CHAPTER8-分类：基本概念
生物8章知识点总结
生物8章知识点总结一、遗传学1.1 遗传基因遗传基因是控制特定性状的DNA区段，遗传基因包括等位基因和基因表型的表达。
1.2 黄豆双色实验黄豆双色实验证明了孟德尔遗传规律的正确性，并揭示了基因的分离和自由组合原理。
1.3 遗传基因的规律孟德尔遗传规律包括分离规律、自由组合规律和统一分离自由组合规律。
1.4 基因的突变基因的突变是指基因的DNA序列发生改变，突变会导致遗传信息的变化，进而影响生物的性状。
1.5 遗传基因的表达遗传基因的表达是指基因通过转录和翻译过程产生蛋白质，从而决定了生物的性状。
二、进化论2.1 进化的基本概念进化是生物种群适应环境变化，产生新物种的过程，进化是生物多样性的基础。
2.2 辩证唯物主义的生命观辩证唯物主义的生命观认为生命是物质的属性，生命是物质运动的一种特殊形式。
2.3 进化的证据进化的证据包括地质学证据、古生物学证据、生物地理学证据和生态学证据。
2.4 自然选择达尔文提出了自然选择理论，认为适者生存，是生物进化的主要驱动力。
2.5 进化的模式进化的模式包括分支进化、渐进进化和平衡进化等。
三、生物多样性3.1 生物多样性的概念生物多样性是指地球上所有生物种类的多样性，包括生态系统多样性、种类多样性和遗传多样性。
3.2 生物多样性的价值生物多样性对人类有重要的价值，包括生态系统服务、食物和药物资源。
3.3 生物多样性的威胁生物多样性受到许多威胁，包括生境破坏、气候变化、种类灭绝和入侵物种。
3.4 保护生物多样性保护生物多样性需要采取多种措施，包括建立自然保护区、保护濒危物种和开展环境教育。
四、应用4.1 生物技术的原理生物技术是应用生物学原理和方法解决生产和生活问题，包括基因工程、细胞工程和酶工程等。
4.2 基因工程基因工程是利用基因工程技术改变生物的遗传信息，用于农业、医药和工业等领域。
4.3 细胞工程细胞工程是利用细胞工程技术改变细胞的结构和功能，用于生产重组蛋白和疫苗等。
谈谈我们心理学这八章书(低版本)
内部因素
迁移理论——行
为主义和认知主 个体认知的发展 学习的动机（第
义的要区分开来 （第十章）
十一章）
（第九章）
外部因素
• 第十二章——其实很简单看一下，主要就是 积极的和消极的几种分类，这章知识点相 对比前面的要少很多。
希望大家通过
• 只是一点粗略的分析和比较，还有一些结 构，不是标准的，但是可能会对一直没有 时间来上课或者看书的老师有帮助，按这 个脉络看书至少能避免把理论混淆，不会 背了后面忘了前面。
有意义学习 机械学习
有意义学习包括：符号象征学习、概念学 习，命题学习，概念和命题运用，解决问
题和创造5种。
按学习的方式分
接受学习 发现学习
第二章（其实是第三章）阐述了学习的过程、 结果和一些主要的教学实践理论和流派
认知主义—强调头脑认知的结构和过 程。描述有意义学习的过程和结果。
中庸的流派—综合行为和认知理论的一些理 论，代表人物有格式塔顿悟说和托尔曼图式。
内部因素（主要重点）
外部因素
八章书阐述了一个问题：学习 第一章（其实是第二章）主要是阐述了学习的定义和分类 学习定义：——由经验引起的能力或倾向的相对持久的变化
以下是分类：
加涅的学习分类
1、言语信息—指能用语言表达的 知识。
2、智慧技能—指运用概念和规则 办事的能力。（包括：辨别，具体概念，
定义性概念，规则，高级规则）
3、认知策略—指运用有关人们如何学
习、记忆、思维的规则支配人的学习记 忆或认知行为，并提高其学习、记忆或 认知效率的能力
4、动作技能—指通过练习获得的、按
一定规则协调自身肌肉运动的能力。 （包含运动规则和肌肉协调两部分）
8-环节动物门
一、环节动物门主要特征
1. 生活环境
多数自由生活，少数营寄生生活；自 由生活的种类在海水、淡水及陆地均有分 布，各种间体型差别较大。
2013-7-31
吉普高地大蚯蚓
2. 身体分节
metamerism
2.1 分节现象的概念
分节现象metamerism：环节动物躯体是由 许多形态相似且重复排列的部分构成，这种现 象称为～。 身体分节是高等无脊椎动物进化过程中的 一个重要标志。
2013-7-31
二、环节动物的分类 1. 多毛纲
2. 寡毛纲
3. 蛭纲
2013-7-31
1. 多毛纲（Polychaeta）
多毛纲是本门中 最原始的类群，约有 10000多种，绝大多数 海产，大多可作为鱼 类饵料。 代表动物：沙蚕 Nereis。
2013-7-31
多毛纲的特征 ① 自由生活 种类头部
2013-7-31
异沙蚕相heteronerris phase：性成熟时，沙蚕形态 结构上发生改变
的现象。
①眼点变大； ②生殖节各体节变宽； ③疣足变扁变大，桨 状刚毛代替了刺状刚 毛； 群浮 ④体壁及消化管发生 组织溶解。
2013-7-31
环节动物门 ——多毛纲动物
覆瓦鳞沙蚕
软背鳞沙蚕
日本沙蚕
明显、感
官发达；
②具疣足；
③发育经过
担轮幼虫
阶段。
2013-7-31
肛触须
模拟沙蚕结构可研制新型超强度航空材料 沙蚕使用其颚挖掘浅海水沉淀物，它 们的颚90%成份是由蛋白质构成，这种蛋 白质材料本来的硬度不及人体手指甲，但 是沙蚕下颚和钳螯中的蛋白质却得到了金 属物质的增强，其硬度是当前人工制造的 聚合体3倍。布鲁梅尔与《新科学家》杂志
典范英语终极跑鞋chapter8主要内容
