的识别能力。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。
以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。
2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。
特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。
3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。
4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。
5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。
6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。
7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。
分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。
8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。
聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。
9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。
orange data mining 用法
orange data mining 用法
Orange Data Mining 是一个基于Python的数据可视化和数据分析工具，特别适用于数据挖掘任务。
以下是一些基本的用法步骤：
通过图形用户界面（GUI）使用Orange3：
1. 安装与启动：
首先按照之前的指令安装Orange3，创建并激活虚拟环境后，通过conda安装Orange3。
启动Orange3应用程序。
2. 导入数据：
打开Orange3，点击“File”菜单或工具栏上的“Ope n Data”按钮导入数据集，支持多种格式，如CSV、Excel 等。
数据导入后，可以在“Data Table”视图中查看和编辑数据。
3. 数据预处理：
使用Orange提供的各种数据预处理组件，包括但不限
于特征选择、离散化、标准化、缺失值处理等。
4. 可视化探索：
利用内置的可视化模块，如scatter plots、histogr ams、box plots等来探索数据分布和关系。
5. 建模与分析：
将数据拖放到机器学习算法组件上，如分类器、回归器、聚类器等进行训练和预测。
可以利用评估组件（如Cross Validation）检验模型性能。
6. 工作流构建：
在Orange的工作流界面上，可以通过拖拽方式将各个组件连接起来形成数据处理和分析流水线。
以上仅为简单示例，实际应用中可根据具体需求调整和扩展上述操作。
对于详细教程和API文档，请参考官方文档。
二分k均值聚类算法
二分k均值聚类算法二分k均值聚类算法是一种常用的聚类算法，它是基于k均值聚类算法的改进版本。
在本文中，我将详细介绍二分k均值聚类算法的原理、步骤以及应用场景。
一、算法原理二分k均值聚类算法主要思想是将数据集划分为k个簇，每个簇由一个质心来代表。
算法的核心是通过迭代的方式不断优化簇的划分和质心的更新，直到达到停止条件。
具体而言，算法的步骤如下：1. 初始化：随机选择一个样本作为初始质心，将所有样本划分到该簇。
2. 迭代更新：对于每个簇，计算该簇的误差平方和（SSE），然后将该簇一分为二，形成两个子簇。
3. 质心更新：更新每个簇的质心，即计算每个簇内样本的平均值，并将其作为新的质心。
4. 重复迭代：重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件，例如达到预定的迭代次数或者簇的数量达到预定的值。
二、算法步骤下面我们将详细介绍二分k均值聚类算法的步骤。
1. 初始化：随机选择一个样本作为初始质心，将所有样本划分到该簇。
同时，将初始质心和初始簇的SSE值保存起来。
2. 迭代更新：对于每个簇，计算该簇的SSE。
然后将该簇一分为二，形成两个子簇。
具体而言，可以使用二分k均值聚类算法中的k均值聚类来划分子簇。
3. 质心更新：更新每个簇的质心，即计算每个簇内样本的平均值，并将其作为新的质心。
4. 重复迭代：重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件。
常见的停止条件包括达到预定的迭代次数或者簇的数量达到预定的值。
三、算法应用二分k均值聚类算法在实际应用中具有广泛的应用场景，特别是在数据挖掘和机器学习领域。
1. 图像分割：可以使用二分k均值聚类算法将图像划分为不同的区域，从而实现图像的分割和目标提取。
2. 文本聚类：可以使用二分k均值聚类算法将文本数据划分为不同的簇，实现文本的分类和聚类分析。
3. 电商推荐：可以使用二分k均值聚类算法将用户的购买记录划分为不同的簇，从而实现个性化的商品推荐。
4. 社交网络分析：可以使用二分k均值聚类算法将用户的社交关系划分为不同的簇，分析用户的社交行为和社交影响力。
深度学习技术的使用中如何处理数据不平衡
深度学习技术的使用中如何处理数据不平衡在深度学习中，数据不平衡是一个常见但具有挑战性的问题。
当训练数据中的某些类别样本数量远远多于其他类别时，模型会更倾向于预测数量较多的类别，导致对数量较少的类别预测不准确。
因此，如何处理数据不平衡成为了深度学习领域中的一个重要课题。
数据不平衡问题在许多实际应用中普遍存在，如医学诊断中的罕见疾病检测、金融欺诈检测等。
如果不加以处理，模型将很难准确预测少数类别，从而影响整个系统的性能。
下面将介绍一些常见的处理方法，用于解决深度学习中的数据不平衡问题。
1. 重采样方法重采样方法是一种处理数据不平衡的传统方法。
它通过增加少数类样本或减少多数类样本的数量来达到平衡数据的目的。
常见的重采样方法包括欠采样和过采样。
欠采样通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。
这种方法可能会导致信息丢失，因为我们舍弃了一部分多数类样本。
过采样通过复制少数类样本或生成新的少数类样本来增加少数类的数量。
然而，过采样可能会引入噪声或冗余样本，导致过拟合问题。
2. 类别权重方法类别权重方法是一种通过调整样本权重来平衡数据集的方法。
它给予少数类别更高的权重，使得模型更关注少数类别。
在深度学习中，我们可以通过设置损失函数中类别的权重来实现。
常用的类别权重方法有平衡权重法和自适应权重法。
平衡权重法通过将多数类样本的权重调低，将少数类样本的权重调高，从而达到平衡数据的目的。
自适应权重法则根据样本的分布情况自动调整权重，使得模型能够更好地适应数据分布的变化。
3. 生成模型方法生成模型方法是一种通过生成新的样本来平衡数据集的方法。
常见的生成模型方法包括SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和GAN （Generative Adversarial Networks）。
SMOTE是一种过采样方法，它通过合成新的少数类样本来增加少数类的数量。
SMOTE通过计算少数类样本之间的距离，在特征空间中生成新的样本。
如何解决深度学习中的不平衡数据问题(三)
深度学习作为一种广泛应用的机器学习方法，在许多领域都取得了重大突破。
然而，深度学习中存在一个常见的问题：不平衡数据。
不平衡数据是指训练数据中不同类别的样本数量差异巨大的情况。
这种情况常见于现实世界的许多应用场景，如医学诊断、金融欺诈检测等。
在这篇文章中，我将讨论如何解决深度学习中的不平衡数据问题。
在深度学习中，不平衡数据问题会导致模型对少数类别的样本学习不充分，从而降低模型的性能。
有些算法更倾向于预测多数类别，而忽视了少数类别。
为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法。
首先，一种常见的方法是过采样。
过采样是指通过复制少数类别的样本来增加其数量，从而平衡数据。
最简单的过采样方法是随机复制样本，这种方法容易导致模型过于关注少数类别，从而引入过拟合的风险。
为了避免过拟合，我们可以使用更加复杂的过采样算法，比如SMOTE算法。
SMOTE算法通过在少数类别样本之间进行插值，生成新的合成样本。
这样可以增加少数类别的样本数量，同时避免了直接复制样本带来的问题。
过采样的优点是简单易实施，但需要注意使用合适的方法来平衡样本。
除了过采样，还可以尝试欠采样的方法来解决不平衡数据问题。
欠采样是指通过删除多数类别的样本来减少其数量，从而平衡数据。
欠采样的方法有很多种，比如随机欠采样、聚类欠采样等。
随机欠采样是指随机删除多数类别的样本，这种方法可能会丢失一些重要信息，导致模型的性能下降。
聚类欠采样是指使用聚类算法将多数类别样本聚成少数个簇，然后从每个簇中选择一个代表样本。
这种方法可以保留更多的信息，减少了数据的冗余性。
欠采样的优点是可以减少计算复杂度和存储需求，但需要注意保持样本的代表性。
除了过采样和欠采样，还可以尝试一些更加复杂的方法来解决不平衡数据问题。
比如集成学习方法。
集成学习是指将多个模型的预测结果进行组合，以获得更好的性能。
在不平衡数据问题中，我们可以使用集成学习方法来平衡模型对不同类别的关注程度。
常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting等。
(完整版)信息管理与信息系统专业英语词汇总结
Lesson1distributed applications 分布式应用程序competitive advantage 竞争优势data warehouses 数据仓库incompatible databases 不兼容数据库decision support systems 决策支持系统executive information systems 执行信息系统DBMS——database management systems 数据库管理系统entry 款目metadata 元数据mainframe computer大型计算机desktop computer台式计算机laptop computer膝上型计算机spreadsheet 电子表格LAN ------local area network 局域网database server 数据库服务器user views 用户视图data security 数据安全性data integrity 数据完整性concurrent user 并发用户data updating 数据更新data redundancy 数据冗余consistency of data and metadata 数据和元数据的一致性distributed database 分布式数据库telecommunications network 远程通讯网Lesson2automatic indexing自动标引human indexing 人工标引extraction indexing 抽词标引assignment indexing赋词标引controlled vocabulary 受控词表non-substantive words 非实意词index terms 标引词automatic stemming 