数据挖掘与机器学习

数据挖掘与机器学习

什么是数据挖掘

数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析，以提取过去未知的有价值的潜在信息

特点：数据挖掘需要用到大部分机器学习方法

有了机器学习之后，可以在金融、教育、医疗、城市、电商等等

各个领域更好的进行挖掘

图像识别等领域

数据挖掘的流程

CONDA环境安装

conda : data science package & environment manager

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conda create --name python3 python=3

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windows :activate python3

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jupyter notebook

jupyter notebook:一款编程/文档/笔记/展示软件启动命令:jupyter notebook

机器人的动力学控制

机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054

机器人的动力学控制 摘要：机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统，对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真，进而对两关节机器人进行轨迹规划，来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，再进一步研究机器人的关节力矩，使机器人的机械臂运动到指定位臵，其控制算法一共有三种：独立PD 控制，前馈控制和计算力矩控制，本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程：)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ

工业机器人静力及动力学分析

注：1）2008年春季讲课用；2）带下划线的黑体字为板书内容；3）公式及带波浪线的部分为必讲内容第3章工业机器人静力学及动力学分析 3.1 引言 在第2章中，我们只讨论了工业机器人的位移关系，还未涉及到力、速度、加速度。由理论力学的知识我们知道，动力学研究的是物体的运动和受力之间的关系。要对工业机器人进行合理的设计与性能分析，在使用中实现动态性能良好的实时控制，就需要对工业机器人的动力学进行分析。在本章中，我们将介绍工业机器人在实际作业中遇到的静力学和动力学问题，为以后“工业机器人控制”等章的学习打下一个基础。 在后面的叙述中，我们所说的力或力矩都是“广义的”，包括力和力矩。 工业机器人作业时，在工业机器人与环境之间存在着相互作用力。外界对手部（或末端操作器）的作用力将导致各关节产生相应的作用力。假定工业机器人各关节“锁住”，关节的“锁定用”力与外界环境施加给手部的作用力取得静力学平衡。工业机器人静力学就是分析手部上的作用力与各关节“锁定用”力之间的平衡关系，从而根据外界环境在手部上的作用力求出各关节的“锁定用”力，或者根据已知的关节驱动力求解出手部的输出力。 关节的驱动力与手部施加的力之间的关系是工业机器人操作臂力控制的基础，也是利用达朗贝尔原理解决工业机器人动力学问题的基础。 工业机器人动力学问题有两类：(1)动力学正问题——已知关节的驱动力，求工业机器人系统相应的运动参数，包括关节位移、速度和加速度。(2)动力学逆问题——已知运动轨迹点上的关节位移、速度和加速度，求出相应的关节力矩。 研究工业机器人动力学的目的是多方面的。动力学正问题对工业机器人运动仿真是非常有用的。动力学逆问题对实现工业机器人实时控制是相当有用的。利用动力学模型，实现最优控制，以期达到良好的动态性能和最优指标。 工业机器人动力学模型主要用于工业机器人的设计和离线编程。在设计中需根据连杆质量、运动学和动力学参数，传动机构特征和负载大小进行动态仿真，对其性能进行分析，从而决定工业机器人的结构参数和传动方案，验算设计方案的合理性和可行性。在离线编程时，为了估计工业机器人高速运动引起的动载荷和路径偏差，要进行路径控制仿真和动态模型的仿真。这些都必须以工业机器人动力学模型为基础。 工业机器人是一个非线性的复杂的动力学系统。动力学问题的求解比较困难，而且需要较长的运算时间。因此，简化求解过程，最大限度地减少工业机器人动力学在线计算的时间是一个受到关注的研究课题。 在这一章里，我们将首先讨论与工业机器人速度和静力学有关的雅可比矩阵，然后介绍工业机器人的静力学问题和动力学问题。

