6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现

第一节 生态风险评价概述 第二节 生态风险评价中的关键技术

第一节人体尺寸及其测量 第二节人体的人机学参数 第三节疲劳的测定 第四节人体测量数据的应用

第一节、生物对污染适应的一般原理 第二节 生物对污染的适应性反应 第三节 污染条件下生物的分化与微进化

第一节 植物的抗性 第二节 动物的抗性 第三节 微生物的抗性 第五节 抗性生物在污染监测与修复中的利用

第一节 污染物在生物化学和分子水平上的影响 第二节 污染物在细胞和器官水平上的影响 第三节 污染物对组织器官的影响 第四节 污染物在个体水平上的影响 第五节 污染物对生态系统的影响 第六节 生物多样性的丧失

第一节、 植物对污染物的吸收与迁移 第二节、动物对污染物的吸收与迁移 第三节、微生物对污染物的吸收 第四节 生物对污染物的富集

一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布

从本章开始,我们将讲述数理统计的基本内容.数理统计作为一门学科诞生于19世纪 末20世纪初,是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为基础,根据试验或观察得到 的数据,来研究随机现象,以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性故理论上只要对随机现象进行足够多次观 察,则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来,但实际上人们常常无法对所研究的对象 的全体(或总体)进行观察

第一章 绪论 第二章 污染物的生态过程 第二章 生物体对污染物的吸收与富集 第四章 污染物的生态效应 第五章 生物对环境污染物的抗性 第六章 生物对环境污染的适应及机制 第七章 污染生态学研究方法 第八章 生态风险评价