自动抽取词干weight 权值clue words 提示词inverted file 倒排文档absolute frequency 绝对词频relative frequency 相对词频information retrieval 信息检索syntactic criteria 句法规则word string 词串NLDB——Natural Language DataBase 自然语言数据库MAI——machine-aided indexing 机器辅助标引recall ratio 查全率precision ratio 查准率descriptor 叙词thesaurus 叙词表semantic vocabulary 语义词表concept headings 概念标题consistency of indexing 标引的一致性underassignment 欠量赋词overassignment 过量赋词back file 备份文件main heading 主标题subheading 副标题access point 检索点Lesson3machine-readable form 机读形式source document 源文献subject indexing 主题标引back-of-the-book indexing书后标引indexing scheme 标引方案NFAIS——National Federation of Abstracting and Information Services（美国）国家文摘与信息服务联合会scope notes 范围注释permuted list 轮排词表CAS——Chemical Abstracts Service 化学文摘社character set 字符集statistical correlation 统计关联ISI——Institute for Scientific Information （美国）科学情报社co-citation indexing 共引文标引SCI——Science Citation Indexes 科学引文索引SSCI——Social Science Citation Indexes 社会科学引文标引bibliometric analysis 书目计量分析Lesson4performance enhancement 性能改善scarce resources 稀缺资源proxy servers 代理服务器JAVA executables JAV可执行程序source code 源代码streaming media 流媒体outsourcing 业务外包wild card characters 通配符real-time traffic analysis 实时流量分析static web pages 静态网页ISDN——Integrated Services Digital Network 综合服务数据网URL——Uniform Resource Locator 统一资源定位符HTML——Hypertext Markup Language 超文本标识语言CGI——Common Gateway Interface 公共网关接口XML——Extension Markup Language 扩展标识语言OR——Operation Record 操作记录IIS——Internet Information Services 网络信息服务Lesson5IR——information retrieval 信息检索search engine spam 搜索引擎垃圾soft computing 软计算data mining 数据挖掘information fusion 信息融合classification 分类clustering 聚类thesaurus construction 词表构建Web page categorization 网页分类JPG——Joint Photographic Experts Group 图像文件格式GIF——Graphics Interchange Format 可交换的图像文件格式PNG——Portable Network Graphic 可移植的网络图像文件格式the WWW Consortium 万维网联盟HTTP——Hypertext Transfer Protocol 超文本传输协议TCP——Transfer Control Protocol 传输控制协议ASCII——American Standard Code for Information Interchange 美国信息互换标准代码CPUCentral Processing Unit 中央处理器Lesson6black－box services 黑箱服务delivering information 传递信息videoconferencing 视频会议cross reference互见，相互参照timeliness 及时性cross check 交叉检查，核对knowledge framework 知识结构Lesson7IP——intellectual property 知识产权electronic holdings of libraries 电子馆藏information infrastructure 信息基础设施copyright 版权patent 专利exclusive right 专有权subsequent editions 后续版本Lesson8encryption technologies 加密技术decrypted digital version 解密数字版本fair use doctrine 公平利用原则authenticity and integrity of the information 信息的可靠性和完整性DMCA——the Digital Millennium Copyright Act 数字千年版权法DVD——digital video diskencyclopedias 百科全书Lesson9CKO——chief knowledge officer 知识主管knowledge sharing 知识共享manual 手册competitive intelligence 竞争情报search engine 搜索引擎artificial intelligence 人工智能drill-down access 深度查询accessibility 可获得性knowledge discovery 知识发现quantitative data 定量数据qualitative data 定性数据virtual warehouses 虚拟(数据)仓库virtual library 虚拟图书馆relational database 关系数据库research and development 研发（研究与开发）directory 指南newsletter 简讯intelligent search agents 智能检索代理information resources 信息资源performance evaluation 性能评价Lesson10CIO——chief information officer信息主管ERP——Enterprise Resource Planning 企业资源规划CRM——Customer Relationship Management 客户关系管理Collaborative Applications Environment 协同应用环境workflow package 工作流软件包Lesson11rights of information users 信息用户的权利obligations of information users 信息用户的义务terms and conditions 条款。
王陆807听力词汇第二版·精心排版·打印版
一、学术场景词汇Ⅰ学科名称1major专业2subject专业3discipline纪律，学科4anthropology人类学5linguistics语言学6physiology生理学7psychology心理学8psychologist心理学家9psychological心理的10psychological patients心理有病的人11psychological course心理课12psycholinguistics心理语言学13mining采矿14minging industry采矿业15physical身体的16physical education体育17PE体育18physics物理学19fine好的20arts文科21fine arts美术22science科学，理科文理学院23school of Arts andSciences24life science生命科学25politics政治26philosophy哲学27geography地理28geographical地理学的29geographic location地理位置30photojournalism摄影新闻学31history历史32local history当地历史33medical history病史34economic history经济学史35historian历史学家36historical历史的37astronomy天文学38astrology占星术39media媒体40mass media大众传媒41media room多媒体房间42media center媒体中心43media studies媒体研究44language语言45modern languages现代语言46applied应用的47applied mathematics应用数学48applied science应用科学49environment环境50environmental环境的51environmental studies环境学52respect the local保护当地环environment境53environmentally-环保的friendly54environmental science环境科学55chemistry化学56in chemistry lab在化学实验室57management管理58time management时间管理59money management理财管理60stress management压力管理61bad management管理不善62statistics统计学63archaeological考古学的64archaelogy考古学65accountancy会计学66acounting会计学67biology生物学68biologist生物学家69microbiology微生物学70biological生物的71computer电脑72computers电脑What are youstudying?I am doing a Bachelor ofComputing.73literature文学74sociology社会学75engineering工程学76architecture建筑学77business商务78law法学79economics经济学80economy经济81economic经济的82finance金融学83banking银行学Ⅱ课程1orientation新生入学教育会2surroundings环境3history of school学校历史4teachers and faculty老师和院系情况5achievements成就6buildings,their functions and places主要建筑的位置及其功能7culture文化8rules and