数据挖掘与机器学习(一)

数据挖掘与机器学习（一）

Part I 数据挖掘与机器学习

一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别

1、数据挖掘

数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。

数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。

2、机器学习

machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。

3、深度学习

deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结

学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。

二、数据挖掘体系

数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）

三、数据挖掘的流程

目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。

KDD过程迭代序列：

1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据

2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起

3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据

4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式

5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式

6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式

7、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

总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

总结数据挖掘的定义

以上数据挖掘模式的实现，如果不考虑数据来源的获取，数据的ETL，数据的可视化等过程，单从算法模型上来看，最主要的就是利用统计学+机器学习算法来实现数据挖掘。

四、典型的数据挖掘系统

Part II 机器学习

课程目标

1. 熟悉课程里所介绍的各种算法的细节

2. 懂得如何使用这些算法去解决实际场景问题

3. 熟悉了解常用的统计学软件

一、什么是机器学习

机器学习是是一门多领域交叉学科。涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理

论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。

比如人工智能领域中的：

1. 自动推理

2. 自然语言理解

3. 模式识别

4. 计算机视觉

5. 智能机器人等领域。

此外，机器学习的算法在数据挖掘里也被大量使用。

二、机器学习比较活跃的领域

1、数据分析和数据挖掘

利用机器学习的模型算法，从现实世界的海量数据里提炼出有价值的知识，规则和模式。并应用到前台系统，辅助业务的进行。例如：用户推荐，预测结果，精准分类等，使到业务能产生更大的效益。

2、人工智能——图像和语音识别

例如：语音输入，OCR，手写输入，通讯监控，车牌识别，挃纹识别，虹

膜识别，脸像识别智慧机器，机器人生产线机器人，人机对话，智能博弈。

三、经典机器学习算法

csv

经典的机器学习算法.docx

128.03KB

四、监督学习和无监督学习

1、监督学习概念介绍

监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有导师训练。

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用

（4）KNN(最近邻算法）

（5）决策树

（6）支持向量机

（7）某些可用于分类或预测功能的神经网络模型

2、无监督学习概念介绍

现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。比如“鸡尾酒会问题(cocktail party problem)”就是一个无监督学习问题。

实际上，可以把无监督学习看做是聚类问题。

常见无监督学习算法

（1）系统聚类

（2）K-means

（3）K-medoids

（4）K-众数法

（5）某些神经网络，比如BP神经网络

（6）受限玻尔兹曼机

3、补充

除了监督学习和无监督学习这两大类，目前还衍生出如下的学习模式：

（1）半监督学习（semi-supervised learning）

是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。主要算法有五类：基于概率的算法；在现有监督算法基础上作修改的方法；直接依赖于聚类假设的方法；基于多视图的方法；基于图的方法。

2、主动学习（active learning）

有的时候，有类标的数据比较稀少而没有类标的数据是相当丰富的，但是对数据进行人工标注又非常昂贵，这时候，学习算法可以主动地提出一些标注请求，将一些经过筛选的数据提交给专家进行标注。

这个筛选过程也就是主动学习主要研究的地方了，怎么样筛选数据才能使得请求标注的次数尽量少而最终的结果又尽量好。

主动学习的过程大致是这样的，有一个已经标好类标的数据集K（初始时可能为空），和还没有标记的数据集U，通过K集合的信息，找出一个U的子集C，提出标注请求，待专家将数据集C标注完成后加入到K集合中，进行下一次迭代。

五、数据挖掘的应用

1、市场分析和管理

比如：目标市场，客户关系管理（CRM），市场占有量分析，交叉销售，市场分割。（1）比如做目标市场分析

构建一系列的“客户群模型”，这些顾客具有相同特征：兴趣爱好，收入水平，消费习惯，等等。确定顾客的购买模式。

CTR估计（CRT：Click Through Rate 广告点击率预测）比如通过逻辑回归来实现。

（2）比如做交叉市场分析：

货物销售之间的相互联系和相关性，以及基于这种联系上的预测。

2、风险分析和管理，风险预测，客户保持，保险业的改良，质量控制，竞争分析

比如做公司分析和风险管理：

财务计划——现金流转分析和预测

资源计划——总结和比较资源和花费

竞争分析——对竞争者和市场趋势的监控

对顾客按等级分组和基于等级的定价过程

对定价策略应用于竞争更激烈的市场中

保险公司对于保险费率的厘定

3、欺骗检测和异常模式的监测（孤立点）

欺诈行为检测和异常模式

（1）比如对欺骗行为进行聚类和建模，并进行孤立点分析

（2）汽车保险：相撞事件的分析

（3）洗钱：发现可疑的货币交易行为

（4）医疗保险：职业病人，医生或以及相关数据分析

（5）电信：电话呼叫欺骗行为，根据呼叫目的地，持续事件，日或周呼叫次数，分析该模型发现与期待标准的偏差

（6）零售产业：比如根据分析师估计有38%的零售额下降是由于雇员的不诚实行为造成的（7）反恐

4、文本挖掘

（1）新闻组

（2）电子邮件（垃圾邮件的过滤）可以通过贝叶斯来过滤垃圾邮件（Foxmail提供了反垃圾功能）

（3）文档归类

（4）评论自动分析

（5）垃圾信息过滤

（6）网页自动分类

一、R介绍

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括数据存储和处理系统；数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