典范英语终极跑鞋chapter8主要内容Chapter 8 of "The Ultimate Running Shoes" focuses on the characteristics and benefits of the different types of midsole cushioning materials used in running shoes. The midsole cushioning is a key component of a running shoe as it provides impact protection, energy return, and overall comfort for the runner.The chapter begins by discussing the most common midsole cushioning materials used in running shoes: EVA foam, PU foam, and TPU foam. EVA foam is the most widely used material due to its lightweight, responsive, and durable properties. PU foam, on the other hand, offers a more plush and cushioned feel, making it suitable for long-distance running. TPU foam is a newer material that provides a good balance of cushioning and energy return.The chapter goes on to explain how the thickness and density of the midsole cushioning material can impact the performance of the running shoe. A thicker midsole provides more cushioning but may sacrifice responsiveness, while a denser midsole offers better energy return but may be less cushioned. It is important for runners to find the right balance ofthickness and density based on their running style and preferences.Furthermore, the chapter discusses the importance of midsole construction and how technologies such as air cushions, gel inserts, and carbon plates can enhance the performance of the running shoe. These technologies can improve shock absorption, reduce fatigue, and increase propulsion, ultimately leading to a more efficient and comfortable running experience.In conclusion, Chapter 8 highlights the significance of midsole cushioning materials in the design and functionality of running shoes. By understanding the characteristics and benefits of different midsole materials, runners can make informed decisions when selecting the right pair of shoes for their needs. Ultimately, choosing the right midsole cushioning can enhance performance, prevent injuries, and make the running experience more enjoyable.。
英语词汇学课件chapter-8-Meaning-and-Context
1) a sheet of paper (thin flat sheets of substance for writing, printing, decorating walls, etc.)
2) a white paper (government document)
3) a term paper (essay written at the end of the term)
(1) The fish is ready to eat. (2) I like Mary better than Jean.
8.2.2 Indication of Referents
English has a large number of deictic(指示的) words such as now/then, here/there, I/you, this/that, which are often used to refer directly to the personal, temporal or locational characteristics of the situation. Without clear context, the reference can be very confusing, e.g. now.
4) today’s paper (newspaper)
5) examination paper (a set of questions used as an examination)
2) Grammatical Context
In some cases, the meanings of a polysemant may be influenced by the structure in which it occurs. This is what we call grammatical context. Let us consider the verb become for example.
