时隙ALOHA(S-ALOHA)算法原理：时隙ALOHA算法把时间分成多个离散的时隙，每个时隙长度等于或稍大于一个帧，标签只能在每个时隙的开始处发送数据。这样标签要么成功发送，要么完全碰撞，避免了纯ALOHA算法中的部分碰撞冲突，碰撞周期减半，提高了信道利用率。时隙ALOHA算法需要读写器对其识别区域内的标签校准时间。时隙ALOHA算法是随机询问驱动的TDMA防冲撞算法，因为标签仅仅在确定的时隙中

第1关：数据归约任务描述相关知识数据归约策略数据立方体聚集与维归约数据压缩与数值归约编程要求测试说明任务描述本关任务：使用直方图展示不同年龄的发病次数。相关知识数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间，数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果。数据归约策略数据归约策略：数据立方体聚集；维归约；数据压缩；数值归约；离散化

第1关：热图import matplotlibmatplotlib.use("Agg")import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as npimport pandas as pddef student():# ********* Begin *********#df=pd.read_csv("Task1/lis

第1关：模型优化基础任务描述相关知识什么是模型优化？常见的模型优化方法编程要求测试说明任务描述模型优化在一些复杂的训练模型中是不可避免的，本关主要是让大家对模型优化的方法有个基本的了解。本关任务：根据相关知识，完成右侧选择题任务。相关知识我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，

第2关：数据清理-查漏补缺import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef student():train = pd.read_csv('Task1/diabetes_null.csv', na_values=['#NAME?'])train['Insulin'] = train['Insulin'].f

简介当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称之为分布式文件系统（distributed filesystem）。该系统架构于网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂，例如，该文件系统能够容忍节点故障而不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。Hadoop自带一个称

简介DBSCAN是属于机器学习里面的非监督学习，与 k-means一样是一种聚类算法。不过k-means算法是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的效果并不好，然而，基于密度的聚类算法从样本的密度角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果，它可以发现任意形状的簇。DBSCAN (den

第1关：使用scikit-learn导入数据集from sklearn import datasetsdef getIrisData():'''导入Iris数据集返回值：X - 前5条训练特征数据y - 前5条训练数据类别X_shape - 训练特征数据的二维数组大小'''#初始化X = []y = []X_shape = ()#请在此添加实现代码##

简介支持向量机 (Support Vector Machine) 是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机 SVM 也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。本实训项目主要围绕支持向量机的原理

简介神经网络中最基本的成分是神经元模型，感知机（Perceptron）是由两层神经元组成的双层神经网络模型, 其输入层接受外界输入信号传递给输出层, 输出层是 M-P 神经元（阈值逻辑单元）。感知机也属于二分类的线性分类模型， 其输入为实例的特征向量， 输出为实例的类别， 取 +1 和 –1 二值。本实训项目基于西瓜好坏识别的简单案例介绍感知机的基本原理和思路，然后基于sklearn框架提供的感知