R的思想：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

二、为什么选择R

R是实验工具，教学工具，但不是生产工具。R不适合处理大数据，一般来讲，处理百万行数据时就已经很吃力了，因为R处理的数据要放到内存里做运算。

Rhadoop，RSpark

使用R教学更有利于说明算法模型，利用R的绘图能够更直观了解算法模型。只要掌握算法模型的原理，后期只需要更换处理工具即可，比如由R转到Hadoop的Mathout，或转到Spark，就是一个简单的工具转换，而算法模型的原理都是一样的。

此外，在处理大数据时，往往是没有必要将全部数据都当做样本来处理的，我们可以抽样，比如从1亿条数据里抽出1千万调数据，建立模型。很多场景下，抽样得出的模型和全部样本得出的模型相差不多。当然，抽样也是很有学问的，抽样的好坏直接决定了模型的正确与否。在大学里，如果是统计学专业，是有一门专门的课学习抽样的。

但是有些场景确实是不适合抽样的，比如对1亿个用户进行聚类分析，此时抽样就不合适了。那此时可以利用像Hadoop、Spark等并行计算的大数据框架来处理运算。

安装R：

启动R：

三、R基本数据对象

1、向量（vector）：由一组有序的元素构成

2、矩阵（matrix）：更一般的说数组是向量在多维情况下的一般形式。事实上它们是可以被两个或更多的指标索引的向量，并且以特定的方式被打印出来。

3、因子（factors）提供一种处理分类数据更简洁的方式

4、列表（list）是向量的一般形式，并不需要保证其中的元素都是相同的类型

5、数据帧（data frame）是一种与矩阵相似的结构，其中的列可以是不同的数据类型。可以把数据框看作一种数据"矩阵"，它的每行是一个观测单位，而且(可能)同时包含数值型和分类的变量。

6、函数（function）能够在R的workspace中存储的对象。我们可以通过函数来扩展R的功能。

四、基本函数

1、创建向量：c()

x <-c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)

c()是创建向量函数，赋值运算符是'<-'。表示创建一维向量复制给变量。

说明：赋值号可以用“<-”，也可以用“=”。

虽然，创建向量的初始元素类型不同，但是创建之后的向量类型都被转换成一样的了。

2、生成序列：seq()

生成一个序列（一个一维向量），从2到10，默认的递增步长是1，也可以用：来代替。

指定步长为2：

指定步长为0.2：

从2开始，步长为3，产生4个数：

在[-5,5]区间生成100个数：（这种方式重点掌握，绘图时刻画x轴要用到）

3、根据已有序列生成新序列：rep()

重复整个向量：

重复整个向量3次：

将x序列里的每个值复制指定次数，形成一个序列赋值给data。注意复制的维数要对应上。

4、拼接函数：paste()

拼接多个数据：

拼接多个数据，指定分隔符：

拼接和序列相结合：

说明：sep——separator（分隔符），默认是空格。

5、数据子集的选择与修改：[]

指定满足条件的元素：

指定某个范围的元素：

指定某个范围以外的元素：

任务：统计一个向量里满足条件的元素个数

向量data中在300与400之间的元素有3个。

（5）汇总函数：summary()

可以查看对象的基本信息（min, max, mean, etc.），也可以用于方程系数的基本信息和检验信息。这个函数可以介于某组数据或某个模型做信息的总结。

Min：最小值

Q1：第一分位数

Median：中位数（Q2：第二分位数）

Q3：第三分位数

Mean：平均值

Max：最大值

6、因子函数：factor()

因子是一种向量对象，它给自己的组件指定了一个离散的分类（分组），它的组件由其他等长的向量组成。R提供了有序因子和无序因子。

通俗点说，因子就是将对象的值分成不同的组（levels）。

用函数factor()创建一个因子，levels按序排列(字母序或数值序)。

data <- c("湖南","四川","四川","湖南","贵州","湖南","贵州")

利用factor()函数，可以达到聚类去重的目的。

7、矩阵函数：matrix()

线性代数看同济的《线性代数（第五版）》

微积分看《普林斯顿微积分读本》修订版

要获取矩阵的某个元素值：data[i,j]

如何产生单位矩阵：diag(n)——diagnal

产生指定元素的矩阵：

latex源码：

\[

\left[

\begin{array}{lcr}

4 & 1 & 0 \\

-1 & 1 & 3 \\

2 & 0 & 1 \\

1 & 3 & 4

\end{array}

\right]

\]

> A <- matrix(c(4,-1,2,1,1,1,0,3,0,3,1,4),4,3); A

8、矩阵转置函数 t()——transposition

9、矩阵维数函数 dim()

返回矩阵的维数或更改矩阵的维数。

获取矩阵维数：

更改矩阵维数：

10、array函数，需要用dim来指定行数、列数

11、cbind()——列合并, rbind——行合并

cbind()按照水平方向，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。

rbind()按照垂直的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起。

12、list函数：根据属性名获取值

列表是由称作组件的有序对象集合构成的对象。组件的模式或类型不一定相同。想取得列表中某个属性值，用$属性名来得到。

13、数据帧函数：data.frame()

数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。

14、attach和detach函数

当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接，这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量(如name)。

挂接后若要对数据帧元素进行赋值操作，仍需用'$'，否则视为赋值给数据帧外的元素。

> name[2]

[1] mike

15、read.table()函数

该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。此时文件要符合特定的格式：

1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称；

2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。

3 若没有表头(变量名称行)，也没有行标号，只有变量值，则默认变量名称为"v1","v2"...

4 若有表头，但没有行标号，则可以指定参数header=TRUE.改变工作目录：文件|改变工作目录

16、function() 用户自定义函数

针对下列分段函数：

latex源码：

\[

y=\left\lbrace

\begin{aligned}

x+2 \hspace{0.5cm} x<2\\

x^2 \hspace{0.5cm} x\geq2\\

\end{aligned}

\right.

