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（2017 10 4银河统计） 六、生存分布类函数代码 1、生存函数$S(x)$ I、生存函数JS公式字符串 设有生存函数：$S(x)=\frac{\sqrt{100 x}}{10}$，$0注：这里就是对定义的任意一元函数按给定自变量求值 样例代码： webTJ.clear(); var oV = 阅读全文
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（2017 09 30 银河统计） 第一章 利息理论 教学重点：掌握利息的基础理论，年金现值、年金终值的定义及计算方法，永续年金、变额年金的现值和终值的计算；熟悉年金的定义及分类方法。 人寿保险是以人的身体和为保险标的的保险。人生的各个不同阶段一直都面临着生、老、病、死的风险，往往需要通过保险得到经 阅读全文
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（2017 08 29 银河统计） 密度聚类算法，DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K Means只适用于凸样本集的聚类方法相比，DBSCA 阅读全文
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（2017 08 13 银河统计） POI(Point of Interest)，中文可以翻译为“兴趣点”，兴趣点（POI）是地理信息系统中的一个术语，泛指一切可以抽象为点的地理对象，尤其是一些与人们生活密切相关的地理实体，如学校、银行、餐馆、加油站、医院、超市等。每个POI包含四方面信息，名称、类 阅读全文
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（2017 07 23 银河统计） 区域地址搜索是指某一地址或某些地址是否在指定的区域范围内。区域范围一般有圆形、矩形和多边形，利用百度地图API提供的数据接口，可以提取中国，各省、市、区，甚至是小区或商圈的边界经纬度坐标（多边形）。这样，就可以根据判断任意经纬度所在区域，在地址分类以及和地址相关指 阅读全文
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（2017 07 17 银河统计） 在哈尔滨市，从道里区通达街138号到道里区井街18号的距离是多少？这个问题可以有多种答案。首先，将两个地址进行地址解析，经纬度为： 点A：哈尔滨市道里区通达街138号（126.616759，45.74989） 点B：哈尔滨市道里区井街18号（126.628442， 阅读全文
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（2017 07 06 银河统计） 在百度地图中，地址“哈尔滨市道里区通达街138号”的经纬度解析为(126.616759, 45.74989)，而在高德地图中，相同地址的经纬度则解析为(126.609207, 45.740142)。原因是百度和高德采用的地理坐标系统不同。 本文介绍国内常用网络地图 阅读全文
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（2017 07 02 银河统计） 地理编码(Geocoding)指的是将统计资料或是地址信息建立空间坐标关系的过程。地址经过地理编码后，便可在地图中通过经纬度显示各地址的位置（正向地理编码：地址 坐标）。反之，也可以通过经纬度解析出对应地址（逆向地理编码：坐标 地址）。地理编码也称为地址解析。 一 阅读全文
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（2017 06 30 银河统计） 一、什么是地理信息系统 地理信息系统简称GIS(Geographic Information System)系统。 GIS是由计算机硬件、软件和不同方法组成的数据库系统，该系统设计用来支持空间数据采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。 阅读全文
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（2017 05 18 银河统计） 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之 阅读全文
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（2017 05 06 银河统计） 朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes classifier）以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 贝叶斯定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率， 阅读全文
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（2017 05 02 银河统计） k means算法，也被称为k 平均或k 均值，是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧 阅读全文
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（2017 04 17 银河统计） 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，也是数据挖掘技术的基本方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析起源于分类学，在考古的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类。随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分 阅读全文
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（2017 04 10 银河统计） KNN算法即K Nearest Neighbor算法。这个算法是机器学习里面一个比较经典的、相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法是用来做归类的，也就是说，一个样本空间里的样本已经分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计 阅读全文
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（2017 04 03 银河统计） 相似性和相异性被许多数据挖掘技术所使用，如聚类、最近邻分类、异常检测等。不同组样本之间的相似度是样本间差异程度的数值度量，两组样本越相似，它们的相异度就越低，相似度越高。通常用各种“距离”和“相关系数”作为相异度或相似度相异度度量方法。 一、距离计算 1、欧氏距离 阅读全文