regulations规章制度9problem-solving如何解决问题10welcome package入学/旅游收到的欢迎辞11register注册12enroll报名13enrollment报名14enrollment fee报名费15curriculum课程16extra-curriculum课外17semester学期18term学期，术语19end of term20half term学期中21assignment作业22session课程，实践23reading session阅读课24virtual虚拟的25virtual learning电脑学习26test测试27course课程28advanced course高级课程(注意d)29intermediate course中级课程30beginning course入门课程31basic course基础课32compulsory course必修课33obligatory course必修课34required course必修课35intensive course强化课36optional course选修课37psychological course心理课38refresher course进修课39specialized course专业课40survival course生存课程41study学习，书房42study club学习小组43intensive study集中学习44environmental studies环境研究45media studies媒体研究46business studies商业研究47advanced english studies高级英语研究48case studies案例研究49study aids教具50asain studies亚洲研究51oriental studies东方研究52intensive强化的53intensive course强化课54practice练习55general english practice普通英语练习56email电邮57attachment附件58email attachment电邮附件59email account电邮账号60eamil address电子邮件61lecture授课62tutorial小组讨论63seminar学术研讨会64assessment学习考核65assessment methods评估方法66attendance出勤率67exam考试68open-book exam开卷考试69close-book exam闭卷考试70examination考试71failure失败72failure rate不及格率73mark分数74grade年级，成绩75score分数76record记录，唱片，学习成绩77resit重考78note笔记79take notes记笔记80note-taking记笔记81rate比例82drop-out rate缀学率83group群体，团队，小组84group discussion小组讨论85office办公室86admission office招生办公室87parental teaching父母的教育88teaching hours学时89class班级90reception招待会，接待处91reception center接待处92reception desk接待处93goal目标94tape磁带95cassette磁带96video录像97information video介绍内容的录像98video recording录像99videotape录像带100videotape editor录像编辑101plus加102level水平，程度103different levels不同水平104beginning开始，初级105intermediate中级的106advanced高级的107beginner初始者108fundamental基本的，基础的109elementary初级的110advanced先进的，高级的111mid中间的112midday中午113mid-autumn festival中秋节114mid-term期中115mid-semester学期中116mid-range中间范围117discussion讨论118stress重音，压力119stress levels压力程度120stress management对压力的管理121stressful压力的122possible cause of stress压力来源123unemployment失业124fear of unemployment担心失业125surroundings环境126physical surroundings周边环境127diet饮食128unhealthy diet不健康饮食129vary one's diet改变饮食130a balanced diet均衡饮食131take regular exercise定期运动132make plans制定计划133set money aside存钱134do training course上培训课135open admission免试入学制136cassette磁带137cassette recorder录音机138tape recorder录音机139recording录音140recorder录音机141tape recorder= cassette recorder 卡带式录音机142deadline最后期限143cannot meet the deadline不能在最后期限内完成任务144distant deadline里最后期限还有段时间145dropout辍学146dropout rete辍学率147cramming填鸭式教学148feedback反馈149get feedbacks获得反馈150videotape录像带151videotape editor录像编辑152hit引人注意的东西，技巧153reading hits阅读技巧154examination考试155diploma毕业证书156nursing diploma护理毕业证157workshop工作室158panic恐惧159teaching教学160teaching syllabus教学大纲161teaching method教学法162teaching staff教学人员163academic teaching staff教学人员，教职员工164president总统，总裁，[美]大学校长165headmaster[英]中小学校长166director主管，导演167scientist科学家168secretary秘书169administrator管理者170administrate管理支配171professor教授172associate professor副教授173assistant professor助教174officer军官175education officer教育官员176teacher教师177tutor辅导员，导师178lecturer授课教师179adviser指导老师180historian历史学家181supervisor导师182supervise监督183receptionist接待员184reception area接待处185chancellor校长186headmaster[英]中小学校长187principal[美]中小学校长188assistant助手189ta(teaching assistant)助教190office assistant办公室助手191shop assistant售货员192ra (research assistant)研究助理193senior advisor资深督导师194senior staff高级员工Ⅲ论文词汇1paper报纸、论文2essay论文3essay plans论文计划4dissertation学位论文5thesis主题、学位论文6abstract摘要7content内容8bibliography参考书目9reference books参考书目10project工程、研究课题、项目11project outline项目大纲12project work项目大纲13theme of project项目主题14starter project初始项目15video project录像作业16project back ground reivsion项目背景17revise修改18extensive修改19subject主题、学科20subject access guide主题索引21survey测量、调查22survey of reading阅读习惯调查23research研究、科研24research opportunities科研机会25research assistant助理研究员26research methods科研方法27reading阅读28data数据（复数）29analyse data分析数据30data analysis数据分析31data assessment数据评估32draft草稿33exchange draft交换草稿34ambition野心、抱负35ambitious极富野心的36well-orgnized论文结构组织很好37subtopics小标题38title标题、题目39subtitle副标题、电影对白中的字幕40questionnaire问卷41interview面试42interviewer面试官、考官43interviewee被面试者、考生44job interview求职面试45face to face interview面对面采访46respondent受采访/调查者47literature文学48review of literature文献综述49conclusion结论50draw a conclusion得出结论51random随机的52random selection随机选取53index索引54topic话题55presentation学生在国外课上作的演讲56slide presentation幻灯演讲57background本经58theoretical background论文背景59example例子60training培训61train培训62laser激光63printing打印64laser printing激光打印65area地区、部分66chapters章节67theory chapters理论章节68case study个案分析69report报告70method方法71field method土地作业方法72general method常规方法73therapy method治疗方法74teaching method教学法75selection method选择方法76assessment method评估方法77research method研究方法78treament method治疗方法79payment method付款方法80title标题、题目81title of essay论文标题82approach方法、接近83research approach研究方法84key approach主要方法85theory理论86theoretical理论（上）的87theory chapters理论章节88theoretical background理论背景89whiteboard白板90aid帮助91visual alds视觉辅助92study alds教具93overhead头上的94overhead