\]

Part IV 统计学与数学基础

本课程要求：

1、学生具有基本的统计学概念，比如概率，均值，期望，方差等。

2、学生具有基本的线性代数知识，向量和矩阵

3、学生具有基本的微积分概念，比如求导、求积分等。

一、统计学基础

学习数据挖掘的前提基础是掌握统计学一些基本概念。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，以及预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

从数据分析的角度来看，统计学是根据样本去估计总体。统计学的一些思想和大数据思想有些相违背的。以往在做数据分析时，并不关注数据的大小，而是关注数据的好坏。

和大数据的结合点，举例：比如在用卷积神经网络，做图片识别时，有个ImageNet竞赛，提供500万张的图片。

二、描述统计量

分析数据最开始要进行数据描述性分析。数据描述性分析指的是：通过绘制统计图、编译统计表、描述统计量等方法来表数据数据的分布特征。

我们先来学习有哪些常用的描述统计量。

当我们要研究一个样本时（x1, x2 · · · , xn ），实际就是研究数据描述统计量：

1、中心趋势度量，这种度量用来描述样本数据的集中趋势的统计量，常用的有：均值，中位数，众数，百分位数

2、分散程度度量（散布度量），包括：方差、标准差、极差和百分位数。

中位数总是在众数与均值之间。

对于正态分布，中位数、众数和均值相等。

对于左倾斜分布：众数<中位数<均值

对于右倾斜分布：众数>中位数>均值

数据：

均值：

中位数：

中位数：数据排序后位于中间位置的数据

众数：

三、均值

均值（mean）是数据的平均数。

如果以均值来度量，则该集合的均值（mean）为：

利用R计算均值案例

在R软件中，可用mean()函数来计算样本的均值，其使用方法是：

mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE)

其中，x是样本数据（比如向量、矩阵、数组或数据框），trim是计算均值前去掉与均值差较大数据的比例，缺省值为0，即包含全部数据。当na.rm=FALSE时，允许数据中有缺失数据。

1、计算向量的均值

> data <- c(75,64,47.4,66.9,62.2,63.4,56,78,56)

> mean(data)

[1] 63.21111

2、计算矩阵的均值

mean()是计算总体数据的均值，比如样本是3*4的矩阵，算的是总体数据的平均值，比如计算一个3*4维的矩阵，如果直接调用mean()函数，求的是总体数据的均值。

> data <- matrix(c(1:12),3,4); data

[,1] [,2] [,3] [,4]

[1,] 1 4 7 10

[2,] 2 5 8 11

[3,] 3 6 9 12

> mean(data)

[1] 6.5

任务2工业机器人机械结构地认知

工业机器人技术基础一体化教学

教学过程 备注一、组织教学 清点人数，师生相互问好，强调课堂纪律二、旧知回顾 工业机器人分类及应用 1、按臂部的运动形式分 （1）直角坐标型：臂部可沿三个直角坐标移动； （2）关节型：臂部有多个转动关节； （3）圆柱坐标型：臂部可作升降、回转和伸缩动作； （4）组合结构：可以实现直线、旋转、回转、伸缩； （5）球坐标型：臂部能回转、俯仰和伸缩。 2、按执行机构运动的控制机能分：点位型、连续轨迹型 3、按程序输入方式分：离线输入型、示教输入型 4、按应用领域分类：可分为搬运机器人、装配机器人、上下料机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人等。 工业机器人的安全使用 （1）安全注意事项 （2）安全操作规程 （3）安全使用规则 （4）操作注意事项三、新课导入及分析 在前两节课中，我们已经学习了工业机器人的定义，发展以及有关机器人的分类和应用。通过学习，让我们知道了机器人是一种复杂的机械装置，但是这种机械装置能实现强大的功能作用。那么，这机器人到底是什么样的呢？它们的结构又是怎样的呢？怀着这些疑问，让我们走进工业机器人的世界，去学习工业机器人的机械结构。 四、新课授学（教师讲解、观看视频）

工业机器人的机械结构是机器人的主要基础理论和关键技术，你是现代 机械原理研究的主要内容，机器人一般由驱动系统、执行机构、控制系统3 个基本系统，以及一些复杂的机械结构组成。通常用自由度、工作空间、额定负载、定位精度、重复精度和最大工作速度等技术指标来描述机器人的性能。 本任务主要内容是通过学习，了解有关工业机器人系统的基本组成、技术参数及运动控制，能够熟练进行机器人坐标和运动轴的选择，并能熟练的描述工业机器人的结构。 一机器人结构运动简图 机器人结构运动简图是指用结构与运动符号表示机器人臂部、腕部和手 指等结构及结构间的运动形式的简易图形符号。机器人结构运动简图能够更好的分析和记录机器人的各种运动和运动组合，可简单清晰的表明机器人的运动状态，有利于对机器人的设计方案进行鲜明的对比。 1.移动结构

机器人的动力学控制

机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054

机器人的动力学控制 摘要：机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统，对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真，进而对两关节机器人进行轨迹规划，来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，再进一步研究机器人的关节力矩，使机器人的机械臂运动到指定位臵，其控制算法一共有三种：独立PD 控制，前馈控制和计算力矩控制，本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程：)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ

数理统计学的起源和发展doc

统计学起源于收集数据的活动，小至个人的事情，大至治理一个国家，都有必要收集种种有关的数据，如在我国古代典籍中，就有不少关于户口、钱粮、兵役、地震、水灾和旱灾等等的记载。现今各国都设有统计局或相当的机构。当然，单是收集、记录数据这种活动本身并不能等同于统计学这门科学的建立，需要对收集来的数据进行排比、整理，用精炼和醒目的形式表达，在这个基础上对所研究的事物进行定量或定性估计、描述和解释，并预测其在未来可能的发展状况。例如根据人口普查或抽样调查的资料对我国人口状况进行描述，根据适当的抽样调查结果，对受教育年限与收入的关系，对某种生活习惯与嗜好（如吸烟）与健康的关系作定量的评估。根据以往一般时间某项或某些经济指标的变化情况，预测其在未来一般时间的走向等，做这些事情的理论与方法，才能构成一门学问——数理统计学的内容。 这样的统计学始于何时？恐怕难于找到一个明显的、大家公认的起点。一种受到某些著名学者支持的观点认为，英国学者葛朗特在1662年发表的著作《关于死亡公报的自然和政治观察》，标志着这门学科的诞生。中世纪欧洲流行黑死病，死亡的人不少。自1604年起，伦敦教会每周发表一次“死亡公报”，记录该周内死亡的人的姓名、年龄、性别、死因。以后还包括该周的出生情况——依据受洗的人的名单，这基本上可以反映出生的情况。几十年来，积累了很多资料，葛朗特是第一个对这一庞大的资料加以整理和利用的人，他原是一个小店主的儿子，后来子承父业，靠自学成才。他因这一部著作被选入当年成立的英国皇家学会，反映学术界对他这一著作的承认和重视。 这是一本篇幅很小的著作，主要内容为8个表，从今天的观点看，这只是一种例行的数据整理工作，但在当时则是有原创性的科研成果，其中所提出的一些概念，在某种程度上可以说沿用至今，如数据简约（大量的、杂乱无章的数据，须注过整理、约化，才能突出其中所包含的信息）、频率稳定性（一定的事件，如“生男”、“生女”，在较长时期中有一个基本稳定的比率，这是进行统计性推断的基础）、数据纠错、生命表（反映人群中寿命分布的情况，至今仍是保险与精算的基础概念）等。 葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家佩蒂引进到社会经济问题的研究中，他提倡在这类问题的研究中不能尚空谈，要让实际数据说话，他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中。 当然，也应当指出，他们的工作还停留在描述性的阶段，不是现代意义下的数理统计学，那时，概率论尚处在萌芽的阶段，不足以给数理统计学的发展提供充分的理论支持，但不能由此否定他们工作的重大意义，作为现代数理统计学发展的几个源头之一，他们以及后续学者在人口、社会、经济等领域的工作，特别是比利时天文学家兼统计学家凯特勒19世纪的工作，对促成现代数理统计学的诞生起了很大的作用。 数理统计学的另一个重要源头来自天文和测地学中的误差分析问题。早期，测量工具的精度不高，人们希望通过多次量测获取更多的数据，以便得到对量测对象的精度更高的估计值。量测误差有随机性，适合于用概率论即统计的方法处理，远至伽利略就做过这方面的工作，他对测量误差的性态作了一般性的描述，法国大数学家拉普拉斯曾对这个问题进行了长时间的研究，现今概率论中著名的“拉普拉斯分布”，即是他在这研究中的一个产物，这方面最著名且影响深远的研究成果有二：一是法国数学家兼天文家勒让德19世纪初（1805）

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

认识工业机器人

认识工业机器人 机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多种学科而形成的高新技术，是当代研究十分活跃、应用日益广泛的领域。而且，机器人应用情况是反映一个国家工业自动化水平的重要标志。本次任务的主要内容就是了解工业机器人的现状和发展趋势；通过现场参观，认识工业机器人相关企业；现场观摩或在技术人员的指导下操作ABB工业机器人，了解其基本组成。 一、工业机器人的定义及特点 1.工业机器人的定义 国际上对机器人的定义有很多。 美国机器人协会（RIA）将工业机器人定义为：“工业机器人是用来进行搬运材料、零部件、工具等可再编程的多功能机械手，或通过不同程序的调用来完成各种工作任务的特种装置。” 日本工业机器人协会（JIRA）将工业机器人定义为：“工业机器人是一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器。” 在我国1989年的国际草案中，工业机器人被定义为：“一种自动定位控制，可重复编程、多功能的、多自由度的操作机。操作机被定义为：具有和人手臂相似的动作功能，可在空间抓取物体或进行其他操作的机械装置。” 国际标准化组织（ISO）曾于1984年将工业机器人定义为：“机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程的操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行各种任务。” 2.工业机器人的特点 （1）可编程

生产自动化的进一步发展是柔性自动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量、多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统中的一个重要组成部分。 （2）拟人化 工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有计算机。此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语音功能传感器等。 （3）通用性 除了专门设计的专用的工业机器人外，一般机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。例如，更换工业机器人手部末端执行器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。 （4）机电一体化 第三代智能机器人不仅具有获取外部环境信息的各种传感器，而且还具有记忆能力、语言理解能力、图像识别能力、推理判断能力等人工智能，这些都是微电子技术的应用，特别是与计算机技术的应用密切相关。工业机器人与自动化成套技术，集中并融合了多项学科，涉及多项技术领域，包括工业机器人控制技术、机器人动力学及仿真、机器人构建有限元分析、激光加工技术、模块化程序设计、智能测量、建模加工一体化、工厂自动化及精细物流等先进制造技术，技术综合性强。 二、工业机器人的历史和发展趋势 1. 工业机器人的诞生 “机器人”（Robot）这一术语是1921年捷克著名剧作家、科幻文学家、童话寓言家卡雷尔·恰佩克首创的，它成了“机器人”的起源，此后一直沿用至今。不过，人类对于机器人的梦想却已延续数千年之久。如古希腊古罗马神话中冶炼之神用黄金打造的机械仆人、希腊神话《阿鲁哥探险船》中的青铜巨人泰洛斯、犹太传说中的泥土巨人、我国西周时代能歌善舞的木偶“倡者”和三国时期诸葛亮的“木牛流马”传说等。而到了现代，人类对于机器人的向往，从机器人频繁出现在科幻小说和电影中已不难看出，科技的进步让机器人不仅停留在科幻故事