第3章 工业机器人静力计算及动力学分析

第3章 工业机器人静力计算及动力学分析 章节题目：第3章 工业机器人静力计算及动力学分析 [教学内容] 3.1 工业机器人速度雅可比与速度分析 3.2 工业机器人力雅可比与静力计算 3.3 工业机器人动力学分析 [教学安排] 第3章安排6学时，其中介绍工业机器人速度雅可比45分钟，工业机器人速度分析45分钟，操作臂中的静力30分钟，机器人力雅可比30分钟，机器人静力计算的两类问题10分钟，拉格朗日方程20分钟，二自由度平面关节机器人动力学方程60分钟，关节空间和操作空间动力学30分钟。 通过多媒体课件结合板书的方式，采用课堂讲授和课堂讨论相结合的方法，首先讨论与机器人速度和静力有关的雅可比矩阵，然后介绍工业机器人的静力学问题和动力学问题。 [知识点及其基本要求] 1、工业机器人速度雅可比（掌握） 2、速度分析（掌握） 3、操作臂中的静力（掌握） 4、机器人力雅可比（掌握） 5、机器人静力计算的两类问题（了解） 6、拉格朗日方程（熟悉） 7、二自由度平面关节机器人动力学方程（理解） 8、关节空间和操作空间动力学（了解） [重点和难点] 重点：1、速度雅可比及速度分析 2、力雅可比 3、拉格朗日方程 4、二自由度平面关节机器人动力学方程 难点：1、关节空间和操作空间动力学 [教学法设计] 引入新课： 至今我们对工业机器人运动学方程还只局限于静态位置问题的讨论，还没有涉及力、速度、加速度等。机器人是一个多刚体系统，像刚体静力学平衡一样，整个机器人系统在外载荷和关节驱动力矩（驱动力）作用下将取得静力平衡；也像刚体在外力作用下发生运动变化一样，整个机器人系统在关节驱动力矩（驱动力）作用下将发生运动变化。 新课讲解： 第一次课 第三章 工业机器人静力计算及动力学分析 3-1 工业机器人速度雅可比与速度分析 一、工业机器人速度雅可比 假设有六个函数，每个函数有六个变量，即： ??? ???? ===),,,,,(),,,,,(),,,,,(654321666543212265432111x x x x x x f y x x x x x x f y x x x x x x f y ，可写成Y=F(X)，

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

二自由度机械臂动力学分析培训资料

二自由度机械臂动力 学分析

平面二自由度机械臂动力学分析 姓名：黄辉龙 专业年级：13级机电 单位：汕头大学 摘要：机器臂是一个非线性的复杂动力学系统。动力学问题的求解比较困难，而且需要较长的运算时间，因此，这里主要对平面二自由度机械臂进行动力学研究。拉格朗日方程在多刚体系统动力学的应用方法分析平面二自由度机械臂的正向动力学。经过分析，得出平面二自由度机械臂的动力学方程，为后续更深入研究做铺垫。 关键字：平面二自由度 动力学方程 拉格朗日方程 相关介绍 机器人动力学的研究有牛顿-欧拉（Newton-Euler ）法、拉格朗日 (Langrange)法、高斯（Gauss ）法等，但一般在构建机器人动力学方程中，多采用牛顿-欧拉法及拉格朗日法。 欧拉方程又称牛顿-欧拉方程，应用欧拉方程建立机器人机构的动力学方程是指研究构件质心的运动使用牛顿方程，研究相对于构件质心的转动使用欧拉方程，欧拉方程表征了力、力矩、惯性张量和加速度之间的关系。 在机器人的动力学研究中，主要应用拉格朗日方程建立机器人的动力学方程，这类方程可直接表示为系统控制输入的函数，若采用齐次坐标，递推的拉格朗日方程也可以建立比较方便且有效的动力学方程。 在求解机器人动力学方程过程中，其问题有两类： 1)给出已知轨迹点上? ??θθθ、及、 ，即机器人关节位置、速度和加速度，求相应的关节力矩矢量τ。这对实现机器人动态控制是相当有用的。 2)已知关节驱动力矩，求机器人系统相应各瞬时的运动。也就是说，给出关节力矩矢量τ，求机器人所产生的运动? ??θθθ、及、 。这对模拟机器人的运动是非常有用的。 平面二自由度机械臂动力学方程分析及推导过程 1、机器人是结构复杂的连杆系统，一般采用齐次变换的方法，用拉格朗日方程建立其系统动力学方程，对其位姿和运动状态进行描述。机器人动力学方程的具体推导过程如下： 1) 选取坐标系，选定完全而且独立的广义关节变量n r ,,2,1,r ???=θ。 2) 选定相应关节上的广义力r F ：当r θ是位移变量时，r F 为力；当r θ是角度变量时，r F 为力矩。 3)求出机器人各构件的动能和势能，构造拉格朗日函数。 4) 代入拉格朗日方程求得机器人系统的动力学方程。 2、下面以图1所示说明机器人二自由度机械臂动力学方程的推导过程。

