1 K-Means 聚类算法 (Clustering Algorithm) 解释 Explanation 收敛性 Convergence of K-Means 矩阵建模 Matrix Modelling of K-Means 2 网页排序 PageRank 动机 Motivation 简单网页排序 Simplified PageRank 网页排序建模 PageRank Modelling 例子 Example

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

 时间序列的分解  确定性因素分解  趋势分析  季节效应分析  综合分析  X－11过程

一、回归常识与结构方程模型 二、交互效应调节效应中介效应：原理、检验与复合 三、一般效应分析的DASC计算 四、循环效应：原理、图示、DASC计算 五、效应分析的应用与论文写作 六、附录：联立方程模型与二阶段LSE

 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型

1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测

第六章几种离散型变量的分布及其应用 连续型随机变量:数值变量资料。 离散型随机变量:分类变量资料经整理后 得到的例数。 连续型随机变量有n个,无数种; 离散型随机变量只有一个,(n+1)种

养牛学是畜牧专业的一门专业课,其前期的专业基础是家畜遗传学,育种学、 生物统计,饲养学、繁殖学等。学习本门课的目的主要是应用这些基础理论知识和 先进技术来培育和改良牛的品种,提高牛的繁殖率、成活率和生产效率,以适应我 国国民经济高速发展,优化我国农业产业结构的需要