数据统计在统计学中的地位

数据统计在统计学中的地位 XXX XX级X班XXXXXXXXX 一、数理统计与统计学的主要特点 （一）数理统计的主要特点 数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。 从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。 综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。 （二）统计学的主要特点 统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。 统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900 年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法，而是缺少充分真实有效的统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次，统计学是一门方法论科学。长期以来，人们一直认为在这众多的方法中，统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一，否则，统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上，推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次，统计学从其成为一门科学的那一天起，就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征，但是，同时强调要以

工业机器人基础操作

目录 项目一工业机器人基本结构认识与安全操作知识 (1) 项目二机器人的基本操作 (11)

项目一工业机器人基本结构认识与安全操作知识 一、布置任务 1.项目要求 （1）项目名称：工业机器人基本结构认识与基础操作 （2）计划课时：6 （3）器材及工具准备（现场准备） 表1 实验所需设备清单 2.教学主要内容及目的 通过该实训课程，将《工业机器人技术基础》中所学的机器人编程及调试技术应用于实际设计中。学习机器人的基本安全操作常识、机器人控制柜的基本结构、机器人示教器的基本操作等技术在实验平台上进行综合认知与练习，在理论和实验的基础上进一步对工业机器人的认识，更好的了解机器人的操作方式。 3.相关知识准备 机器人的基本组成、机器人的基本安全操作常识。 二、制定计划 教师辅助学生以小组方式，10人一组，由指导老师讲解基本操作要领及安全注意事项，讲解完成后，学生自己进行操作，讨论各步骤的注意事项及原因，以讨论加操作的方式进行学习。 三、实施项目任务 1. 实训内容 ①通过现场讲解，学习机器人的基本安全知识，为后续安全操作做基础； ②认识机器人控制柜，了解其主要结构及控制按钮的功能； ③认识示教器的基本操作方法。 2. 实训步骤

（1）工业机器人安全知识 a、记得关闭总电源 在进行机器人的安装、维修、保养时切记要将总电源关闭。带电作业可能会产生致命性后果。如果不慎遭高压电击，可能会导致心跳停止、烧伤或其他严重伤害。 在得到停电通知时，要预先关断机器人的主电源及气源。 突然停电后，要在来电之前预先关闭机器人的主电源开关，并及时取下夹具上的工件。 b、与机器人保持足够安全距离 在调试与运行机器人时，它可能会执行一些意外的或不规范的运动。并且，所有的运动都会产生很大的力量，从而严重伤害个人或损坏机器人工作范围内的任何设备，所以时刻警惕与机器人保持足够的安全距离。 c、静电放电危险 搬运部件或部件容器时，未接地的人员可能会传递大量的静电荷。这一放电过程可能会损坏敏感的电子设备。所以在有此标识的情况下，要做好静电放电防护。 d、紧急停止 紧急停止优先于任何其它机器人控制操作，它会断开机器人电动机的驱动电源，停止所有运转部件，并切断由机器人系统控制且存在潜在危险的功能部件的电源。 出现下列情况时请立即按下任意紧急停止按钮： 机器人运行时，工作区域内有工作人员。 机器人伤害了工作人员或损伤了机器设备。 e、灭火 发生火灾时，在确保全体人员安全撤离后再进行灭火，应先处理受伤人员。当电气设备（例如机器人或控制器）起火时，使用二氧化碳灭火器，切勿使用水或泡沫。 f、工作中的安全 注意夹具并确保夹好工件。如果夹具打开，工件会脱落并导致人员伤害或设备损坏。夹具非常有力，如果不按照正确方法操作，也会导致人员伤害。机器人停机时，夹具上不应置物，必须空机。 g、示教器的安全 示教器的使用和存放应避免被人踩踏电缆。 小心操作。不要摔打、拋掷或重击，这样会导致破损或故障。在不使用该设备时，