统计学和数据挖掘区别

统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的

研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。

机器人动力学汇总

机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

统计学和数据挖掘(中文).

统计学和数据挖掘:交叉学科 摘要:统计学和数据挖掘有很多共同点,但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质,重点论述它们的异同。 关键词:统计学知识发现 1.简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。 因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展,而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字,势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话,统计的最初含义是“陈述事实”,以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然,统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且,这门新学科同商业有特殊的关联(尽管它还有科学及其它方面的应用。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质,区分它们的异同,并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先,我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如,Everitt定义它为:“仅仅是考察大量的数据驱动的模型,从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析,因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此,事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意,也是当前数据挖掘的任务。

工业机器人剖析

总评成绩：《机器人应用技术》实验报告 专业：机电一体化 班级：机电141班 学号：140212107 姓名：刘宗成 河南工学院 机电工程系

实验一工业机器人机械结构 实验目的：1、认识机器人的基本结构和组成 2、熟悉工业机器人基本工作原理 3、了解工业机器人技术参数 实验原理： 六自由度机械手本体结构图 实验器材：1、FANUC M-6i六自由度机械手二台 2、FANUC M-6iB六自由度机械手一台 3、ABB IRB-2400六自由度机械手一台 4、实验设备使用说明书各一本 实验步骤：1、学习ABB和FANUC六自由度机械手基本构成控制柜与机械本体 2、学习六自由度机械手本体各关节的作用 3、学习六自由度机械手本体中定位关节与姿态关节 4、学习六自由度机械手本体各关节驱动机构与传动机构 5、学习典型工业机器人机械本体质量分布，以及各关节中质量平衡和力矩平衡 6、学习六自由度机械手各关节运动范围及运动速度控制 7、学习工业机器人重复定位精度的定义，并且了解相应机器人的重复定位精度 8、学习工业机器人最大负载 9、学习工业机器人最大运动范围 实验报告：课后每位同学按照要求完成实验报告。 思考题：1、画出六自由度机械手的结构简图 2、分析各关节机械手臂的运动范围 注意事项：1、实验开始之前认真学习工业机器人机械本体结构。 2、实验过程认真阅读实验设备说明书。

实验报告

实验二 机器人运动学实验 实验目的：1、了解四自由机械臂的开链结构 2、掌握机械臂运动关节之间的坐标变换原理 3、学会机器人运动方程的正反解方法 实验原理： 机器人运动学只涉及到物体的运动规律，不考虑产生运动的力和力矩。机器人正运动学所研究的内容是：给定机器人各关节的角度或位移，求解计算机器人末端执行器相对于参考坐标系的位置和姿态问题。 各连杆变换矩阵相乘，可得到机器人末端执行器的位姿方程（正运动学方程）为 ： 432140 A A A A T ==????? ???????10 00 z z z z y y y y x x x x p a o n p a o n p a o n 其中：z 向矢量处于手爪入物体的方向上，称之为接近矢量a ，y 向矢量的方向从一个 指尖指向另一个指尖，处于规定手爪方向上，称为方向矢量o ；最后一个矢量叫法线矢量n ， 它与矢量o 和矢量a 一起构成一个右手矢量集合，并由矢量的叉乘所规定：a o n ?=。 上式表示了机器人变换矩阵40T ，它描述了末端连杆坐标系{4}相对基坐标系{0}的位姿，是机械手运动分析和综合的基础。 实验器材： 1、RBT-4T03S 机器人一台； 2、RBT-4T03S 机器人控制柜一台； 3、装有运动控制卡和控制软件的计算机一台。 实验步骤： 1、 根据机器人坐标系的建立中得出的A 矩阵，相乘后得到T 矩阵，根据一一对应的关系，写出机器人正解的运算公式，并填入表6-1中； 表6-1机器人的正运动学的参数