有机化学Chapter8(立体化学)
(Ⅰ) 旋转90º 后得(Ⅱ), (Ⅱ)作镜象得(Ⅲ), (Ⅲ)等于(Ⅰ) 有4重交替对称轴的分子
相同，但在空间的排列方式不同。
构象异构 顺反异构
CH3 H C C CH3 H
CH3 H C C H CH3
C异构：本章学习
8.1 手性和对映体 生活中的对映体 (1)-镜象
沙漠胡杨
生活中的 对映体(2) -镜象
左右手互为镜象
桂林风情
镜象与手性Chirality的概念
同分异构现象
碳链异构(如:丁烷/异丁烷) 构造异构 官能团异构(如:醚/醇) constitutional 位臵异构(如:辛醇/仲辛醇)
同分异构 isomerism
立体异构 Stereo-
构型异构 configurational 对映非对映异构 构象异构 conformational
顺反，Z、E异构
[α]λ =
t
α ρ l· B
式中t表示温度，λ表示所用光的波长。 若所测的旋光物质为纯液体，只要把ρB换成液体的密
度ρ即可。
比旋光度只决定于物质的结构。
各种化合物的比旋光度是它们各自特有的物理常数.
乳酸
CH3CHCOOH OH
*
右旋体
α ° [ ] 20 D = + 3.8
α ° ] 20 左旋体 [ D = － 3.8
构造异构，分子中原子互相联接的方式和次序
不同而产生的异构现象。
Chapter-8
⇒ c2 = 0
WL 3 W 4 WL3 ∴ EIy = x − x − x 12 24 24
Max occurs @ x = L /2 Max.
EIymax ∆ max
5WL4 =− 384 5WL4 = 384 EI
Example
y
x
P x
L P M= x 2 2 2 d y P L EI 2 = x f 0< x< for dx 2 2 dy P x 2 = + c1 EI Integrating g g d dx 2 2 L dy Since the beam is symmetric @ x= =0 2 dx 2 ⎛L⎞ ⎜ PL2 L P ⎝2⎠ c1 = − EI (0 ) = @ x= + c1 ⇒ 16 2 2 2 for 0 < x <
y x PL P L
Examples
x P
M = − PL + Px
d2y EI 2 = − PL + Px @ x dx x2 dy EI = − PLx + P + c1 Integrating once dx 2 2 ( dy 0) = 0 ⇒ EI (0 ) = − PL(0) + P + c1 ⇒ c1 = 0 @ x = 0 dx 2 2 3 PL PLx x Integrating twice EIy = − + P + c2 2 6 3 ( PL 2 0) @ x = 0 y = 0 ⇒ EI (0 ) = − (0) + P + c2 ⇒ c2 = 0 2 6
P 3 PL2 ∴ EIy = x − x 12 16
Max occurs @ x = L /2 Max.
chapter8变电站馈线自动化
微机远动装置的基本功能
RTU的基本功能：遥测（YC）、遥信 （YX）、遥调（YT）、遥控（YK）。
RTU的辅助功能：屏幕显示、参数整定输 入、打印制表、信息转发功能、装置内 部功能、数据保存功能、事件顺序记录 功能。
1. “四遥”功能
1）遥信(YX)：测量开关位置、保护动作信号、设备 运行状态信号，调压变压器分接头位置。一般用 无源接点，有变位时立即上传。
“开闭所”实际上就是相当于开关站，两进多出 （常用4~6出），只是根据不同的要求，进出 可以设置断路器、负荷开关或不设。没有断路 器或负荷开关的叫电缆分接箱，电缆直接进出， 用于小容量和用电可靠性不高的场所。“开闭 所”一般应采用断路器进（两进线设置BZT）、 负荷开关出。
远动装置(RTU)的发展
利用RTU微机功能，接入显示CRT或打印机，可就 地显示与参数输入整定，或一发多收。
RTU通信速率应可选择整定。 RTU应支持多种通信信道转接功能（如光端机、微
波、载波、无线电台等）。
微机远动装置的分类
RTU结构：集中式、分布式（功能分布式与结构分 布式）。
采样方式：直流、交流采样。 组屏方式：集中、分散组屏。
定义：与电源侧前级开关配合，失压或无电流时自 动分闸的开关设备。
