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在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的
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机器学习:改进的模糊C-均值算法在医学图像分割中的应用
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机器学习:基于空间位置约束的K均值图像分割
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机器学习:一种概率过程神经元网络模型及分类算法
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机器学习:基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类
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一、有关名词概念 1 alleles 2 homozygote 3 heterozygote 4 true breeding
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机器学习:一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法
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DNA多态现象和分析技术应用研究,给法科学带来的革命性变 化研究结果显示在鉴定生物证据方面显示出巨大生命力
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一、栽培稻的起源和演变 二、中国栽培稻的起源 三、中国栽培稻的演变和分类 四、中国稻作区域的划分
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2.1矩阵的运算 2.2可逆矩阵矩阵乘积的行列式 2.3矩阵的分块
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