机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/4f15829071.html, 机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到，从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。 机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机

https://www.sodocs.net/doc/4f15829071.html, 器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”。然而机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，如增强学习与自动控制等。所以笔者认为，数据挖掘是从目的而言的，机器学习是从方法而言的，两个领域有相当大的交集，但不能等同。 典型的数据挖掘和机器学习过程 下图是一个典型的推荐类应用，需要找到“符合条件的”潜在人员。要从用户数据中得出这张列表，首先需要挖掘出客户特征，然后选择一个合适的模型来进行预测，最后从用户数据中得出结果。 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分，有如下几个部分。 业务理解：理解业务本身，其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决? 数据理解：获取数据之后，分析数据里面有什么内容、数据是否准确，为下

二自由度机器人的位置控制

实验二自由度机器人的位置控制 一、实验目的 1. 运用Matlab语言、Simulink及Robot工具箱，搭建二自由度机器人的几何模 型、动力学模型， 2. 构建控制器的模型，通过调整控制器参数，对二自由度机器人的位姿进行控 制，并达到较好控制效果。 二、工具软件 1.Matlab软件 2.Simulink动态仿真环境 3.robot工具箱 模型可以和实际中一样，有自己的质量、质心、长度以及转动惯量等，但需要注意的是它所描述的模型是理想的模型，即质量均匀。这个工具箱还支持Simulink的功能，因此，可以根据需要建立流程图，这样就可以使仿真比较明了。 把robot 工具箱拷贝到MATLAB/toolbox文件夹后，打开matalb软件，点击file--set path，在打开的对话框中选add with subfolders，选中添加MATLAB/toolbox/robot，保存。这是在matlab命令窗口键入roblocks就会弹出robot 工具箱中的模块（如下图）。

三、实验原理 在本次仿真实验中，主要任务是实现对二自由度机器人的控制，那么首先就要创建二自由度机器人对象， 二自由度机器人坐标配置 仿真参数如下表1： 表1 二连杆参数配置

1.运动学模型构建二连杆的运动学模型，搭建twolink模型在MATLAB命令窗口下用函数drivebot(WJB)即可观察到该二连杆的动态位姿图。 %文件名命名为自己名字的首字母_twolink %构造连杆一 L{1}=link([0 0.45 0 0 0],'standard') ; L{1}.m=23.9 ;

统计学和数据挖掘交叉学科

统计学和数据挖掘：交叉学科 摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。 关键词：统计学知识发现 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。 因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的（参见【15】，【9】，【14】，【2】，【3】）尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。 正是统计文献显示了（或夸大了）统计的数学精确性。同时还显示了其对推理的侧重。尽管统计学的一些分支也侧重于描述，但是浏览一下统计论文的话就会发现这些文献的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，

