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

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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

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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

本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共16章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop;MapReduce; Hadoop分布式文件系统；Hadoop的I/O、MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作机制；MapReduce的类型和格式；MapReduce的特性；如何构建Hadoop集群，如何管理Hadoop;Pig:HBase;Hive;ZooKeeper;开源工具Sqoop,最后还提供了丰富的案例分析

内容包括两部分：第一部分为演示实验，学生通过观察各种形式的水流现象，增强对流体运动现象的认识，加深对水力学基本概念、基本规律和基本理论的理解。第二部分为操作实验，以促进学生掌握操作技能，测量方法；培养分析实验数据，整理实验成果以及编写实验报告的能力

实验一 种子催芽技术与设备 实验二 植物工厂化生产理论与实践 实验三 有机草莓的栽培 实验四 无土栽培 实验五 作物施肥与病虫害管理(水稻) 实验六 草皮的生产 实验七 果实的采摘与储藏 实验八 温室控制与温室小气候数据处理 实验九 作物轮作制度设计 实验十 果实品质分析 实验十一 果树的修剪与嫁接