本章主要介绍了数据分布特征的描述的基本理论,包括平均指标 和变异指标的基本概念、种类以及各种计算方法,计算和应用平均指 标应注意的问题等。通过学习,使学习者能够掌握数据分布的集中趋 势和离散特征,为经济管理服务

初中数学苏科八年级下_第7章 数据的收集、整理、描述_7.4 频数分布表和频数分布直方图

3.1 数据分组 3.2 次数分配 3.3 统计指标 3.4 统计表和统计图

初中人教版数学_八年级上_15.1.1从分数到分式

圆柱滑阀结构型式、工作原理、静态特性 圆柱滑阀的结构型式及分类 一、按进、出阀的通道数划分 四通阀\\三通阀\\二通阀 二、按滑阀的工作边数划分 四边滑阀\\双边滑阀\\单边滑阀 三、按阀套窗口的形状划分 矩形、圆形、三角形等多种 四、按阀芯的凸肩数目划分 二凸肩、三凸肩、四凸肩

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

【机器学习】一类分数阶神经网络的自适应iHisub∞sub同步

石河子大学：《实验诊断学》课程教学资源（PPT课件讲稿）白细胞分类计数

石河子大学：《实验诊断学》课程教学资源（PPT课件讲稿）血涂片的制作、白细胞分类计数

本次考试题型多样，内容覆盖面广，题量分布合理，难易适中，符合教学大纲要求。 本场考试秩序正常，无作弊行为。考试结果分析如成绩分析表所示呈正态分布，以 65~75 分段居多，说明大多数学生对本门课程的学习掌握尚理想，教学效果较好。80~90 分 段减少，< 60 分段增加，除成教生增加外，与少数学生投机取巧，背往届考题，不认真学 习不无关系。可加强督促