view俯视图95overhead projector=OHP投影仪96objective目标97list of objectives（写论文中）列出本文目的98work objective工作目标99visual视觉的100finding发现101research finding研究结果102faculty系103heading标题、题目104list of heading标题列表105subtitle小标题、字幕106observation观察107observe观察108strategy策略109learning strategies学习策略110marketing strategies营销策略111outline提纲112essay plan提纲113mind map提纲114script手稿115listening tapescript听力原文116summary摘要117summary report摘要报告118summarize总结119scientiffic科学的120scientiffic research科学研究121scientiffic approach科学方法122reference参考书目/证明人123reference books参考书目124bibliography参考书目125review评论、复习126review promptly立刻复习127review of literature文献综述128analysis分析129analytical分析的130analyst分析家Ⅳ图书馆词汇1library图书馆2libraian图书管理员3catalog目录4card catalog=catalogue卡片目录5due应付费6renewal更新，续借7overdue and pay a fine过期并交罚款8out on loan借出的9category种类10closed reserve只读不借的区域11circulation循环12in circulation在书库里13out circulation已借走14not for circulation不外借15classification分类16bibliography参考书目17periodical期刊18reserve预借19interlibrary service图书馆际服务20open shelves开架书库21close shelves闭架书库22check out登记并借出23delivery desk借书台24circulation desk借书台25internet system互联网系统26recall回忆，要求归还某物27recall system图书查询系统28recall library books要求归还图书馆图书29pink粉色30slip一张纸31pink slip代书板，索书单32call slip借书证33stack书库34reference stacks工具书库35stack ststem书库体系36library card借书卡37date slip期限38circle圆39copy复印40photocopy影印，复印41photocopies of notes复印笔记42photocopy office复印室43photocopy of articles复印文章44card index卡片索引Ⅴ学生种类1classmate同学2student学生3student union学生会4resident student当地学生5domestic student当地学生6international student国际学生7overseas student国际学生8international student国际学生证9local当地的10local resident当地居民11local student当地学生12local industry当地工业13local school当地学校14local history当地历史15locaol shop当地商店16local pet shop当地宠物店17freshman大一学生18first-year-student大一学生（英）19sophomore大二学生20second-year student大二学生（英）21junior大三学生22third-year student大三学生（英）23senior大四学生24fourth-year student大四学生（英）25senior manager高级经理26board木板，董事会27boarding school住宿学校（常指小学和高中）28day school不住宿学校29boarder住校的学生30day pupil只是白天来上学的学生31candidate候选人，考生32representative代表33student representative学生代表34bachelor学士35master硕士36PHD博士37applicants申请者38graduate毕业生39postgraduate研究生40undergraduate本科生41graduationannouncements 毕业典礼请柬42graduate school研究生院（美语用法）43overseas海外的44overseas student留学生45mature成熟的46mature students成年学生47adult students成年学生6.证书种类1degree学位论文2bachelor's degree学士学位3master's degree硕士学位4doctor's degree博士学位5to some degree=to some extent 在某种程度上6certificate证书7certificate of childcare儿童护理证书8diploma毕业证/大专文凭Ⅶ出版物1publication出版物2newsletters简报3booklet小册子4brochure]小册子5notebook笔记本6handbook手册7instruction of handbook手册中的要求8passages文章9textbook教材10textbook allowance教材补贴11second hand textbooks二手教材12journal学术期刊13introduction简介14prospectus招生简章，内容简介15orientation开课前的课程简介和学习指导16handout讲义17article文章，用品18sports articles运动品19articles from journal期刊文章20photocopies of articles复印文章21forbes福布斯22newspaper报纸23baked earth（一本书的名称）Ⅷ普通用词1facility设施2modern sportsfacilities现代体育设施3experimental facilities实验设施4laptop笔记本电脑5microphone麦克风6spiral螺旋的7spiral notebook活页本8narrator叙述者9narrate讲述，描写10education教育11mental education思想教育12education system教育制度13monopoly ofeducation教育垄断14educational教育的15an educational film有教育意义的影片16modern现代的17modern management hotel 现代化管理的酒店18achievements成功19sense of achievement成就感20sentence句子21parental父母的22partental teaching父母教育23monologue独白24understanding理解25understand理解26recommendation推荐推荐信27letter ofrecommendation28further进一步的29further education继续教育30information video信息31information board布告栏32information page信息页33information desk咨询台34student information学生信息处desk35noticeboard布告栏36technical科技的37technical vocabulary术语38technical institution技校39department系，商店40department store商场41departmental address系的地址42departmental building系里的建筑物43departmental部门的44system系统，体系45education system教育体系46field system土地系统47computer system计算机系统48immune system免疫系统49tutorial system小组讨论系统50voting system选举系统51meeting会议52conference正式会议53conference reports会议报告54story confercnces故事会55congress大会，议会56summit峰会57session集会58important重要的59detail细节60detailed细节的61material材料62cleaning materials清洁材料63raw materials原材料64industrial material工业材料65recycled matericals可回收材料66keyword关键词67public公共的68public awareness公众意识69public school公立学校70public skills大众技能71public health公共健康72public facilities公共设施73public service大众服务74public interest公共利益75public examination公共考试76infrastructure基础设施77music音乐78musician音乐家79musical音乐的，音乐剧80specialized特别的，专门的81specialized sports专门体育设施facilities82planning计划83planning meeting筹划会84oxford牛津85cambridge剑桥剑桥大学86university ofcambridge87cheaper便宜些的88full-time全日制89part-time业余时间的90list单子，列表，一览表，清单91shopping list购物清单92reading list=booklist书单，阅读清单93packing list（旅行时的）打包单94contact list联系人清单95checklist核对清单96waiting list后补清单97mailing list邮寄清单98team队伍，小组99equipment设备100music equipment音乐设备101lab equipment实验器材102cleaning equipment清洁设备103culture文化104cultural文化的105cultural differences文化差异106culture shock文化冲异107general普通的，笼统的，泛泛的108general health总体健康109general science大众科学110general ideas综合观点111general