1 统计学习基础 卿来云 中国科学院研究生院信息学院 lyqing@gucas

统计学习基础

卿来云

中国科学院研究生院信息学院

lyqing@https://www.wendangku.net/doc/c612613787.html, / lyqing@https://www.wendangku.net/doc/c612613787.html,

1

统计学习

?统计学≈根据数据进行推理的学科

?统计学习≈多元统计分析 + 计算统计学

?多元统计分析≈基于一个多元变量数据集，预测函数值

?计算统计学≈统计问题的计算方法 (a.k.a. 统计计算) + 计算繁重的统计方法

?数据挖掘≈研究数据分析，尤其是大数据量/复杂的数据集

3

学习的主要目的：预测

?通过学习，得到训练数据的某种模型

?然后利用该模型，预测未见过的测试数据–假设测试数据与训练数据来自相同分布

4

统计学习的任务

?概率密度估计：预测概率密度

?回归：预测连续目标变量的值

?分类：预测离散目标变量的值

?其他：聚类、降维

?有监督/无监督学习

–有监督学习：回归、分类

–无监督学习：概率密度估计、聚类、降维

5

统计学习的主要部分

?模型类别

–参数模型、非参数模型

?损失函数

–L2损失、0-1损失、log似然损失…

?推广性

–训练误差（学习）、测试误差（预测）

?优化计算

6

样本数据点

9

例：回归（续）

Fig1(d)

训练误差和测试误差

Fig1(c)

10阶多项式拟合

??ICCV2001: Learning inhomogeneous Gibbs models of faces by minimax entropy

一些问题

?怎样表示误差？（损失函数）

?怎样保证在未来的数据集上误差最小？（推广性）?对特定的数据，应该选择哪个模型/方法？（模型选择、假设检验）

?我们的方法在未来数据集上的误差是多少？（误差估计、置信带、学习理论）

11

12

课程目的

?为计算机专业的学生快速提供广泛的概率和统计背景

–概率–统计–统计学习

?为学习其他课程打好统计学基础

–机器学习–数据挖掘–模式识别–人工智能–

…

数学基础的重要性

?研究数据分析必须打好概率和统计基础

–Using fancy tools like neural nets, boosting and

support vector machines without understanding

basic statistics like doing brain surgery before

knowing how to use a band-aid.

13

教材/参考书

?[AOL] Larry Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference

–中译本：《统计学完全教程》

–主要教材：内容很全，但有些部分篇幅略少，更偏向于从统计的角度讲述

–Chp1-13, Chp20

?[ESL] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman，The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference, and