数理统计论文——统计源于生活

统计源于生活，生活演绎统计 ——《女士品茶》读书随笔在老师推荐的几本统计学著作中，我毫不犹豫地选择了这本《女士品茶——20世纪统计怎样改变了科学》，我不知道女士品茶与统计学有何关联，其中的微妙之处让我产生了好奇。同时它的名字会让我们立刻脱离冷冰冰、一大串复杂的统计学公式，而转到一个更加贴近生活和应用的角度去欣赏统计学的魅力。书中作者试图用20世纪统计学革命中的权威大师们的生平故事来向大众阐述什么是统计模型？它们是怎么来的？在现实生活中它们意味着什么？初略本书的目录，着实给人一种和某些平乏生硬的教科书不一样的感觉，一个个故事生动地演绎着统计学一个又一个突破与飞跃！ 本书一开头便解开读者心头的疑惑——女士品茶与统计学有何关联？ 故事是在20世纪20年代后期发生的，在英国剑桥一个夏日的午后，一群大学的绅士和他们的夫人们，还有来访者，正围坐在户外的桌旁，享用着下午茶。在品茶过程中，一位女士坚称：把茶加进奶里，或把奶加进茶里，不同的做法，会使茶的味道品起来不同。在场的一帮科学精英们，对这位女士的“胡言乱语”嗤之以鼻。这怎么可能呢？他们不能想象，仅仅因为加茶加奶的先后顺序不同，茶就会发生不同的化学反应。 这时唯独一个身材矮小、戴着厚眼镜、下巴上蓄着的短尖髯开始变灰的先生，却不这么看，他对这个问题很感兴趣，认为这种现象可以作为一个假设并做实验验证，于是设计一个实验来测试这位女士是否能喝出两种冲泡法的区别，让她在不知情的情况下尝奶茶，猜这杯是先加奶还是先加茶。为了避免蒙中，茶的杯数要足够多，但也不能无限制的喝下去，那么为了确定那个女士能猜到多准，最少该喝多少杯呢？ 这个实验很著名，是个似然估计问题。故事中那位蓄短胡须的先生便是在统计发展史上地位显赫、大名鼎鼎的罗纳德·艾尔默·费歇尔（Ronald Aylmer Fisher）。他是英国统计学家，近代数理统计的开创者。后来费歇尔在自己的著作中讨论了这个实验的各种可能结果，其中有关实验设计的著述是科学革命的要素之一。费歇尔在自己孜孜不倦地求索过程中得出一个结论：科学家需要从潜在实验结果的数据模型开始工作，这是一系列数据公式，其中一些符号代表实验中

统计学和数据挖掘区别

统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的

研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。

谈谈你对机器人的认识

认识机器人 机器人的发展史： 认识机器人首先先了解下robot机器人这一词是怎么来的。1920年捷克作家卡雷尔·卡佩克发表了科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》。在剧本中，卡佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”，“Robota”是奴隶的意思。该剧预告了机器人的发展对人类社会的悲剧性影响，引起了大家的广泛关注，被当成了机器人一词的起源。从此，“robot”以及相对应的中文“机器人”一词开始在全世界流行。 上个世纪60年代前后，随着微电子学和计算机技术的迅速发展，自动化技术也取得了飞跃性的变化，开始出现了现在普遍意义上的机器人。1959年，美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，取名“尤尼梅逊”，意为“万能自动”。尤尼梅逊的样子像一个坦克炮塔，炮塔上伸出一条大机械臂，大机械臂上又接着一条小机械臂，小机械臂再安装着一个操作器。这三部分都可以相对转动、伸缩，很像是人的手臂了。它的发明人专门研究了运动机构与控制信号的关系，编制出程序让机器记住并模仿、重复进行某种动作。英格伯格和德沃尔认为汽车制造过程比较固定，适合用这样的机器人。于是，这台世界上第一个真正意义上的机器人，就应用在了汽车制造生产中。 经过近百年来的发展，机器人已经在很多领域中取得了巨大的应用成绩，其种类也不胜枚举，几乎各个高精尖端的技术领域更是少不了它们的身影。在这期间，机器人的成长经历了三个阶段。第一个阶段中，机器人只能根据事先编好的程序来工作，这时它好像只有干活

儿的手，不懂得如何处理外界的信息。打个比方，如果让这样的机器人去抓会损坏它的东西，它也一定会去做。第二个阶段中，机器人好像有了感觉神经，具有了触觉、视觉、听觉、力觉等功能，这使得它可以根据外界的不同信息做出相应的反馈。如果再让它去抓某些东西，它可能就不干啦。第三个阶段，机器就真正长大成人啦，这时它不仅具有多种技能，能够感知外面的世界，而且它还能够不断自我学习，用自己的思维来决策该做什么和怎样去做。第一阶段的机器人，是小孩子，人们称它为“示教再现型”；第二阶段的机器人是一个青年，人们称它为“感觉型”；第三阶段的机器人则是成年人，称为“智能型”。1968年，美国斯坦福研究所研制出世界上第一台智能型机器人。这个机器人可以在一次性接受由计算机输出的无线遥控指令后，自己找到目标物体并实施对该物体的某些动作。1969年，该研究所对机器人的智能进行测定。他们在房间中央放置了一个高台，在台上放一只箱子，同时在房间一个角落里放了一个斜面体。科学家命令机器人爬上高台并将箱子推到地下去。开始，这个机器人绕着台子转了20分钟，却无法登上去。后来，它发现了角落里的斜面体，于是它走过去，把斜面体推到平台前并沿着这个斜面体爬上了高台将箱子推了下去。这个测试表明，机器人已经具备了一定的发现、综合判断，决策等智能。 到了上个世纪70年代，第二代机器人开始迅速发展并进入实用和普及的阶段，而第三代机器人在今天也已经得到了突飞猛进的变化。它能够独立判断和行动，具有记忆、推理和决策的能力，在自身