english普通英语练习practice112quality质量113quality of teaching教学质量114quality of eductation教育质量115college学院116practical实际的117practical material实用材料118practical skills实用技能119clear清楚的120clarity清楚121theatre戏院，剧院122thought想法123service服务124customs service海关服务125students service学生服务126support service售后/辅助服务127door-to-door service上门服务学生服务128student supportservice129standard标准130standard of education教育标准131education standard教育标准132schedule时间表133curriculum课程表134timetable时间表135support 支持136support service售后服务对学生的服务137student supportservice138review复习139learning styles学习方式140choice选择141options选择142choices for facilities设施选择143higher更高的144higher education高等教育145vocation行业，职业146profession职业147professional专业的148professional learning专业学习149professionally专业地150occupation职业151occupational职业的152occupational factors职业因素153experimental实验154experimentaltal实验的155reader读者156suggestion建议157communication交流交际策略158communicationstrategies159communication skills交流技巧160international国际的留学生证161international studentcard162issue问题163environmental issues环境问题164social issues社会问题165priority优先166time priority时间先后顺序167school学校168distance距离169distant远的170diantance learning远程教育171distant deadline离交作业的最后期限还很远172vocabulary词汇173technical vocabulary术语174common普通的175common room（英）师生公用的休息室176common sense常识177commonsense有常识的178jam堵塞179traffic jam交通堵塞180point要点，分数181field 领域182field system土地系统183field trip=field work实习184prepare准备185complete完成，完成的186completed完全的187auditorium礼堂188break休息，破，碎，休息，不遵守189coffee break喝咖啡的休息时间190daily每日的191photo照片192aim目的193parent's meeting's aim家长会的目的194aim of lecture授课目标195overall aim of the health club 健康俱乐部的总目标196adult成人197resource资源198resources room资源中心199university resource大学资源200library resource图书馆资源201resource management资源管理202resource protection资源保护203resource sharing资源共享204nursing护理205nursing diploma护理文凭206nursing nursing护理专业207nursing care医疗护理208health care健康护理209nursery幼儿园210lab实验室211laboratory实验室212chemistry lab化学实验室213guidance指导214guide指导215speech演讲216give a speech作演讲217deliver a speech作演讲218printed打印出来的219printed catalogue打印出来的目录220booklet书，预订221bookshop书店222bookshelf书架223booking预订224thinking思考225thinking pattern思维模式226the way of thinking思维方式227drama戏剧228drama theater戏剧影院229drama teacher话剧老师230style风格231lifestyle生活方式232learning style学习方式233source来源234research source研究来源235financial source经济来源236guide导游，指导237guide book指导手册238university guide大学指南239option选择240choice选择241text文章242passage一节，一段243holiday假期244vacation假期245institution机构246academic学术的247academic system学术体系248university facilities大学设施249social activities社会活动250medium中度，媒体251media媒体252signature签名253previous原来的254previous data原来的数据255previous insurance company 原来的保险公司256previous result原来的结果257solve解决258solution解决方案259applicatiion申请，应用260theory of application应用理论261applicatiion form申请表262survival生存263survival course生存课程264access接近，进入265internet access互联网接口266have access to拥有...的权利，接近267subject access主题索引268accessible可接近的269mass大众270mass media大众传媒271university大学272marketing市场营销273the marketing市场部department274update更新275wollongong卧龙岗276center中心277sports center体育中心278shopping center购物中心279medical center医疗中心280fitness center健身中心281media center媒体中心282investigator调查人283investigation调查人284similar相识的285similar experiments相似实验286editor编辑287videotape editor录像编辑288laboratory实验室289formula公式290mathematic formula数学公式291argument论证292clear argument清晰论证293global全球的，整体的294golobal listening整体听力295booklist书目单296lesson课程297encyclopedia百科全书298wide广泛的299wide reading广泛阅读300wide writing大量写作301widen/broaden one'shorizon/view302expert 拓宽视野专家303healthcare健康保健304nursing care护理305vacation假期306technique技术307study techniques学习技术308chart图表309habit习惯310reading habits阅读习惯调查311dictation听写312dictate听写313trinity三一学院314oral口语的315speaking口语的316audio声音的317audio-visual视听的318audience观众319monopoly垄断320enquiry咨询321inquiry咨询322description描述323royal皇家的324royal commission皇家委员会325submit上交，提供326submit the document上交文件327headphones耳机提别听力设备328special ausioequipment329final决赛，期末考试330union工会331student union学生会332close-up特写镜头333college close-up大学特写334composition组成部分，作文335campus校园336on campus在学校337off campus校外338intelligence智力339intelligent智力的340form表格341application form申请表342accommodation form住宿单343currency form货币申报单344ability能力345secondary第二的346secondary school中学347humans人类348social社会的349unsocial不合群的350social matters社会问题351social workers社工，自愿者352rule规则353basic rule基本规则354special rule特别规则二、旅游场景词汇Ⅰ花费1payable可支付的2payment付款3pay账单4bill电话费5phone bill电费6electricity bill车船费用7fare成本，花费8living cost生活开销9cost of living生活开销10fee杂费（指水、电、电话费等）11water fee水费12electricity fee电费13course fee学费14accommodation fee住宿费15rent房租16costly昂贵的，费钱的17cover包括18cover the cost足以支付成本19expense花费20fixed expenses固定花费21optional expense选择性支出22living expenses生活费23expensive昂贵的24deposit押金25shortage不足26shortage of money缺钱27financial shortage缺钱28charge收费29no charge免费30free of charge免费31finance金融32expenditure经费33yuition学费34financial金融的35financial budget财政预算36financial advice理财建议37financial executive财务主管38financial department金融系39financial policy金融政策40financial