Prediction

–中译本：《统计学习基础—数据挖掘、推理与预测》

–统计学习部分的主要教材：主要从机器学习的角度讲述

–Chp1-7

?[PRML] Bisshopr，Pattern Recognition and Machine Learning

14

课程内容（1）

?第一部分：概率

–随机变量及其概率分布

–概率不等式和收敛性

?第二部分：统计推断

–统计推断基本知识

–非参数估计、Bootstrap、Jackknife

–参数估计

–假设检验

15

课程内容（2）

?第三部分：统计学习

–统计学习概述

–线性回归

–核方法

–统计判决理论

–模型选择和模型评估

16

作业和考试

?助教：池晨 chichen@https://www.wendangku.net/doc/c612613787.html,

?作业：40%

–每次作业留2周时间

–请按时交作业，鼓励讨论，但NO COPY

?期末考试： 60%，开卷

17

2018年同等学力申硕英语

2018年同等学力申硕英语 2018年同等学力申硕英语?面对同等学力考试，相信每一位考生都做好了充足的准备，相信每一位考生的心中各不相同。但是提醒考生切勿兴奋过头，要保持一颗清醒的头脑，冷静答题。尤其是英语考试，考生要注意一下几方面： 一、不要“抢”答，要做好答题前的准备 按照英语考试的组织规程，考试两个阶段正式开始答题前几分钟，同学们就会拿到英语试卷。首先要快速地整体浏览一下试卷，大致判断一下对于自己来说试卷的难度。这里要特别注意留意两个部分： 第一个是阅读理解，第二个是看一看书面表达题目 二、不要“长”答，要合理分配答题时间 在第一个阶段的英语考试中，控制好答题节奏，合理利用时间，这一点非常重要。不要在一道试题上耽误太多时间。阅读理解部分由于语篇多，词汇量和阅读量都大，因此比较耗时，但千万不能在这里“恋战”。 三、调动语感做到“一答”准确 英语考试考查语言的运用，因此，考试中有没有语感，就变得非常重要。答题时，不要一味地想语法，想考点，要把考试变成“调动语感”和进行“语言交流”。要自觉运用平时训练所形成的答题技巧。对应试卷各个题型，在回答问题时要注意：

(1)单项选择; (2)完型填空; (3)阅读理解; (4)翻译的重要一步就是一定要理解原文，然后在用自己的语言通顺的表达出来，英语重在意合，英语重在形合;(5)书面表达 四、仔细填涂答题卡避免“非能力失分” 英语考试不仅检验平时训练是否“有素”，“功力”是否“完满”，也体现临场发挥的程度和水平。 温馨提示：考试们在面对考试的时候不用有太多的担心，这2018年同等学力申硕英语其实英语考试除了考查学生英语知识，也是考查学生的应试能力，所以考生在考试中，一定要沉着冷静，保持一个稳定的心，希望同学们关注考试注意事项，注意答题的每一个细节，稳定心理，正常、甚至是超水平发挥，以期在考试中取得优异成绩。 附：在职研究生热门招生院校推荐表

中科院研究生院机器学习课程习题

1、考虑回归一个正则化回归问题。在下图中给出了惩罚函数为二次正则函数，当正则化参数C 取不同值时，在训练集和测试集上的log 似然（mean log-probability ）。（10分） （1）说法“随着C 的增加，图2中训练集上的log 似然永远不会增加”是否正确，并说明理由。 （2）解释当C 取较大值时，图2中测试集上的log 似然下降的原因。 2、考虑线性回归模型：()201~, y N w w x σ+，训练数据如下图所示。 （10分） （1）用极大似然估计参数，并在图（a ）中画出模型。（3分） （2）用正则化的极大似然估计参数，即在log 似然目标函数中加入正则惩罚函数()212 C w - ， 并在图（b ）中画出当参数C 取很大值时的模型。（3分） （3）在正则化后，高斯分布的方差2σ是变大了、变小了还是不变？（4分）

图(a) 图(b) 2. 考虑二维输入空间点()12,T x x =x 上的回归问题，其中[]1,1,1,2j x j ∈-=在单位正方形内。训练样本和测试样本在单位正方形中均匀分布，输出模型为 ()352121212~10753, 1y N x x x x x x -++-，我们用1-10阶多项式特征，采用线性回归模型来 学习x 与y 之间的关系（高阶特征模型包含所有低阶特征），损失函数取平方误差损失。 (1) 现在20N =个样本上，训练1阶、2阶、8阶和10阶特征的模型，然后在一个大规模的独立的测试集上测试，则在下3列中选择合适的模型（可能有多个选项），并解释第3列中你选择的模型为什么测试误差小。（10分） (2) 现在610N =个样本上，训练1阶、2阶、8阶和10阶特征的模型，然后在一个大规模的独

数据挖掘简介

数据挖掘综述

数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了

中国科学院在各地的分院研究所

中国科学院在各地的分院、研究所 中国科学院作为中国自然科学最高学术机构，在我国工学理学等自然科学领域做出了杰出贡献，化学物理、材料科学、数学、环境生态学已步入世界先进行列。中国科学院成立于建国初期，响应国家号召，在全国范围内，设立研究分院，截止2016年已有分院12所，分别为北京分院、沈阳分院、长春分院、上海分院、南京分院、武汉分院、广州分院、成都分院、昆明分院、西安分院、兰州分院、新疆分院；下设包括微生物研究所、近代物理研究所、武汉岩土力学研究、物理研究所、生物物理研究所、兰州物化所在内的研究单位114个，涉及理工、基础化学物理、数学、微生物、生态等各个学科领域。中国科学院拥有2所直属高校（中国科学院大学、中国科学技术大学）、1所共建高校（与上海市人民政府共建上海科技大学）、130多个国家级重点实验室和工程中心、210多个野外观测台站。 中国科学院的组织架构图中国科学院院士数据据2016年1月中科院官网显示，中国科学院有院士777人，其中数学物理学部148人，化学部131人，生命科学和医学学部143人，地学部127人，信息技术科学部90人，技术科学部138人；此外中国科学院还拥有外籍院士82人。截至2016，中国科学院院士工作地分布在全国25个省、直辖市、自治

