二、多选题(共 29 道试题，共 29 分。) V 1. 远程学习过程分为以下几个阶段( ) 。 A. 学习准备阶段 B. 相互作用阶段 C. 练习与表现阶段 D. 考核与反省阶段 满分：1 分 2. 互联网在远程学习中有什么用途 ？ ( ) A. 提供连接到学习平台的通道 …

来源：数据分析1480 全文共 9459 个字，建议阅读 15 分钟 可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。 数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样…

基于前面的几篇博客介绍的技术，现在可以用gnuplot绘制出文氏图。 数据文件 9.5 9 12 Harass 8 6 12 Scam 5 9 12 ADplot脚本 set terminal png truecolor nocrop enhanced size 512,280 font "arial,8" set output "abnormal_category.png" se…

1、分配律 1.1 A∩(B∪C) = (A∩B)∪(A∩C) 说明：从左至右，图1中三角形区域为 A，草绿色区域为 (B∪C)，即有三角形又有草绿色底色的区域即为 A∩(B∪C) 图2中三角形区域为 (A∩B)，草绿色区域为 (A∩C)，三角形和草绿色底色的区域即为 (A∩B)∪(A∩C) …

包的安装 pip install matplotlib-venn 依赖于以下的包： numpyscipymatplotlib matplotlib-venn 主要用于绘制 two-circles 以及 three-circles 的文氏图。 使用 matplotlib-venn 包提供了四个主要的函数：venn2、venn2-circles、venn3 和 venn3-ci…

朴素贝叶斯是基于概率论统计学的分类算法。 贝叶斯理论是指根据一个已发生事件的概率，计算另一个事件的发生概率。 目录 1.相关概念 1.1先验概率 应用举例 1.2条件概率 应用举例 1.3全概率公式 应用举例 1.4后验概率 应用举例 2.课堂笔记 ​ 3.文…

1、交集和并集 2、补集 A∪~A E A∩~A φ 3、集合的减法 注意：A-B(左边草绿色部分) ≠ B-A(右边绿色部分) 4、减去一个集合 交上该集合的补集 注：草绿色为 ～B，三角形区域为 A, 粗线条框起的区域为集合运算结果区域 A-B 转载于:…

在机器学习中，卷积神经网络(CNN)经常使用在图像分类的特征提取上， 那么CNN是如何决定提取哪些特征的呢，这里我想用文氏图(Venn)来理解一下。 文氏图(Venn diagram)也叫韦恩图，是用来表示集合的一种草图。 CNN提取特征&#xff08…