1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数； 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望

10．1 二元关系 10．2 关系矩阵和关系图 10．3 关系的逆、合成、限制和象 10．4 关系的性质 10．5 关系的闭包 10．6 等价关系和划分 10．7 相容关系和覆盖 10．8 偏序关系

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献

1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

一、剔除数据中的“奇异项” 二、去除数据中的电平漂移 三、去除 / 提取趋势项 四、测量数据的平滑滤波

▲ 软件设计的目标和任务 ▲ 软件设计基础 ▲ 模块的独立性 ▲ 结构化设计方法 ▲ 数据设计及文件设计 ▲ 过程设计 1 设计过程 2 设计原理 3 启发规则 4 描绘软件结构的图形工具 5 面向数据流的设计方法

一、线性分组码的一般性定义 二、线性分组码的严格数学定义 三、G与H的关系 四、线性分组码的最小距离、检错和纠错能力 五、线性分组码的译码 六、由一个已知码构造新码的简单方法 七、线性码的不可检测错误概率Pu(e) 八、线性码的码距限

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

§7 - 1 集总参数电路中电压电流的约束关系 §7－2 电容元件 §7－3 电感元件 §7－4 动态电路的电路方程 §7－5 开关电路的初始条件

§3.1 唯一性定理 §3.2 镜像法 §3.3 解析函数法 §3.4 分离变量法 §3.5 格林函数法 本章总结： 解析方法与数值方法的关系 计算电磁学(CEM)发展历史与现状 全波数值方法 高频方法