区，其中，北京市380人，上海市92人，江苏省42人，辽宁省21人，湖北省21人，陕西省18人，香港特别行政区18人，安徽省16人，以上8个省、直辖市、自治区共有院士608人，占全体院士的83%；院士性别比例男性占94%，女性占6%。中科院2017度的科研项目2017年，中国科学院下属植物研究所、地理科学与资源研究所、昆明植物研究所、合肥物质科学研究院、深圳先进技术研究院等多个研究单位的“大气辐射特性自动检测仪”、“地表反射自动观测高精度辐射计”、“多角度地表光学反射特性自动观测仪”、“高精度太阳辐射计”、“太阳直射自校准辐照度仪”、“光学遥感卫星智能化高精度地面定标系统”数十个科研项目，通过了我国第一家第三方科技成果评价机构——中科合创（北京）科技成果评价中心组织专家召开的评价会。

2015同等学力申硕英语真题及参考答案(1)

2015年同等学力人员申请硕士学位外国语水平全国统一考试 英语试卷一、卷二真题及参考答案 考生须知 1.本考试分试卷一和试卷二两部分。试卷一满分75分，考试时间为100分钟， 9:00开始，10:40结束:试卷二满分25分，考试时间为50分钟，10:40开始，11:30结束。 2.请考生务必将本人姓名和考号填写在本页方框内。 3.请将试卷一答案用2B铅笔填涂在试卷一答题卡上，答在试卷上的无效。 4.在答题卡上正确的填涂方法为:在代表答案的字母上划线，如[A] [B][C][D]。 5.监考员宣布试卷一考试结束后，请停止答试卷一，将试卷一和试卷一答题卡反扣在自己的桌面上，继续做试卷二。监考员将到座位上收取试卷一和试卷一答题卡。 6.监考员收卷过程中，考生须配合监考员验收，并请监考员在准考证上签字(作为考生交卷的凭据)，否则，若发生答卷遗失，责任由考生自负。 Paper One (100minutes) Part I Oral Communication (15 minutes，10 points) Section A Directions：In this section there are two incomplete dialogues and each dialogue has three blanks and three choices A，B and C，taken from the dialogue. Fill in each of the blanks with one of the choices to complete the dialogue and mark your answer on the Answer Sheet. Dialogue One A. Do you know what a handicapped space is? B. The signs always tell you how long you can park there and on what days. C. Then you also need to be aware of the time limits on the street signs. Student: Can you tell me where I can park? Clerk: Are you driving a motorcycle or an automobile? Student: I drive an automobile. Clerk: Fine. You can either park in the student lot or on the street. 1 Student: Yes, I have seen those spots. Clerk: Well, when you see the blue spots with the handicapped sign, do not park there unless you have a special permit. Are you going to be parking in the daytime or evening? Student: I park in the evenings. Clerk: 2 Have you seen those signs? Student: Yes, I have seen those signs. Clerk: 3 .

