2010年,省、市、县三级海洋环境监测体系共17个监测机构承担了全省海洋环境监测任务,全省近岸共设置各类监测站位550个,监测项目覆盖水文气象、水环境、沉积环境和海洋生态等共96项,累计出海1700个航次,共获得各类监测数据19万余组

1.练习创建类:设计一个类,该类包含两个成员变量:x、y,两个成员方法: getx0、 getY0, 在创建对象时初始化成员变量的值,并通过方法 getX和分别显示x和y的值

组合设计理论是现代组合论的一个非常重要的分支,本章介绍 这一分攴的概貌,而把详细的讨论留在本书的以后各章。在介绍概 貌时,着重三个方面:一、这个分支的实际背景,附带介绍历史的 两个著名组合学课题(§11.1);二组合设计的主要类型,即可分解 设计(§11,1),全设计和正交设计(1,2),平衡不完全区组没计 (511,2)对称设计循环设计,几何设计和 Hadamard没计(§11.4), 部分平衡不完全区组设计(51.5),t-设计和按对平衡组设计

呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

这一节中希望大家能多动脑子呵呵因为我懒得写很多东西嘿嘿不好意思了 接着看上一节的变换 90,70,100,70]--[82.5,-2.5,10,15] 82.5即4个数的平均数可画出其对应波形如F.1其他数字对应相应波形(请稍微思考一下为什么及这 些波形特点)好了思考后请画出8个点阵的对应波形(如是新手,一定要亲手作作)以后我们将使用 这些波深入学习 在这里我们称这些图形为波,与常见的SN波不同呵呵可能不习惯 我举几个重要特性:

聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类

购物篮是顾客在一次事务中所购买项的集 合,所谓事务是一个明确定义的商业行为。 事务数据库研究的一个最普通的例子就是 寻找项的集合,或叫做项集。包含个项的 项集被称为i-项集。包含该项集的事务的百 分数叫做该项集的支持度。支持度超过指 定阈值的项集叫做频繁项集

在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集

决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法

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