机器人动力学汇总

机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚

数理统计

数理统计 数理统计(Mathematics Statistics) 什么是数理统计 数理统计是以概率论为基础，研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法。其主要内容有参数估计、假设检验、相关分析、试验设计、非参数统计、过程统计等。 数理统计的特点 它以随机现象的观察试验取得资料作为出发点,以概率论为理论基础来研究随机现象.根据资料为随机现象选择数学模型,且利用数学资料来验证数学模型是否合适,在合适的基础上再研究它的特点,性质和规律性. 例如灯泡厂生产灯泡,将某天的产品中抽出几个进行试验.试验前不知道该天灯泡的寿命有多长,概率和其分布情况.试验后得到这几个灯泡的寿命作为资料,从中推测整批生产灯泡的使用寿命.合格率等.为了研究它的分布,利用概率论提供的数学模型进行指数分布,求出值,再利用几天的抽样试验来确定指数分布的合适性. 数理统计的起源与发展 数理统计是伴随着概率论的发展而发展起来的一个数学分支，研究如何有效的由集、整理和分析受随机因素影响的数据，并对所考虑的问题作出推断或预测，为采取某种决策和行动提供依据或建议. 数理统计起源于人口统计、社会调查等各种描述性统计活动.公元前2250年，大禹治水，根据山川土质，人力和物力的多寡，分全国为九州；殷周时代实行井田制，按人口分地，进行了土地与户口的统计；春秋时代常以兵车多寡论诸侯实力，可见已进行了军事调查和比较；汉代全国户口与年龄的统计数字有据可查；明初编制了黄册与鱼鳞册，黄册乃全国户口名册，鱼鳞册系全国土地图籍，绘有地形，完全具有现代统计图表的性质.可见，我国历代对统计工作非常重视，只是缺少系统研究，未形成专门的著作. 在西方各国，统计工作开始于公元前3050年，埃及建造金字塔，为征收建筑费用，对全国人口进行普查和统计.到了亚里土多德时代，统计工作开始往理性演变.这时，统计在卫生、保险、国内外贸易、军事和行政管理方面的应用，都有详细的记载.统计一词，就是从意大利一词逐步演变而成的. 数理统计的发展大致可分为古典时期、近代时期和现代时期三个阶段.

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

《工业机器人应用认知》课程大纲

四川城市技师学院 工业机器人应用与维护专业 （高级工） (0208-3) 专业课程教学大纲

汽车与信息工程学院2018年7月

目录 一、课程信息............................................................................................................ 错误!未定义书签。 （一）课程名称............................................................................................. 错误!未定义书签。 （二）课程学时 (1) 二、课程教学设计 (1) （一）课程定位与性质 (1) （二）教学目标 (1) （三）学习领域 (2) （四）教学方法 (2) （五）考核评价 (3) （六）教学条件基本要求 (3) 三、教学要求内容及建议 (4) （一）教学要求 (4) （二）教学内容 (5) （三）教学建议 (6)

《工业机器人应用认知》课程教学大纲 一、课程信息 课程名称：工业机器人应用认知 课程学时：36学时 二、课程教学设计 （一）课程定位与性质 1.课程定位 本课程的教学以高等职业教育培养目标为依据，遵循“结合理论联系实际，应知、应会”的原则，以拓展学生专业知识覆盖面为重点；注重培养学生的专业思维能力。重点通过对主流工业机器人产品的讲解，使学生对当前工业机器人的技术现状有较为全面的了解，对工业机器人技术的发展趋势有一个明确的认识，为学生进入社会做前导；把创新素质的培养贯穿于教学中。采用行之有效的教学方法，注重发展学生专业思维和专业应用能力，通过简单具体的实例深入浅出地讲解专业领域的知识。 2.课程性质：专业基础课 （二）教学目标 总体目标 《工业机器人应用认知》是一门培养学生具有机器人设计和使用方面基础知识的专业课，本课程主要研究机器人的结构设计与基本理论。通过本课程的学习，使学生掌握工业机器人基本概念、机器人运动学理论、工业机器人机械系统设计、工业机器人控制等方面的知识。 知识目标 1.了解机器人的由来与发展、组成与技术参数，掌握机器人分类与应用，对各类机器人有较系统地完整认识。 2.了解机器人运动学、动力学的基本概念，能进行简单机器人的位姿分析和

数理统计的基础知识

第4章数理统计的基础知识 数理统计与概率论是两个有密切联系的学科, 它们都以随机现象的统计规律为研究对象.但在研究问题的方法上有很大区别：概率论——已知随机变量服从某分布,寻求分布的性质、数字特征、及其应用; 数理统计——通过对实验数据的统计分析, 寻找所服从的分布和数字特征, 从而推断整体的规律性. 数理统计的核心问题——由样本推断总体 从本章开始，我们将讨论另一主题：数理统计。 数理统计是研究统计工作的一般原理和方法的科学，它主要阐述搜集、整理、分析统计数据，并据以对研究对象进行统计推断的理论和方法，是统计学的核心和基础。 本章将介绍数理统计的基本概念：总体、样本、统计量与抽样分布。 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性，因而从理论上讲，只要对随机现象进行足够多次观察，被研究的随机现象的规律性一定能清楚地呈现出来。但客观上只允许我们对随机现象进行次数不多的观察试验，也就是说, 我们获得的只是局部观察资料。 数理统计就是在概率论的基础上研究怎样以有效的方式收集、整理和分析可获的有限的, 带有随机性的数据资料,对所考察问题的统计性规律尽可能地作出精确而可靠的推断或预测，为采取一定的决策和行动提供依据和建议.