中科院研究生面试

竭诚为您提供优质文档/双击可除 中科院研究生面试 篇一：写给对保送中科院研究生感兴趣的人 写给对保送中科院研究生感兴趣的人 前两天有位师弟问我：保研怎么联系呢我突然意识到，又到了保研和[参数1]的季节，是有必要总结一下我的保研 经历与感受，期望以此引导和鼓励无数比我年轻的学生们。 保送中科院一直都是我的梦想，喜欢中科院真的不需要理由，更何况中科院免费又补助的政策让人眼馋。至于中科院是不是国内实力最强的我不敢妄下结论，反正我个人厌倦了大学生活的纷繁复杂，非常向往研究所清静自由的科研学术氛围。不可否认的是中科院的学习生活确实有些枯燥单一，甚至压抑，既然是自己的选择，那就得耐得住寂寞做学问，选择哪种生活方式完全是自己的事。 教育部规定：具有研究生院的高等院校和未设立研究生院的“211工程”高校的本科生具有免试推荐硕(博)研究生 资格，很庆幸我是该规定的受益者之一。我是学计算机的，研究生阶段不准备改行，而中科院适合我的只有两个：计算所和软件所。20xx年7月份，大三的期末考试刚结束，我就

开始准备保研的事情了。每年保研的时间为大四上学期9月初到9月末。想要去得自己满意的地方，尤其是保送外校的研究生院，尽早准备是非常必要的。7、8月亦不算早，大三下学期就开始联系的也大有人在。计算机专业包含很多具体的方向，那个时候我对自己将来从事什么还没有明确的想法，我咨询了我们学校的几位老师，又和读研究生的几位学长聊了很多，考虑到自身的特点，到了8月份最终确定了两个感兴趣的方向。然后我就上网查找导师的信息，中科院各所的网站上都有任职导师的详细资料，我大致圈定了四五个导师。我向每位导师发了一封试探性的email，简单介绍自己的情况，表达自己对老师所研究的方向有兴趣，询问自己能不能免试读研的想法，有些导师很快给予回复，大致意思是你很优秀，希望你提供些更加详实的资料比如成绩排名，获奖证书，本科的竞赛作品等，也有导师婉言拒绝的。就这样我与软件所的一位导师有了进一步的联系，他要我向软件所招生办提供申请材料，并等待所里的统一面试。一般情况下，导师同意接纳你，所里都会给你去北京面试的机会。实际上，软件所同一个实验室的另位导师对我也感兴趣，只是后来我没有积极与他联系，直到后来到北京面试，见到这位老师，我是羞愧万分。 导师联系的很顺利，接下来就是按照学校的推免程序提交申请材料。一般需要提交的材料包括申请表，个人陈述，

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

同等学力申硕英语如何有效进行复习

同等学力申硕英语如何有效进行复习？ 近些年随着十月联考取消，报考同等学力申硕的人越来越多了，同等学力考试内容简单，但是英语很多人都不会复习，也不知道难度，下面小编为大家讲解一下， 同等学力申硕英语难度如何? 同等学力申硕的英语考试难度与四六级相当，所以是大家很容易通过的，但是也要注意对在职研究生英语单词的复习，首先大家要了解考研英语与四六级对词汇的要求不同。四六级考试是水平性考试，考试的目的是测验在校大学生的英语水平，直白的说，这种考试，是为了让大多数考生通过的，因此，词汇的复习要有针对性，把考研大纲5500个单词划分出个三六九等来，区别对待。对于你认为熟悉的初高中词汇，要重点记忆它的第二个，第三个，甚至第四个你不熟悉的意思。 同等学力申硕英语该如何复习? 每次都背单词 对于在职研究生英语单词，我们每天一百个是最低限，其实背到后来你会发现这个要求并不高，一个月后，你可能自然而然地就背到三百或者五百，时间上可以平均分配开来，第二天早晨复习以前没背下来的词。大家要一边看一边读每个词的读音，默读也成。看完后回忆一遍，回忆不起来的再看。 多和单词“约会”

对于在职研究生英语单词是否“一见钟情”都是无所谓的，关键在于有更多不同类型的见面机会，因为一个单词能不能记住，取决于和它在不同场合见面的频率，不在于每次看着它的时间长短。一般想记住一个单词，每星期要和它在不同场合见三到四次面，具体问题一定要具体分析;另外，大家在背单词时，还要把握住最基础的部分，也就是所谓的词根，对付这些词根的最好方法，就是进行大量的，不间断的，简单的初级听力练习。因为阅读材料中，还有百分之二十其他词汇，所以光凭这个等级的词还看不懂那些阅读材料。 附：在职研究生热门招生院校推荐表

