概率论是研究随机现象统计规律的学问，它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计，是以概率论为基础，通过合理地获取随机现 象的少量数据资料，估计和检验反映随机现象的某种数字特征，或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问

通过实验验证和理论分析,证明了混煤哈氏可磨性指数与配比是非线性相关的,并利用微磨球效应理论进行了解释.通过实验测定了五组混煤的可磨性指数,由于各组数据变化区间不完全一致,无法直接比较,利用相对可磨率的定义对实验数据进行归一化处理,实现了在统一区间内比较各组实验数据.结果表明:可磨性指数不同的任意煤种混合,混煤的相对可磨率随配比的变化是一致的.利用分段式最小二乘多项式拟合得到混煤相对可磨率的计算公式,结合其定义式,提出了基于非线性假设的混煤可磨性指数计算方法.实际应用表明,该方法比线性假设公式精确性明显提高

竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值，输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数，输出的 数目即为输入数据要聚类的数目

➢ 一、教师的专业能力与素质 ◆ 教师的知识结构、TPACK理论 ◆ 信息化时代对教师的要求 ➢ 二、教师信息技术能力培养与探索 ◆ 优秀PowerPoint、Prezi ◆ 思维导图工具iMindMap ◆ 微视频制作工具Camtasia Studio ➢ 三、教师教研能力的培养与发展 ◆ 实证性研究、数据分析技术

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

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§9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 §9.2 随机时间序列分析模型 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验 §9.3 协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

本文讨论了传统计算气体逸度的准确方法——α函数图解积分法,在实际计算中的麻烦和误差。并指出了当压力趋近于零而α函数不为零的原因。本文提出的Z函数图解积分法,利用原试验数据仅改变图解积分的函数形式,就克服了α函数法的缺点,并指出了α函数法计算误差的性质,又为Z函数近似计算法的应用条件和适用范围做了说明,从而得到一个在理论解释和计算误差上,都优于α函数的方法。具有实际意义的是,Z函数法可估计出气体服从理想气体方程式的压力范围