problems财务问题41financial goals经济目标42financial market金融市场43have strong financial muscles 经济实力雄厚44loan贷款45long-term loan长期贷款46out on loan借出的（书、CD等）47corporate loan筹资48scholarship奖学金49scholar学者，得奖学金的人50fellowship奖学金；伙伴关系51grant助学金52order命令53money order汇票54checklist检验，支票55check in办理登机/入住手续56card卡片57credit card信用卡58transportation card公交卡59master card万事达信用卡60printed card打印出的卡片61card catalogue卡片目录留学生证62international studentcard63computer sound card电脑声卡64business card名片65in advance预先66ahead of time预先67price价格68price list价目单69visa签证70visa维萨信用卡71spending花费72spending plans花费计划73extra额外的74discount打折75on sale打折76purse钱包77dollar美元78bank银行79bank statement银行对账单80student banking学生银行业务81union bank联合银行82student account学生账户83documentation文件，证明材料（办银行业务时常需提供的文件）84atm自动取款机85current account现金账户86chequebook支票本87cheque card支票卡88identity card身份证89withdraw cash取现金90overdraft透支91banking银行业92banking center银行中心93diary日记94money diary花销日记95sale销售96on sale[英]热卖；[美]打折97for sale打折98sales team销售小组99credit信用，信誉100credit card信用卡101currency货币102currency form货币申请单103yen日元104australian dollars澳元105optional expense可选择的106optional course选修课107optional expenses选择性花销108money钱包109money lender钱商110cash现金111cashier出纳员112debt在、债务113student debt学生债务114transfer转换，转移115bank trandfer银行转账116lender借财物给别人的人117lend借出某物118pocket口袋119pocket money零用钱120statement陈述121bank statement银行对账单122mileage里程表123mileage ticket（可乘做一定英里数的）火车票124class类别125vip class头等舱126business class商务舱127economy class经济舱128investment投资129invest投资130wealth财富131wealthy有钱的132fortune财产133concert音乐会134concert room音乐厅135concert hall音乐厅136refund退还，退款137allowance津贴138subsidy津贴139pension养老金140saving存钱141stock存货，股票142stock market股票市场143prize奖金144prize giving分配奖品145receive prizes收到奖品146pensioner领退休金者147capital资金，首都148low income低收入149tax税收Ⅱ旅游1tour旅游2tuor guide导游3guided tour有导游带领的旅行4package tour全包游5tourist旅游者6tourism旅游业7touring旅游8hiking徒步旅游9hitch-hike搭便车旅行10bag-packe背包客11party晚会12farewell party告别会13goodbye party告别会14welcome party欢迎会15costume party化妆晚会16special party hats晚会带的帽子17banquet宴会18feast盛宴19travel旅游20teaveler游客21traveling旅游22lookout points观看景点23embassy大使馆24cottage小屋25church教堂26cathedral大教堂27location地理位置28brochure小册子29tourist brochures游客手册30waterfall瀑布31swimming in waterfall在瀑布里游泳32view风景，视线，观点33garden花园34garden tools园艺工具35Rose Garden玫瑰花园36Garden Hall地名37botanical garden植物园38theme park主题公园39country国家，乡村40country music乡村音乐41countryside乡村42village山村，村庄43car汽车44vehicle车辆45planner计划，计划表46museum博物馆47historical museum历史博物馆48military museum军事博物馆49art museum艺术博物馆50science museum科技博物馆51natural museum自然博物馆52specialized museum专业博物馆53station车站54railway station火车站55gas station加油站56park公园57ticket票58one-way ticket单程票59round trip ticket往返票60boat船61safety安全62safety regulations安全规则63safety helmet安全头盔64safety office保卫处65evening夜晚，晚会66train火车67return往返、回68one-way=single单程69round trip=return往返70store商场71entrance入口72main entrance主入口处73zoo动物园74sapari park野生动物园75recreation娱乐76recreation therapy娱乐疗法77property财产78property insurance财产险Ⅲ人物1family家庭2family relationship家庭关系3familyticket家庭套票4parent父母5child儿童6childcare育儿7children's儿童的8Children's Day儿童节9kid儿童10surname姓11family name姓12last name姓13full name全名14given name名15first name名16mather母亲17elder长辈18the old老人19personnel职员20quality of personnel职员的素质21brother兄弟22brother-in-law姐夫，妹夫23passenger游客24shopper购物者25commuter通勤者26traveler游客27tourist游客28thief小偷Ⅳ交通1transport运送2rush赶快3rush hour交通高峰期4train火车5traffic交通6traffic jam交通堵塞7traffic flow车流8traffic safety交通安全9traffic rules交通规则10congestion拥挤11wheel方向盘，车轮12ferry轮渡13coach长途汽车14bicycle自行车15taxi出租车16cab出租马车17taxistand出租车站18trolley电车19tram有轨电车20steam蒸汽21ship船22steam engine ship蒸汽船23drivers司机24driving开车25driving license驾照26driver'slicense驾照27rental租28car rental租车29cable电缆有线电视30walk步行31onfoot步行32walking步行33local walking club当地徒步俱乐部34tractor拖拉机35motorcycle摩托车36cycle自行车37light灯38bus公共汽车39bus route公共路线40bus pass月票。
DATA MINING INTRODUCTION(数据挖掘简介)
Databases
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Example: A Web Mining Framework
Web mining usually involves
Data cleaning Data integration from multiple sources Warehousing the data Data cube construction Data selection for data mining Data mining Presentation of the mining results Patterns and knowledge to be used or stored into
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Course Description
Data Mining and Knowledge Discovery
Topics:
Introduction
Getting to Know Your Data
Data Preprocessing
Data Warehouse and OLAP Technology: An Introduction
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What Is Data Mining?
Data mining (knowledge discovery from data)
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
One of Java, C++, Perl, Matlab, etc. Will need to read Java Library
数据挖掘与知识发现综述
11. DMQL—语言 12. KDD的技术要求和
难点 13. 主要的KDD技术 14. 现有的KDD系统 15. KDD研究学派
16. 数据挖掘十大成果 （算法） 数据 挖掘十大问题
2021/4/3
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Motivation: Why data mining? 动机， 背 景
发生在 数据库上的 ”成长的烦恼” 数据库的发展给自己引出了麻烦 。 数据爆增 103T
信用卡业务, 信誉卡, 优惠券, 顾客投诉, 大众生活方式研 究.