中科院研究生院物理学院毕业要求

研究生院物理科学学院研究生培养方案 为了进一步加强研究生培养工作，规范和优化研究生培养过程，提升研究生培养质量，以适应国家战略和社会需求，根据《中华人民共和国学位条例》、《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》，并根据研究生院直属院系学科特点，特制定培养方案总则，本方案适用于研究生院直属院系科学学位研究生。 一、培养目标 培养德智体全面发展、具有坚定的社会主义信念、爱国主义精神和社会责任感，具有进取、创新、协作、唯实的科研道德，具备严谨认真的科学态度，理论联系实际的工作作风的科学研究或专门技术领域的高级专业人才。 二、学科及研究方向 （0702）物理 （070201）理论物理 1. 基本粒子理论 2. 量子场论、弦论及数学物理 3. 粒子宇宙学 4. 原子分子物理 5. 凝聚态理论 6．统计物理、非线性动力学及复杂系统理论 7．天体物理 8．生物物理 （070202）粒子物理与原子核物理 1.粒子物理

2.原子核物理 3.核技术及应用 4.加速器物理 （070203）原子与分子物理 1．原子分子激发、电离和解离的实验和理论研究 2、天体物理、等离子体中的原子分子过程； 3、量子物理与量子信息、 （070205）凝聚态物理 1.凝聚态理论物理 2.凝聚态实验物理 3.原子分子物理 4.量子物理和量子信息理论 （0801）力学 （070102）固体力学 1.冲击动力学 2.弹塑性力学 3.非线性动力学 4.结构动力学 （080103）流体力学 1. 生物流体力学 2. 空气动力学与气动热力学 3. 电磁流体力学 4. 流动稳定性及湍流 5. 非定常流与涡运动 6. 计算流体力学 7. 实验流体力学 8. 环境流体力学

同等学力申硕英语备考经验汇总

在职研究生同等学力申硕英语备考经验汇总 一、复习方法篇 1、如何高效增加词汇量 1）不要背书 大部分人背书都是背了后面忘了前面，正襟危坐几个小时，其实记住的单词没几个，为什么？因为人的瞬时记忆力只能记忆5-7个东西，比如你妈妈叫你去买菜，七样以内你能记住，要是十几样你就得用笔记了。因此背书没用，那怎么办？就是分组背，记一组，测试一组，再记下一组。（刘毅的背单词的书就是按照这个原理来设计的） 2）不要用整段时间来背单词 我看过很多人的每日计划，什么几点到几点是背单词时间。这个没用，你花几个小时光背单词，记忆效率绝对很低，脑袋都木掉，合上书一个字也想不起来。一些英语牛人就一个背单词方法——小卡片。每天没事就拿出来看一下，坚持不懈，效果绝对好。 3）在遗忘临界点复习 有个伟大的艾宾浩斯记忆曲线，非常厉害，只要按照那个曲线在遗忘临界点复习，5次复习就可以终身不忘。可以在第1、2、5、15、30、60天把单词再重复看一遍！ 4）语境记忆 背单词绝对不能没有例句，中文的一个词你可以对他有很多种解释，英文也一样，如果没有例句帮你体会单词用法，光背词意在真正阅读的时候一定会抓瞎。（刘毅的背单词的书每个单词都有例句） 5）巧用学习工具 现在科技发达，学习工具很多，巧加利用才能事半功倍。我用的是Nokia N73手机，里面有英汉词典，遇到不懂的单词随时用来查，同时也可以把一些单词作为提示有空的时候拿来看。 6）背记单词必须和做真题结合起来 因为单词必须得放到文章中能够认知才叫记住了单词这样单词的记忆会达到事半功倍的效果。传统的每天只是拿着单词书死记硬背是不科学的也是效率最低的。