§4.1 总体与样本 一、 总体与总体分布 1.总体：具有一定的共同属性的研究对象全体。总体中每个对象或成员称为个体。 研究某批灯泡的质量，该批灯泡寿命的全体就是总体；考察国产 轿车的质量，所有国产轿车每公里耗油量的全体就是总体；某高校学习“高等数学”的全体一年级学生。 个体与总体的关系，即集合中元素与集合之间的关系。统计学中关心的不是每个个体的所有具体特性，而是它的某一项或某几项数量指标。某高校一年级学生“高等数学”的期末考试成绩。 对于选定的数量指标 X （可以是向量）而言，每个个体所取的值是不同的，这一数量指标X 就是一个随机变量（或向量）；X 的概率分布就完全描述了总体中我们所关心的这一数量指标的分布情况。数量指标X 的分布就称为总体的分布。 说明 例如 服装厂生产的各式服装，玩具厂生产的儿童玩具，检验部门通常将产品分成若干等级。 3X 总体分布就是设定的表示总体的随机变量.的分布. 4.1 X X 定义统计学中称随机变量（或向量）为，并把随机 变量（或向量）的分布称为总体总体分布.1X 表示总体的既可以是随机变量，也可以.是随机向量.2 有时个体的特性本身不是直接由数量指.标来描述的.

统计学和数据挖掘(中文).

统计学和数据挖掘:交叉学科 摘要:统计学和数据挖掘有很多共同点,但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质,重点论述它们的异同。 关键词:统计学知识发现 1.简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。 因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展,而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字,势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话,统计的最初含义是“陈述事实”,以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然,统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且,这门新学科同商业有特殊的关联(尽管它还有科学及其它方面的应用。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质,区分它们的异同,并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先,我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如,Everitt定义它为:“仅仅是考察大量的数据驱动的模型,从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析,因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此,事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意,也是当前数据挖掘的任务。

工业机器人工程应用虚拟仿真教程教学提纲

工业机器人工程应用虚拟仿真教程教学提纲 一、说明 1．课程的性质和内容 《工业机器人工程应用虚拟仿真教程》课程是高级技工学校工业机器人应用与维护专业的专业课。主要内容包括：Robot Studio软件的操作、建模、Smart 组建的使用、轨迹离线编程、动画效果的制作、模拟工作站的构建、仿真验证以及在线操作。 2．课程的任务和要求 本课程的主要任务是培养学生熟练操作Robot Studio软件，并能通过Robot Studio软件对工业机器人进行应用开发、调试、现场维护，为学生从事工业机器人工程技术人员打下的必要的专业基础。 通过本课程的学习，学生应该达到以下几个方面的专业基础。 （1）了解Robot Studio工业机器人仿真软件的基础知识，掌握软件使用方法和技巧。 （2）掌握构建基本仿真工业机器人工作站的方法。 （3）能熟练在Robot Studio软件中创建工件、工具模型。 （4）掌握工业机器人离线轨迹编程方法。 （5）掌握Smart组建的应用。 （6）掌握带导轨和变位机的机器人系统创建于应用方法。 （7）了解ScreenMaker示教器用户自定义界面的操作。 （8）掌握Robot Studio软件的在线功能。 3．教学中注意的问题 （1）本课程教学最好采用理论与实际相结合的一体化教学方式，借助多媒体网络教室，一人一机，使用多媒体课件讲解与软件操作相结合。 （2）理论教学中应帮助学生总结并灵活运用所学的相关知识，本着够用的原则讲授，切忌面面俱到。对工业机器人仿真操作不作深入探讨，仅作一般性了解。

（3）实践教学环节中对工业机器人Robot Studio仿真软件常用功能作简单介绍，重点培养学生使用软件对工业机器人进行基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和检验。教师教学中多联系生产实际并选用一些工业上经典的工业机器人使用案例进行讲解，提高学生对工业机器人进行应用开发、调试、现场维护的能力。 二、学时分配表

数理统计中的几种统计推断方法

数理统计中的几种统计推断方法 ——导学文章之九 数理统计的基本问题是根据样本所提供的信息，对总体的分布以及分布的数字特征作出统计推断。统计推断的主要内容分为两大类：一是参数估计问题，另一类是假设检验问题。 本篇文章主要讨论总体参数的点估计、区间估计和假设检验。 一、点估计 １、矩估计 首先讲“矩”的概念， 定义：设X 是随机变量，k 是一正整数，若k EX 存在，则称k EX 为随机变量X 的k 阶原点矩，记为k a ；若存在，则称它为X 的k 阶中心矩，记为k b 。 显然，数学期望EX 就是１阶原点矩，方差DX 就是２阶中心矩。 简单的说就是用样本矩去估计相应的总体矩，用样本矩的连续函数去估计相应的总体矩的连续函数。矩估计法的理论基础是大数定理。因为大数定理告诉我们样本矩依概率收敛于总体的相应矩，样本矩的连续函数依概率收敛于相应总体矩的连续函数。 我们通常样本的均值X 去估计总体的均值E X ：即总体为X 时，我们从中取出n 个样本12,,n X X X ，我们认为总体的均值就是1 1 n i i X X n ==∑，（当然这只是对总体均值的一 种估计，当然会有误差） 当2 EX 存在的时候，我们通常用 2 1 1 n i i X n =∑作为总体X 的2EX 的估计 一般地，我们用 1 1 n k i i X n =∑作为总体X 的k EX 的估计，用 1 1 () n k i i X X n =-∑作为总体的 () k E X EX -的估计。 例：设总体X 在[,]a b 上服从均匀分布，参数,a b 未知，12,,n X X X 是一个样本，求,a b 的矩估计量。 解：由矩估计法知道：2 a b EX += 由于2 2 ()DX EX EX =-，因此2 2 2 2 ()() ()124 b a a b EX D X EX -+=+= + 用矩估计法，也即用1 1 n i i X X n == ∑作为E X 的估计，用 2 1 1 n i i X n =∑作为2EX 的估计，