市场营销Target marketing:
呼唤去粗存精，去伪存精的技术。 DM和KDD应运而生 DM - Data Mining KDD- Knowledge Discover From Data
/ Database
2021/4/3
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提纲
1. 国外教学经验和我们的 安排
2. 动机， 背景 3. 数据库进展回顾 5PPT 4. 什么是DM 5. 挖掘什么 6. KDD Process 7. DM的分类 8. 兴趣度 9. KDD的基本思想 10. DM 5要素
Web technology (XML, data integration) and global information systems
2021/4/3
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数据库进展回顾 3
KD 早年萌芽 机器学习 统计研究
1989 IJCAIWorkshop 会议上Piatetsky- sharpiro
information systems
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数据库进展回顾 2
扩展个系数据库（加 定语 ：OO,演绎，时
1960s: Data collection, database creatio态n,，IM空S间an，d …network
实验报告范例
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算法背景知识
2.1 贝叶斯理论 18 世纪 Thomas Bayes 提出了贝叶斯公式， 它告诉了我们如何在已经一个事件 A 发生， 预测 B 发生 de 概 率。我们约定 P(A)表示 A 发生的概率，P(A|B)表示 B 发生的前提下，A 发生的概率，也称条件 B 下 A 的后 验概率 (posterior probability) 。与之对应的 P(A)称为 A 的先验概率 (prior probability) 。后验概率 P(A|B)比先验 概率 P(A)基于更多的信息， P(A)独立与 A 的。贝叶斯公司告诉我们如何计算后验概率， P(A|B)=
Abstract: This article discusses a naive Bayesian classifier ’s realization., including feature selection. I try to add some of my own ideas, for the purpose that forecasting more accurate label. This article first describes the background of the application of the problem, and general ideas, then gives process of establishing the classification model, and at last some ideas who may help is given. Key words: data mining; feature selection; naive bayes; classifier 摘 要: 本文基于一个应用背景，讨论了一个基于朴素贝叶斯的分类器的实现。包括属性选择等。在实现贝叶
《数据挖掘》Knn算法原理以及python实现
Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。
对Python与数据挖掘的认识Python是动态语言. 在创建新的变量时,不用去指定变量的类型,Python是面向对象的语言. 通过组合(类里写类)和派生(继承)来定义类，在python中,函数和类都是第一类对象。
Python将简单的事情变得容易,让程序眼可以将精力放在算法和数据结构的设计上,不用纠结底层的细节。
Python应用广泛, 比如网络应用, 数据建模,大数据应用,自动化。
Python编码快,但运行速度慢，但可以加入C语言写的扩展。
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
Python语言挖掘的特色诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造数据挖掘应用，而且MATLAB的运算速度也很快。
Python语言与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义。
Python语言是高级编程语言，可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。
Python语言使得很容易表达自己的目的。
第二大题：完成下面一项大作业题目。
题目一：Knn算法原理以及python实现一、Knn算法介绍Knn是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。
若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。
如何解决深度学习模型中存在的数据不平衡问题
如何解决深度学习模型中存在的数据不平衡问题深度学习模型在处理现实世界中的数据时，常常会遇到数据不平衡的问题。
数据不平衡指的是训练集中不同类别的样本数量差异较大，导致模型在学习过程中偏向于数量较多的类别，而忽视了数量较少的类别。
这会影响模型的性能和泛化能力，降低模型在少数类别上的准确率。
为了解决这一问题，可以采取以下方法：1. 收集更多数据：不平衡的数据分布可能是由于数据收集过程中对每个类别的采样不均匀导致的。
通过收集更多的数据，尤其是少数类别的数据，可以缓解数据不平衡问题。
这可以通过数据增强技术实现，如旋转、缩放、平移等操作来生成新的样本。
2. 重采样方法：重采样是常用的解决数据不平衡问题的方法之一。
重采样可分为过采样和欠采样两种方式。
- 过采样(Over-Sampling)：过采样是通过增加较少样本的数量来平衡各类别数据分布。
SMOTE算法是常用的过采样算法之一，它通过对较少类别样本进行插值生成新的样本。
这样可以增加较少类别的样本数量，使得各类别样本的比例更加均衡。
- 欠采样(Under-Sampling)：欠采样是通过减少较多样本的数量来平衡各类别数据分布。
随机欠采样是一种简单有效的方法，它随机地删除较多类别中的一些样本，使得各类别的样本比例接近均衡。
然而，它可能会导致较多类别样本的信息丢失。
因此，在进行欠采样时，应该谨慎选择样本删除策略，以保证较多类别样本的代表性。
3. 类别权重方法：类别权重方法通过给较少类别的样本赋予更高的权重来平衡数据分布。
这样在模型的训练过程中，模型会更关注较少类别的样本，提高其分类性能。
类别权重可以通过计算每个类别的样本数量比例来得到，然后将较大类别的权重设置较小，较小类别的权重设置较大。
4. 生成对抗网络(GAN)方法：生成对抗网络是一种通过生成新样本来解决数据不平衡问题的方法。
GAN的基本思想是训练一个生成器网络和一个判别器网络，通过对抗训练的方式生成具有较少类别特征的样本。
如何解决深度学习中的不平衡数据问题
深度学习在各领域的应用越来越广泛，但是在实践过程中往往会遇到一个共同的问题——不平衡数据。
即在数据集中，不同类别的样本数量差距巨大，导致模型训练时对较少样本的类别预测效果较差。
本文将探讨如何解决深度学习中的不平衡数据问题，并提供一些常用的方法。
**引言**在深度学习中，数据的平衡性对模型的训练和预测起着至关重要的作用。
如果一个类别的样本数量远远大于其他类别的样本数量，模型很可能会过度偏向于预测该类别，而忽视其他类别的特征。
这将导致模型的预测结果不准确，而且在实际应用中可能造成很大的问题。
**数据采样**一种常见的解决不平衡数据问题的方法是对数据进行采样。
采样技术可以分为两类：欠采样和过采样。
欠采样是指减少多数类别的样本数量，使得各类别之间的样本数量接近。
欠采样的方法有：随机欠采样、聚类算法、滑动窗口等。
但是欠采样有可能会丢失重要信息，使得模型训练不准确。
过采样是指增加少数类别的样本数量，以平衡各类别之间的样本数量。
过采样的方法有：SMOTE算法、ADASYN算法、生成对抗网络等。
过采样方法可以有效增加少数类别的样本数量，但过于依赖于数据本身，可能导致过拟合的问题。
**类别权重调整**类别权重调整是另一种解决不平衡数据问题的方法。
通过调整各类别的权重，使得优化目标函数在训练过程中更侧重于预测少数类别。
这可以通过在损失函数中引入类别权重来实现，常用的方法有加权交叉熵损失函数和Focal Loss。
加权交叉熵损失函数是一种常见的解决不平衡数据问题的方法。
它通过在损失函数中为每个类别分配不同的权重，使得模型在训练过程中更加关注少数类别。
具体的权重可以根据每个类别的样本数量来计算。
Focal Loss是一种改进的加权交叉熵损失函数。
它引入了一个可调参数gamma，通过调整gamma可以控制对每个类别的关注程度。
Focal Loss在减轻类别不平衡的同时，也能够处理样本分布间的差异性。
**生成新样本**除了采样和类别权重调整，生成新样本也是一种解决不平衡数据问题的方法。
Introduction to Data Mining
Deng Cai, College of Computer Science, Zhejiang University
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Data mining and its applications
Knowledge Discovery (KDD) ProcessThis is a view from typical database systems and data warehousing communities Data mining plays an essential role in the knowledge discovery process
Easy course with high scores Recommendation letter for US school application Deng Cai, College of Computer Science, Zhejiang University
You should
Work hard Be honest
Simple search and query processing
Why Data Mining?The Explosive Growth of Data: from terabytes to petabytes
Data collection and data
availability Deng Cai, College of Computer Science, Zhejiang University
Associate professor at CS college (the state key lab of CADCG).