在单词有了进步之后，你会发现不管是汉译英还是英译汉都不在害怕。但是前提仍然是，多多练习。熟能生巧，翻译多了，跟好的翻译答案对照之后，你会发现好多“的字结构”“使字结构”“无主句”等等之类的句子其实翻译方法是很有章可循的，翻译多了，你会知道什么情况下用被动结构，什么情况下用强调结构，这些能力的前提是必须得多多练习。 2、疯狂做往年的真题并且做后花长时间认真分析 认真做每年的真题，尤其是一些有考验经验的人推荐的真题。争取三天一套，做的时候要卡着时间。做完后要理科对照着正确答案认真分析。做完一套真题可能只需要三个小时的时间，但是做完之后的分析却需要6个小时。所以按照在职学习人的时间来算，三天做一套真题节奏刚好。即便是你做过一遍之后，答案已经背下来了，也仍然要认认真真地做真题，把真题的阅读理解和完形填空作为精读的材料去认真详细地分析每一个句子，攻下你在真题里碰到的每一个生词。 做真题有几大好处，一是通过反复做真题，你可以记住大纲里80%的单词；二是通过反复做真题，你可以熟悉阅读理解完形填空的文章风格和真题出题思路，到考试的时候才不会不适应，尤其是近5年的试题；三是真题的阅读理解其实就是很好很地道的说明文和议论文，熟读之后你会发现里面有好多很精美很地道的句子，拿来用到自己的作文里非常的出彩。三是通过精读真题的阅读理解和完形填空，基本上你第二卷的英译汉已经不成问题了。（第二卷的作文和英译汉通过做真题完全可以搞定了）。 3、针对09新大纲复习对策 今年的英语考试大纲试卷一考试内容与以往相比，去掉了辨识错误部分，保留了会话技能、词汇、阅读理解、综合填空4部分内容。也就是说在考试时间不变的情况下，考试内容减少，试卷难度也就相应降低，对考生而言是好消息。以往，辨错题是试卷中唯一直接考查语法结构题目，新大纲调整后，考生就不需要记忆细小语法知识，更利于考生的英语复习。 专家认为辨识错误部分的5分可能会加到阅读理解部分或词汇部分。根据新大纲中的样题看，2009年英语考试阅读理解部分分值预计会增加，由25分变成30分，题目数量也相应从25个增至30个。同时，新大纲删除500多个旧词增加1220多个新词和50个常用词组。词汇量要求提高预示着今年的英语水平考试难度可能比以往会加大。 面对新大纲词汇量增加的问题，考生可以采用像滚雪球一样的方法记忆。在复习词汇时，首先从掌握大学英语四六级考试要求的词汇入手，每天定时定量地完成背诵内容，第二天，将学过的单词默写几遍，以加深印象。这个阶段大概需要3个月的时间，然后进入背诵考研词汇阶段，考生可选择一本考研核心词汇作为辅助记忆参考书。但是不要认为单词一遍就记住了，记单词的关键是重复记忆。按照记忆曲线，记忆7次一般就差不多记住了，但是还有很少的一部分单词不能记住。他在记完7次以后，把仍然记不住的单词抄在卡片上。正面写着英文单词、词性、音标；背面写着意思、助记法等。

中科院数据挖掘作业2

HW2 Due Date: Nov. 23 Submission requirements: Please submit your solutions to our class website. Only hand in what is required below. Part I: written assignment 1. a) Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size. b) Construct a decision tree with Information Gain. 2. (a) Design a multilayer feed-forward neural network (one hidden layer) for the data set in Q1. Label the nodes in the input and output layers. (b) Using the neural network obtained above, show the weight values after one itera tion of the back propagation algorithm, given the training instance “(M,