统计学与数据挖掘_中国人民大学统计学系数据挖掘中心

统计学与数据挖掘 中国人民大学统计学系数据挖掘中心* (中国人民大学统计学系,北京100872) 工业界的广泛关注。 统计学是搜集、展示、分析及解释数据的科学。统计学不是方法的集合,而是处理数据的科学。数据挖掘的大部分核心功能的实现都以计量和统计分析方法作为支撑。这些核心功能包括:聚类、估计、预测、关联分组以及分类等。统计学、数据库和人工智能共同构成数据挖掘技术 的三大支柱。许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。比如:回归分析(多元回归、自 回归、Logistic回归)、判别分析(Bayes判别、非参数判别、Fisher判别)、聚类分析(系统聚类、动态聚类)、探索性数据分析(Exploratory DataAnalysis,简称EDA)、列联分析等统计方法, 一直在数据挖掘领域发挥着巨大的作用。与此同时,从数据挖掘要处理的海量数据和数据的复 杂程度来看,基于总体假定进行推断和检验的传统统计方法,已显露出很大的局限性。统计能否继续作为数据挖掘的有力支撑,数据挖掘将为统计学提供怎样的发展机遇,是我们最关心的问题。 本文中,我们将以统计学最近40年的发展走势作为论述的起点,逐步对统计方法在数据 挖掘算法设计、开发过程中的应用情况,进行全面、系统的考察与分析,进而提出统计学和数据 挖掘协同发展的广阔前景。 二、统计学近40年的走势 20世纪60年代是稳健统计盛行的时代。稳健统计开创性地解决了与理论分布假定有偏 差的数据分析问题。其成果主要包括回归系数的敏感性分析;对异常值(Outliers)、高杠杆点(Leverage values)以及其他一些对少量污染异常敏感的回归诊断;M -估计量(M - estimator)等稳健估计量。稳健统计标志着基于正态假定的理论框架正在打破,打破框架的源动力来自于客观世界里真实的、具有复杂结构的数据。 20世纪70年代早期, John Tukey提出探索性数据分析(EDA),他通过箱线图等简单方 法,指出了统计建模应该结合数据真实分布情况。EDA的主要观点是,对数据的分析,不应该 从理论分布假定出发去建构模型,而是从数据的特征出发去研究和发现数据中有用的信息。这 一观点恰恰是数据挖掘的核心思想。EDA思想的直接体现是,重新提出了描述统计在数据分析中的重要性,这一简单、直观方法在理解数据方面是极为有用的。EDA的这种思想与数据挖 掘过程中的数据理解极为相似。EDA更深刻的意义则在于,它为统计学指明了发展方向——和数据相结合的道路。 继EDA之后,统计学在数据分析的道路上,硕果累累。20世纪70年代后期,广义线性模 型,概括了一个时期以来基于正态理论以外的线性模型研究,该理论通过将响应变量的方差分解成系统和随机两部分,允许建模者通过严格单调的关联函数(Link function)g(μ)=∑xjβj,

机器人机械臂运动学分析(仅供借鉴)

平面二自由度机械臂动力学分析 [摘要] 机器臂是一个非线性的复杂动力学系统。动力学问题的求解比较困难，而且需要较长的运算时间，因此，这里主要对平面二自由度机械臂进行动力学研究。本文采用拉格朗日方程在多刚体系统动力学的应用方法分析平面二自由度机械臂的正向动力学。经过研究得出平面二自由度机械臂的动力学方程，为后续更深入研究做铺垫。 [关键字] 平面二自由度 一、介绍 机器人是一个非线性的复杂动力学系统。动力学问题的求解比较困难，而且需要较长的运算时间，因此，简化解的过程，最大限度地减少工业机器人动力学在线计算的时间是一个受到关注的研究课题。 机器人动力学问题有两类： (1) 给出已知的轨迹点上的，即机器人关节位置、速度和加速度，求相应的关节力矩向量Q r。这对实现机器人动态控制是相当有用的。 (2) 已知关节驱动力矩，求机器人系统相应的各瞬时的运动。也就是说，给出关节力矩向量τ，求机器人所产生的运动。这对模拟机器人的运动是非常有用的。 二、二自由度机器臂动力学方程的推导过程 机器人是结构复杂的连杆系统，一般采用齐次变换的方法，用拉格朗日方程建立其系统动力学方程，对其位姿和运动状态进行描述。机器人动力学方程的具体推导过程如下： (1) 选取坐标系，选定完全而且独立的广义关节变量θr ，r=1, 2,…, n。 (2) 选定相应关节上的广义力F r：当θr是位移变量时，F r为力；当θr是角度变量时， F r为力矩。 (3) 求出机器人各构件的动能和势能，构造拉格朗日函数。 (4) 代入拉格朗日方程求得机器人系统的动力学方程。 下面以图1所示说明机器人二自由度机械臂动力学方程的推导过程。