紫金港校区计算中心大楼508Research interests:
pytorch框架下的参数量化(量化为任意位数或2的幂次方)
pytorch框架下的参数量化（量化为任意位数或2的幂次方）PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了进行神经网络训练和推理的功能。
参数量化是一种优化神经网络模型的技术，可以降低模型的存储需求和计算成本。
在PyTorch框架下，可以对模型的参数进行量化，使其占用更少的存储空间，并加速推理速度。
参数量化是指将浮点数表示的参数转化为整数表示，通常通过缩放和舍入操作实现。
在量化的过程中，可以指定量化的位数或量化为2的幂次方。
下面将详细介绍如何在PyTorch中对模型参数进行量化，并解释其中的原理和优势。
1. PyTorch中的参数量化方法在PyTorch中，可以使用Quantization模块来实现参数量化。
首先，需要将模型转化为量化支持的形式，可以通过将模型实例对象包装在torch.quantization.QuantWrapper类中实现：```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torch.quantizationclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):x = self.conv(x)x = self.relu(x)return xmodel = MyModelquant_model = torch.quantization.QuantWrapper(model)```然后，可以使用torch.quantization.quantize方法对模型参数进行量化：```pythonquantized_model = torch.quantization.quantize(quant_model, default_qconfig=torch.quantization.default_qconfig)```上述代码中，torch.quantization.default_qconfig用于获取默认的量化配置（位数、量化方式等），并应用于量化模型。
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Data Mining Assignment 2 Submission Requirements∙All answers must be computer generated (including text and diagrams).∙The hand-in version must be ordered correctly and stapled in the top left corner.∙The hand-in version must include a header page indicating: student name, student number, user id, course number and assignment number. Part 1: Exercise Assignment (60 points)∙Question 1 (14 points): Exercise 6.13 on page 274 in the text book.∙Question 2 (16 points): Exercise 6.17 on page 275 in the text book.∙Question 3 (15 points): Exercise 7.6 on page 329 in the text book.∙Question 4 (15 points): Exercise 8.12 on page 223 in the text book.Part 2: Program Assignment (40 points)1. Using DBMiner to Mine Association Rules (20 Marks)∙Required Setup:(1) Follow the menu route CMPT459->DBMiner to start up DBMiner.(2) When DBMiner is ready to use, check the on-line DBMiner tutorialwhich can be accessed from your course home page and also from here.(3) Following the steps outlined in Section 1 in the tutorial toconnect DBMiner to the OLAP server, the name of which is CYPRESS in the CSIL.(4) Read Section 2 in the tutorial on how to mine associations froma data cube in DBMiner. The tutorial shows how to mineinter-dimensional associations. In this question, you are required to mine both inter-dimensional and intra-dimentional asscociations.Pay special attention to step (d) in the tutorial in that section.For intra-dimensional association mining in DBMiner, you willspecify the Repetitive dimension as well as the Group by dimension(s)in that step. You may also set the contraints there (you may need to read the on-line documentation on what the contraints are in DBMiner).(5) In this question, select FoodMart as your data base.Tasks:Step (1) Suppose you have an inter-dimensional association query as follows.o MINE Inter-dimensional associationo WITH RESPECT TO Customers, Education Level, Gender, Marital Status, Producto FROM CUBE FoodMart-Saleso SET Minimum support 5%o SET Minimum confidence 45%o WITH CONSTRAINTS AS FOLLOWSo The level for dimension Customers: USA.o The level for dimension Education Level: Bachelor degreeUse the mining wizard in DBMiner to submit this associationtask. How many rules did you obtain finally? For each metarule below, report the one with the highest support in thefinal rule set.a.W and X => Y and Zb.X => Y and Zc.X => Ywhere W, X, Y, and Z are different attribute-value pairs.o step (2) For the above query, keep the same specifications you set in step (1). But for this step, dynamically change the Minimum support back and forth until thenumber of rules in the final rule set falls between 20-25.How many rules did you obtain finally? For each meta rulebelow, report the one with the highest support in the finalrule set.a.X => Yb.X => Y and Zwhere X, Y and Z are different attribute-value pairs.In the final rule set, do you think whether there are anyredundant rules? If yes, choose one and explain why it isredundant.o Step (3) Suppose you have an intra-dimensional association query as follows.o MINE Intra-dimensional associationo WITH REPETITIVE DIMENSION Promotion Mediao GROUP BY DIMENSION Customerso FROM CUBE FoodMart-Saleso SET Minimum support 10%o SET Minimum confidence 80%o WITH CONSTRAINTS AS FOLLOWSo The level for dimension Customers: [City]o The items selected for dimension Promotion Media to do the association:o [Bulk Media], [Cash Register Handout], [Daily Paper, Radio, TV],o [Daily Paper, Radio], [Daily Paper], [In-Store Coupon]o Only use these constraints to do the associationUse the mining wizard in DBMiner to submit this associationtask. Please note that when you submit this query, follow theconstraints strictly and do not change them. Otherwise, itwould generate too many rules and cost too much time.How many rules did you finally obtain? List the three ruleswith the highest support along with their correspondingconfidence.o Step (4) Use the same query as in Step (3). Dynamically change the Minimum support until there is at least one rule but no more than three rules left in the finalrule set. Show what Minimum support you chose at this time. List these rulesalong with their support as well as their confidence.∙Submission:For each step, submit the result you obtained.2. Using DBMiner to Mine Classification Rules (20 Marks)∙Required Setup:(1) Use the same setup procedures outlined in Question 3 to startup DBMiner and connect it to the OLAP server, CYPRESS. Read Section3 in the tutorial on how to mine classifications from a data cubein DBMiner.(2) Read the on-line documentation on how to change the miningsettings for a classification task.(3) In this question, select FoodMart as your data base.∙Tasks:o Step(1) Suppose you have a classification query as follows.o ANALYZE Gendero ON DIMENSIONS Customers, Education Level, Product, Marital Status, Timeo FROM CUBE FoodMart-Saleso SET Classification threshold 75.0%o SET Noise threshold 2.0%o SET Train Set threshold 100.0%Use the mining wizard in DBMiner to submit thisclassification task. Report the number of nodes, the numberof leaves, and the height of the final decision tree. How manyrules did you obtain finally? For the five attributesspecified as above, which attribute is the most relevant oneand which is the second most relevant one?o Step (2) For the above query, keep the same specifications you set in step (1). But in this step, dynamically change the Noise threshold until the number of rulesyou obtained is two. Report these two rules.o step (3) For the above query, set the Classification threshold to be 90.0% and the Noise threashold 0.5%. Report the number of nodes, the number of leaves, andthe height of the fainl decision tree. How many rules did you obtain finally?o Step (4)For the above query, keep the same the specifiations. In this step, dynamically change the Noise threshold unitl there is only one rule generatedfrom the decision tree. Report this rule.In general, when you change the Noise threshold, the numberof nodes and the number of leaves also change. From the abovesteps, can you figure out what the relationship between themis in general? Explain briefly why.∙Submission:For each step, submit the result you obtained.3. Comments on DBMiner (Extra 10 Marks)Since we are still in the improving and perfecting stage of DBMiner, we welcome your any comments (Please answer this question in a separate page so that we can collect them conveniently. Thanks.).∙How do you think about the user interface of DBMiner? Show you answer specifially, such as that you think some button is not suggestive enough.∙Did you find any bugs in DBMiner? Under what conditions did you find these bugs?。