通过本章的学习，你将能够： 1.了解基数效用论和序数效用论的基本分析方法。 2.解释边际效用和总效用之间的区别。 3.理解边际效用递减规律的实质。 4.解答钻石和水的悖论。 5.解释每元钱的边际效用相等的含义。 6.解释收入效应和替代效用之间的区别。 第三章 消费者行为理论 第一节 基数效用论：边际效用分析法 第二节 序数效用论：无差异曲线分析法 第三节 消费者行为理论的应用

第一节 癌基因 第三节 生长因子 第四节 肿瘤的分子基础

1、系统分类法 2、植物的分类系统、植物分类单位、学名及分类检索表 3、人为分类法－按生长习性、观赏特性、园林

分段插值函数 三次样条插值的概念 用一阶导数表示的样条 三次样条的极性 二元函数插值简介

向量序列的收敛性 迭代法的收敛性分析 迭代误差估计定理 平面温度场计算

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

本章主要内容： · 综合评分法、综合平衡法、排队打分法； · 水平数不同的正交表的使用，包括直接套用混合正交表、并列法、拟水平法、混合水平有交互作用的正交设计； · 活动水平法、组合因素法；分割试验法；部分追加法

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

是一种分段线性分类器 直接根据训练样本对新样本进行分类

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量