第六章 机器人动力学

第六章机器人操作臂动力学 动力学研究的是物体的运动和受力之间的关系。操作臂动力学有两个问题需要解决。 ①动力学正问题：根据关节运动力矩或力，计算操作臂的运动（关节位移，速 度和加速度） ②动力学逆问题：已知轨迹运动对应的关节位移，速度和加速度，求出所需要 的关节力矩或力。 机器人操作臂是个复杂的动力学系统，由多个连杆和多个关节组成，具有多个输入和多个输出，存在着错综复杂的耦合关系和严重的非线性。因此，对于机器人动力学的研究，引起了十分广泛的重视。所采用的方法很多，①有拉格朗日方法，②牛顿-欧拉方法，③高斯法，④凯恩方法，⑤旋量对偶数方法等等。在此重点介绍牛顿-欧拉方法，它是基于运动坐标和达朗贝尔原理来建立相应的运动方程。 研究机器人动力学的目的是多方面的，动力学正问题与操作臂仿真有关，逆问题是为实时控制的需要，利用动力学模型，实现最优控制，以期达到良好的动态性能和最优指标。 机器人动力学模型主要用于机器人的设计和离线编程。在设计中需根据连杆质量，运动学和动力学参数，传动机构特征和负载大小进行动态仿真，从而决定机器人的结构参数和传动方案，验算设计方案的合理性和可行性，以及结构优化程度。在离线编程时，为了估计机器人高速运动引起的动载荷和路径偏差，要进行路径控制仿真和动态模型的仿真。这些都必须以机器人动态模型为基础。 为了建立机器人动力学方程，在此首先讨论机器人运动的瞬时状态，对其进行速度分析和加速度分析，研究连杆的静力平衡，然后利用朗贝尔原理，将静力学平衡条件用于动力学。 §6-1连杆的速度和加速度 点的速度表示一般要涉及到两个坐标系： 要指明速度是相对于哪个坐标系的运动所造成的。

