实变函数习题精选, 徐森林, 胡自胜, 金亚东, 薛春华实变函数习题精选, 徐森林, 胡自胜, 金亚东, 薛春华

作者: 徐森林 / 纪永强 / 金亚东 出版社: 中国科学技术大学出版社 译者: 胡自胜 出版年: 2013-2 页数: 325 定价: 36.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787312030000内容简介 · · · · · · 《微分几何》共3章。第1章讨论了曲线的曲率、挠率、Frenet公式、Bouqtlet公式等局部性质，证明了曲线论基本定理。还讨论了曲线的整体性质：4顶点定理、Minkowski定理、Fenchel定理，以及Faxy—Milnor关于纽结的全曲率不等式。第2章引进了第1基本形式、第2基本形式、Gauss（总）曲率、平均曲率、Weingarten映射、主曲率、曲率线、测地线等重要概念，给出了曲面的基本公式和基本方程、曲面论的基本定理，以及著名的Gauss绝妙定理等曲面的局部性质。第3章详细论述了曲面的整体性质，得到了全脐超曲面定理、球面刚性定理、极小曲面的gernstein定理、著名的Gauss—Bonnet公式及Poincare指标定理。 为了帮助读者熟练地掌握微分几何的内容和方法，书中配备了大量有趣的习题，并在《微分几何学习指导》中给出了详细的解答。 目录 · · · · · · 前言 第1章曲线论 1.1Cr正则曲线、切向量、弧长参数 1.2曲率、挠率 1.3Frenet标架、Frenet公式 1.4Botlquet公式、平面曲线相对曲率 1.5曲线论的基本定理 1.6曲率圆、渐缩线、渐伸线 1.7曲线的整体性质（4顶点定理、Minkowski定理、Fenchel定理） 第2章Rn中k维Cr曲面的局部性质 2.1曲面的参数表示、切向量、法向量、切空间、法空间 2.2旋转面（悬链面、正圆柱面、正圆锥面）、直纹面、可展曲面（柱面、锥面、切线面） 2.3曲面的第1基本形式与第2基本形式 2.4曲面的基本公式、Weingarten映射、共轭曲线网、渐近曲线网 2.5法曲率向量、测地曲率向量、Euler公式、主曲率、曲率线 2.6Gauss曲率（总曲率）KG、平均曲率H 2.7常Gauss曲率的曲面、极小曲面（H=0） 2.8测地曲率、测地线、测地曲率的Liouville公式 2.9曲面的基本方程、曲面论的基本定理、GaUSS绝妙定理 2.10Riemann流形、Levi—Civita联络、向量场的平行移动、测地线 2.11正交活动标架 第3章曲面的整体性质 3.1紧致全脐超曲面、球面的刚性定理 3.2极小曲面的Bernstein定理 3.3GaUSS—Bonnet公式 3.42维紧致定向流形M的Poincare色切向量场指标定理 参考文献

有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数

#临床研究中亚组分析及森林图绘制案例（Abirateron+Prednisine）

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基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。 Q1.什么是随机森林？ 随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q2.为什么叫随机森林？ 随机森林中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。 了解以上两点，我们先从集成学习入手： 集成学习的标准定义是：在原始数据上构建多个分类器，然后在分类未知样

该代码中包含决策树算法主要采用的是使用基尼指数的CART树、决策树剪枝算法该剪枝算法包含C4.5、ID3以及CART三类树、随机森林算法

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Python中的随机森林 归纳法 我开始这个项目是为了更好地了解和工作方式。 此时，分类器仅基于基尼系数，而回归模型基于均方误差。 分类器和回归模型都可以与和 例子 使用Scikit学习的基本分类示例： from randomforests import RandomForestClassifier import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline impo

装袋、提升和随机森林 在 Matlab 中实现的 Bagging、Boosting 和随机森林。 工具箱 使用以下工具箱： 37steps 制作的模式识别工具箱（PRTools）： ://www.37steps.com/prtools/ 科学论文 这些算法基于以下研究论文： 新提升算法的实验： : Forest-RK：一种新的随机森林诱导方法： : 在的课程中制作