代码搜索：流量统计
找到约 7,774 项符合「流量统计」的源代码
代码结果 7,774
www.eeworm.com/read/316721/3608574
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/309828/3703710
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
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www.eeworm.com/read/447644/1700689
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/409126/2239074
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/379502/2673000
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/374928/2744974
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/370320/2785404
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/367675/2833129
txt 62.txt
发信人: strawman (独上江楼思渺然), 信区: DataMining
标 题: [合集]VC维，到底怎么理解
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Apr 13 11:46:15 2003)
bjxue (南方小孩) 于Fri Apr 11 09:49:34 2003)
提到：
在看《统计学习理论的本质》时，一直在想VC维是怎么回事，
他说什么打散的最大的h
www.eeworm.com/read/367675/2833266
txt 5.txt
发信人: mining (key), 信区: DataMining
标 题: Web Mining:第二代网络信息处理技术(2)
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Nov 13 10:37:05 2001), 站内信件
二、 网络信息挖掘的步骤
(1) 确立目标样本:由用户选择目标样本,作为提取用户特征信息
的依据。
(2)建立统计词典:建立用于特征提取和词频
www.eeworm.com/read/367675/2833299
txt 15.txt
发信人: mining (key), 信区: DataMining
标 题: Re: web数据挖掘和电子商务数据挖掘有何异同？
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Jun 30 10:36:09 2002), 站内信件
web数据挖掘包括了web内容挖掘，web结构挖掘和web 访问日志挖掘
电子商务主要是进行购物行为的关联规则挖掘，统计分析等
【 在 lillyyan (