《数据挖掘：你必须知道的32个经典案例》

第五章 经典的机器学习案例 机器学习是一门成熟的学科，它所能解决的问题涵盖多种行业。本章介绍了四种经典的机器学习算法，它们所关心的重点在于机器学习是如何将统计学和数据挖掘连接起来的。通过学习本章，读者可以见识到机器学习的特殊魅力，并明白机器学习与其他学科的异同。使读者可以熟练地应用机器学习算法来解决实际问题是本章的目标。 5.1 机器学习综述 在正式开始了解机器学习之前，我们首先要搞清楚这样一个问题：世界上是不是所有的问题都可以使用一行一行清楚无误的代码解决？举个例子，倘若我们想让一个机器人完成出门去超市买菜并回家这一任务，我们能不能在程序里详详细细地把机器人所有可能遇到的情况以及对策都写下来，好让机器人一条一条按着执行？ 答案是“很难”。机器人在路上可能遭遇塑料袋儿、石头、跑动的儿童等障碍物，在超市可能遇到菜卖完了、菜篮挪动了位置等问题，把这些问题全部罗列出来是不太可能的，因此我们就难以使用硬性的、固定的程序来命令机器人完成这件事，我们需要的是一种灵活的、可以变化的程序。就像你去买菜时不用你妈告诉你路上看见有人打架要躲开，你就知道要躲开一样（即便你以前从来没有遇见过这种情况），我们希望机器人也可以根据经验学习到正确的做法，而不是必须依赖程序员一条一条地输入“IF……THEN……”。 美国人塞缪尔设计的下棋程序是另一个的经典机器学习算法。塞缪尔设计了一个可以依靠经验积累概率知识的下棋程序，一开始这个程序毫无章法，但四年以后，它就能够打败塞缪尔了，又过了三年，它战胜了美国的围棋冠军。这个下棋程序进步的方式和人类学习下棋的过程非常类似，如何让机器像人类一样学习，正是机器学习关心的事情。 不难想象，机器学习是一门多领域交叉的学科，它主要依赖统计学、概率论、逼近论等数学学科，同时也依赖算法复杂度、编译原理等计算机学科。通俗的说，机器学习首先将统计学得到的统计理论拿来进一步研究，然后改造成适合编译成程序的机器学习算法，最终才会应用到实际中。但机器学习和统计学仍有不同的地方，这种差异主要在于统计学关心理论是否完美，而机器学习关心实际效果是否良好。同时，机器学习侧重于归纳和总结，而不是演绎。 机器学习将统计学的研究理论改造成能够移植在机器上的算法，数据挖掘将机器学习的成果直接拿来使用。从这一意义上来说，机器学习是统计学和数据挖掘之间的桥梁。机器学习也是人工智能的核心，机器学习算法普遍应用于人工智能的各个领域。此外，机器学习和模式识别具有并列的关系，它们一个注重模仿人类的学习方式，一个注重模仿人类认识世界的方式。因此机器学习、数据挖掘、人工智能和模式识别等本来就属于一个不可分的整体，离开其他学科的支持，任何学科都难以独立生存下去。 本章介绍了语义搜索、顺序分析、文本分析和协同过滤这四种经典的机器学习算法，它们不仅理论完善，同时也具有广泛的应用。通过本章的学习，读者将看到机器学习在各行各业中的神奇作用以及广阔前景，并学会如何使用机器学习算法来解决实际问题。

数据挖掘与数据分析的区别(经典)

数据挖掘与分析的区别（ByGanlin） 最牛解释： 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。

孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。 解释一：

数理统计与统计学区别

数理统计是数学系各专业的一门重要课程。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展，应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定精确程度的判断和预测；将这些研究的某些结果加以归纳整理，逐步形成一定的数学概型，这些组成了数理统计的内容。 数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深刻的应用，其研究的内容也随着科学技术和经济与社会的不断发展而逐步扩大，但概括地说可以分为两大类：⑴试验的设计和研究，即研究如何更合理更有效地获得观察资料的方法；⑵统计推断，即研究如何利用一定的资料对所关心的问题作出尽可能精确可靠的结论，当然这两部分内容有着密切的联系，在实际应用中更应前后兼顾。但按本专业的总体设计，我们的数理统计课程只讨论统计推断。数理统计以概率论为基础，根据试验或观察得到的数据，来研究随机现象统计规律性的学科。本课程的目的是让学生了解统计推断检验等方法并能够应用这些方法对研究对象的客观规律性作出种种合理的估计和判断。掌握总体参数的点估计和区间估计。掌握假设检验的基本方法与技巧。理解平方差分析及回归分析的原理，并能运用其方法和技巧进行统计推断。统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。

具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。增加定义：是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学，是一门认识方法论性质的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。 要说统计学专业最好的学校,当然就是厦大了,所以最难考.但是中大和暨大也很难考.我们统计班考统计学研究生的全军覆没.问题不是出在数三上.(学统计的数学都不成问题,120分不在话下).而是出在专业课上.好多人的专业课都没时间答完.本科不是厦大、中山还是暨大这三个学校的学生考统计学,基本上很难找到历年专业课试题.这是个大问题.如果能解决这个问题,拿还是可以去考.否则,不要轻易认为自己只要把统计学的基础课看看就可以拿下专业课.当然,能考上的话,就业还是很好的.你也应该留意到,真正招统计学的单位,都是银行,证券投资等单位,做数据挖掘与分析处理.但是很多都只招统计学硕士.所