第一节 概述 第二节 单变量描述统计 第三节 双变量描述性统计 第四节 相关测量法

• 运行时刻环境 – 为数据分配安排存储位置 – 确定访问变量时使用的机制 – 过程之间的连接 – 参数传递 – 和操作系统、输入输出设备相关的其它接口 • 主题 – 存储管理：栈分配、堆管理、垃圾回收 – 对变量、数据的访问

(一)、平面图的判定 (二)、涉及平面性的不变量

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 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

人教A版高中数学必修3第二章 统计2.3 变量间的相关关系课件(3)

 重点： １、考核标准的制定 ２、离差评价表的制定 ３、估计人数的步骤 ４、统一变量单位在综合评价中的应用。  难点： １、离差评价表的制定以及使用等级划分标准 ２、统一变量单位的方法

一、理解变量的作用域 二、理解变量的存储类型 三、理解两种参数传递的方式：传值、引用 四、熟悉带参函数的调用 五、熟练使用数组作为函数参数

人教A版高中数学必修3第二章 统计2.3 变量间的相关关系课件(1)

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望