Family, Small)". Indicate your initial weight values and biases and the learning rate used. 3. a) Suppose the fraction of undergraduate students who smoke is 15% and the fraction of graduate students who smoke is 23%. If one-?fth of the college students are graduate students and the rest are undergraduates, what is the probability that a student who smokes is a graduate student? b) Given the information in part (a), is a randomly chosen college student more likely to be a graduate or undergraduate student? c) Suppose 30% of the graduate students live in a dorm but only 10% of the undergraduate students live in a dorm. If a student smokes and lives in the dorm, is he or she more likely to be a graduate or undergraduate student? You can assume independence between students who live in a dorm and those who smoke. 4. Suppose that the data mining task is to cluster the following ten points (with(x, y, z) representing location) into three clusters: A1(4,2,5), A2(10,5,2), A3(5,8,7), B1(1,1,1), B2(2,3,2), B3(3,6,9), C1(11,9,2),C2(1,4,6), C3(9,1,7), C4(5,6,7) The distance function is Euclidean distance. Suppose initially we assign A1,B1,C1 as the center of each cluster, respectively. Use the K-Means algorithm to show only (a) The three cluster center after the first round execution (b) The final three clusters Part II: Lab Question 1 Assume this supermarket would like to promote milk. Use the data in “transactions” as training data to build a decision tree (C5.0 algorithm) model to predict whether the customer would buy milk or not. 1. Build a decision tree using data set “transaction s” that predicts milk as a function of the other fields. Set the “type” of each field to “Flag”, set the “direction” of “milk” as “out”, set the “type” of COD as “Typeless”, select “Expert” and set the “pruning severity” to 65, and set the “minimum records per child branch” to be 95. Hand-in: A figure showing your tree. 2. Use the model (the full tree generated by Clementine in step 1 above) to make a predic tion for each of the 20 customers in the “rollout” data to determine whether the customer would buy milk. Hand-in: your prediction for each of the 20 customers. 3. Hand-in: rules for positive (yes) prediction of milk purchase identified from the decision tree (up to the fifth level. The root is considered as level 1). Compare with the rules generated by Apriori in Homework 1, and submit your brief comments on the rules (e.g., pruning effect)

植物干细胞维持与分化的分子机理研究-中国科学院植物研究所

植物所简报 2007年第85期 中国科学院植物研究所2007年11月27日 重大科学研究计划项目“植物干细胞维持与分化的分子机理研究”项目启动会召开 11月24日，由植物所承担的“十一五”重大科学研究计划—“植物干细胞维持与分化的分子机理研究”项目启动会植物所召开。出席会议的领导和专家有中国科学院副院长李家洋院士，河北师范大学孙大业院士，中科院生物局副局长苏荣辉、生物医药处处长韩华等，来自植物研究所、遗传与发育生物学研究所、首都师范大学、华南农业大学、清华大学、山东大学、山东农业大学以及厦门大学的项目各课题组负责人也出席了会议。 植物所副所长种康研究员主持了启动会。马克平所长代表项目第一承担单位对到会嘉宾表示热烈欢迎，并对项目的实施表示衷心地祝贺。生物局苏荣辉副局长在随后的讲话中对该项目给予了高度评价，并希望科学家们努力工作，争取做出好成绩。接着，项目首席科学家胡玉欣研究员介绍了项目的研究目标、任务和参加单位的

情况，各课题负责人分别汇报了各自的研究进展及计划及进度安排。李家洋副院长在听取汇报后发表讲话，对该项目的研究内容和目标给予了充分的肯定，同时对本项目的顺利实施寄予了厚望，他鼓励大家切实地加强交流，在创新性成果上多下功夫，不要仅局限在发表文章上。 下午，与会人员围绕研究方向的凝聚和具体研究方案的实施展开了认真协商与讨论，并就项目的研究内容、分工协作及定期交流机制等方面充分发表了意见。与会专家就如何紧密围绕科学问题、如何实现各课题协作攻关等问题提出了建设性意见，生物局韩华处长对项目的管理、执行以及如何加强与动物干细胞研究领域科学家的交流等方面提出了具体的建议。会议决定建立相关研究小组，实行定期碰头制度，做到明确方向、共享资源，并通过项目的实施，力争使我国的植物干细胞的研究领域取得突破性进展。 2006年发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006－2020年）》明确提出了蛋白质研究、量子调控研究、纳米研究、发育与生殖研究四个重大科学研究计划。为落实《规划纲要》的部署，2006-2007年，科技部已批准82个重大项目立项，其中“发育与生殖研究”重大科学研究计划21项,“植物干细胞维持和分化的分子机理研究”是其中之一，项目首席科学家为植物所胡玉欣研究员，该项目于2007年批准，前两年的经费为1187万元，计划于2011年8月结题。 （信号中心供稿）

