数据挖掘，数据处理

不需要刻意去记，遇到了有个印象能认出来就行。来源于网络，以及自己学习过程中的整理。 这里做一个整理，方便初学者学习。

box and whisker plot: 框须图 brushing: 画刷法 chernoff’s faces: 切尔诺夫脸谱图 classification accuracy: 分类精度 confidence intervals: 置信区间 coxcomb plot: 锯齿图 covariance: 协方差 Dice coefficient: Dice系数domain: 定义域 first-order Markov property: 一阶马尔科夫属性 Jaccard coefficient: Jaccard系数 least square: 最小平方 likelihood rate: 似然率 likelihood function: 似然函数 logit transformation: 分对数转换 Mahalanobis distance: 马氏距离 Manhattan metric: 曼哈顿标距(也称做城市街区标距/city-block metric) marginal density: 边际密度 mode: 最频值 normal distribution: 正态分布 outlier detection: 孤立点检测 overfitting: 过渡拟合 primary analysis: 本位分析 population: 总体 projection pursuit: 投影跟踪 range: 值域 regression analysis: 回归分析 sampling distortion:采样失真 sample correlation coefficient: 样本相关系数 scatterplot: 散点图 simple matching coefficient: 简单匹配系数 standard deviation: 标准差 sufficient statistics: 充分统计量 sum of squared errors: 误差平方和 the curse of dimensionality: 维度效应 threshold: 阈值 trellis plot: 格架图

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