一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

引言 解方程是代数中的一个基本的问题,特别是在中学所学代数中,解方程占 有重要地位这一章和下一章主要讨论一般的多元一次方程组,即线性方程组线性方程组的理论在数学中是基本的也是重要的内容

本书共分三个部分，即单复变函数论、数学物理方程和小波变换及其应用。单复变函数论，共四章。前三章是由实分析到复分析的扩充。任何扩充需且只需满足三原则。最后一章是留数定理及其应用于定积分与级数和的计算。数学物理方程，共九章。第一章是物理问题的数学模型，第二至第六章介绍线性偏微分方程定解问题的基本解法，第七、八章介绍特殊函数及其应用，最后一章介绍逆散射问题和非线性问题

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析

• 信号的时域分解——用 表示离散时间信号； • LTI系统的时域分析——卷积积分与卷积和； • LTI系统的微分方程及差分方程表示； • LTI系统的框图结构表示； • 奇异函数。 2.0 引言 ( Introduction ) 2.1 离散时间LTI系统：卷积和 2.3 线性时不变系统的性质（ Properties of Linear Time-Invariant Systems） 2.4 用微分和差分方程描述的因果LTI系统（Linear Constant-Coefficient Differential Equation） 2.5 奇异函数（Singularity function） 2.6 小结（Summary）

通过本章的学习，学生应深刻理解0-和0+的含义，掌握0-值和0+值的方法；理解冲激响应和阶跃响应的意义，掌握其求解方法；掌握微分方程和差分方程的经典解法，零输入响应特别是零状态响应的求解；掌握卷积积分和卷积和的定义、性质和计算方法，并会用卷积积分法求线性时不变系统的零状态响应

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

4.1 非周期信号的表示：连续时间傅里叶变换(CFT) 4.2 周期信号的傅里叶变换 4.3 连续时间傅里叶变换性质 线性 时移 共轭及共轭对称性 微分与积分 时间与频率的尺度变换 对偶性 帕斯瓦尔定理 4.4 卷积性质 4.5 相乘性质 4.6 傅里叶变换性质和傅里叶变换对列表 4.7 由线性常系数微分方程表征的系统

1 常用定常迭代方法 2 应用：Poisson 方程求解 3 收敛性分析 4 加速方法 5 交替方向与 HSS 算法