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四、非正态总体均值差的区间估计 三、两个正态总体参数的区间估计 二、非正态总体均值的区间估计 一、一个正态总体参数的区间估计
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1. 下表给出了 12 个父亲和他们长子的身高(单位:cm)数据: 父亲身高 x 165 160 170 163 173 157 178 168 173 170 175 180 儿子身高 y 173 168 173 165 175 168 173 175 180 170 173 178 假设 x 和 y 之间有线性关系. 求 y 关于 x 的回归方程
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在实际检验的过程中,并不是将这3万只灯泡全部一一进行 检验,常常是随机地抽取其中一部分来进行灯泡的寿命的检测. 事实上,通常没有必要有时甚至不可能对总体逐一进行检验. 如考察一批炮弹的质量,能把它们全部爆炸来进行检验吗?又 如,检验一批棉花的纤维抗拉强度也只能随机地抽取其中一部 分来进行,等等
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统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等
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数学与统计学院数学与应用数学专业专业平台必修课程包括以下11门课程:常微分方程、复变函数、概率论与数理统计、实变函数、近世代数、泛函分析、拓扑学、C语言、运筹学、微分几何、大学物理
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包括以下10门课程:离散数学、C语言、数据结构、常微分方程、操作系统、计算方法、数据库原理及应用、概率论与数理统计、JAVA语言、实变函数
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第1章 绪论 2 第2章 机器学习概述 22 第3章 线性模型 53 第4章 前馈神经网络 78 第5章 卷积神经网络 105 第6章 循环神经网络 129 第7章 网络优化与正则化 153 第8章 注意力机制与外部记忆 192 第9章 无监督学习 213 第10章 模型独立的学习方式 228 第11章 概率图模型 253 第12章 深度信念网络 288 第13章 深度生成模型 308 第14章 深度强化学习 329 第15章 序列生成模型 355
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第一节 随机向量 第二节 两个随机变量的函数的分布 第三节 随机向量的数字特征 第四节 大数定理与中心极限定理
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