同等学力申硕英语大纲

同等学力人员申请硕士学位英语水平全国统一考试大纲(第六版) 一、指导思想 本考试大纲要求通过教学使学生具有较好的用英语获取信息的能力和一定的用英语传递信息的能力。这就要求考生具有较强的阅读理解能力，一定的口语交际能力和语篇信息处理能力，同时也必须具有一定的英译汉能力和写作能力。本考试旨在测试考生是否达到大纲所规定的各项要求和具有大纲所规定的各项语言运用能力。 二、评价目标 本考试重点考查考生的英语口语交际、阅读、语篇完形处理、英译汉和写作等技能(由于技术上的原因，本考试暂时取消听力测试，口语交际技能的测试采用书面形式进行。考生听力能力的测试由各院校在考生学习期间进行)。考生应在词汇知识、语法知识、口语交际能力、阅读理解能力、语篇完形处理能力、英译汉能力和写作能力等方面分别达到以下要求： (一)词汇 掌握约6 000个英语词汇和约700个常用词组。对6 000个词汇中的2 800个左右的积极词汇要求熟练掌握，即能在口语交际和写作中准确地运用；其余词汇则要求能在阅读、语篇完形处理和英译汉等过程中识别和理解。 (二)语法 掌握英语的基本语法知识、常用句型和结构，能正确理解包含这些知识、句型和结构的句子和语篇。 (三)口语交际 能用英语进行日常口语交流。对于生活、学习和工作中的常见英语交流，能理解交流情景、说话人的意图和会话的含义，并能运用相应的知识和判断进行恰当的交流。能正确理解英语口语中常见的习惯用法。 (四)阅读 能综合运用英语语言知识和阅读技能读懂一般性题材的文章、广告等应用性文本和博客及跟帖等互动形式的阅读材料。要求能抓住大 意，读懂细节，能理解上下文的逻辑关系，并能领会和分辨作者或话语参与各方的主要意图和态度及其异同等。 (五)语篇完形处理

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

中国科学院软件研究所

中国科学院软件研究所杰出青年人才发展专项计划年度进展报告书 (2012年度) 图 1 草图认知模型

&3）。 图2 用户添加草图注释图3基于注释和关键帧的视频浏览（2）基于场景结构图的可视媒体交互 从不同的层次上来给出对视频语义的描述，场景结构图主要包 层：草图层和抽象图层。草图层以语义草图形式支持视频的编辑，使得用户从整体上把握视频的组织结构；抽象图以顶点和边构成的图结构来给出草图所代表的不同视频段之间的关联关系，并支持用户对超链接视频的构建。基于多视角的编辑环境提供给设计人员不同的辅助功能，支持对两类信息结构的创建、选择、删除等操作。基于当前操作状态，实现基于视频时空上下文和草图语义上下文的约束关系的主动捕捉和推荐机制（图 基于场景结构图的视频编辑（左：草图层；右：基于草图层与抽象层的编辑） ）多尺度视频表示与浏览 给出了一种多尺度的视频表示与浏览方法，包括增强时间轴、草图注释、

图5多尺度表示与浏览 ．支持视频媒体高效展示和浏览的视频摘要生成与交互 ）螺旋摘要生成 提出了一种新的螺旋摘要形式，充分发挥了螺旋视图的连续性和空间优势，支持视频的高效浏览和定位，实现对视频的交互性编辑与操作。在抽取的关键帧以及相应的显著区域（ROI）基础上，根据不同的粒度将 划分为不同的呈现层次，进而通过螺旋的平滑旋转实现根据用户的操作，意图呈现出不同层次不同粒度的视频信息展示。螺旋摘要这一新的视频内容呈现形式，也需引入与之相对应的高效交互方式。本课题与草图技术相结合，研究基于手势操作以及多指触摸交互模式的螺旋摘要高效交互方法 图6螺旋摘要 ）移动设备上自适应视频摘要的呈现与交互 移动设备体积小、易携带且交互性高，小屏幕带来的显示界面和交互