本章主要内容： · 多因素试验问题、正交试验、正交表符号的意义。 · 因素、水平、自由度、试验指标、交互作用。均衡分散性、整齐可比性、自由度选表原则、表头设计。 · 正交表的特点、用正交表安排试验及结果分析。正交试验的步骤

通过本章的学习，使读者掌握制作Web图像和动画的基本方法。 20.1 ImageReady CS简介 20.2 切片 20.3 图像映射 20.4 制作动画 20.5 优化和输出图像

一、试验数据构造模型 二、正交试验的方差分析法 三、有重复试验的方差分析 四、缺落数据的弥补

本章主要内容： · 均匀设计法的基本原理和应用范围。 · 均匀设计法的结果分析方法及试验结果的评价。 · 均匀设计法在科学研究中的实际应用

第一节 网格质量检查 第二节 重合节点检查 第三节 重合与遗漏单元检查 第四节 带宽优化 第五节 波前处理

本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

• 查询优化概述 • 相关反馈(relevance feedback) • 相关反馈概述 • Rocchio 相关反馈算法 • 隐式相关反馈 • 伪相关反馈 • 相关反馈的假设条件及评价方法 • 查询扩展(Query expansion)

本章主要内容： · 均匀设计法的基本原理和应用范围。 · 均匀设计法的结果分析方法及试验结果的评价。 · 均匀设计法在科学研究中的实际应用

本章主要内容： · 多因素试验问题、正交试验、正交表符号的意义。 · 因素、水平、自由度、试验指标、交互作用。均衡分散性、整齐可比性、自由度选表原则、表头设计。 · 正交表的特点、用正交表安排试验及结果分析。正交试验的步骤。 §1-1 多因素试验的提出 §1-2 用正交表安排试验 §1-3 正交试验结果分析极差分析法 §1-4 有交互作用的正交试验