功能：永久故障时，分合预定次数后闭锁在分闸状， 隔离故障区段；若未完成预定分合次数，故障已被 其他设备切除，则保持在合闸状（经一段延时后恢 复到预定状态，为下次故障作准备）。
要求：一般不能开断短路故障电流。 分类：电压—时间型，过流脉冲记数型。
SOE分辨率
事件分辨率要求达到毫秒级。 SOE站内分辨率：RTU内(站内)顺序发生一串事
件后，两事件间能辨认的最小时间，要求<5ms。 SOE站间分辨率：各RTU间(站间)顺序发生一串
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age <=30 <=30 31…40 >40 >40 >40 31…40 <=30 <=30 >40 <=30 31…40 31…40 >40
9
9
5
5
计算信息增益-连续值属性
令 A 为连续属性 必须为A确定一个最佳分裂点 best split point
上升序排序 A 典型地, 每对相邻值的中点是一个可能的分裂点
雨林（ RainForest ）的可扩展性框架
gini A ( D)
|D1| |D | gini ( D1) 2 gini ( D 2) |D| |D|
不纯度减少:
gini( A) gini(D) giniA (D)
具有最小ginisplit(D) 的属性(or不纯度减少最大的) 用于分裂 节点 (需要枚举所有可能的分裂情况)
Ci,D是D中的Ci类的元组集合 |Ci,D|和|D|分别表示各自的元组个数
属性选择度量: 信息增益(ID3/C4.5)
选择具有最高信息增益的属性
令 pi 为D中的任一元组属于类 Ci概率, 估计为 |Ci, D|/|D|
分类D中元组需要的期望信息(entropy) :
Info( D) pi log2 ( pi )
第8章 分类：基本概念
费高雷 通信与信息工程学院
2015年春季
第8章：分类：基本概念
基本概念 决策树归纳 贝叶斯分类方法 基于规则的分类 模型评估与选择 提高分类准确率的技术
小结
2
有监督与无监督学习
有监督学习 (分类)
监督：训练数据（观察，测量等）都带有标签,
指示观察的类别
Gini{low, high}=0.458; Gini{medium, high}=0.450. 因此{low, medium}/{high}分裂， 由于其有最小的Gini index
假设所有属性都是连续值，需要其他技术, e.g., 聚类, 来获得可 能的分裂点 18
比较属性选择度量
通常三种度量获得较好的结果
根据训练集分类新数据
无监督学习 (聚类)
训练集的类别（标签）未知
给定一个观察，测量等的集合，目标是建立数 据中存在的数据的类或簇
3
预测问题： 分类与数值预测
分类
预测分类的类标签（离散 or名义）
基于训练数据和类标签 构造一个模型，并分类新数据
数值预测
建连续值函数/模型，预测未知/缺失值 ——回归分析
i 1
m
(利用 A 分裂D 为v个部分后)分类D 需要的信息为:
| D| 以属性A分枝得到的信息增益
j 1
InfoA ( D)
v
| Dj |
Info( D j )
Gain( A) Info( D) InfoA ( D)
13
属性选择: 信息增益
Class P: 买电脑 = ―yes‖ Class N: 买电脑 = ―no‖
相对快的训练速度 (与其他分类方法相比) 转换为简单、易于理解的分类规则
可用 SQL查询来访问数据库
与其它方法可比的分类精度 Builds an AVC-list (attribute, value, class label)
23
RainForest (VLDB’98 — Gehrke, Ramakrishnan & Ganti)
哪一个是最好的?
大部分可以获得较好结果, 没有一个显著地优于其他
20
过拟合与数剪枝
过拟合Overfitting: 一棵归纳的树 可能过分拟合训练数据
分枝太多,某些反映训练数据中的异常，噪音/孤立点
对未参与训练的样本的低精度预测
两种处理方法
先剪枝: 提前终止树构造
如果对一个节点的分裂产生低于给定的阈值的度量，划分停止 选择一个合适的阈值很难
RANK Assistant Prof Associate Prof Professor Assistant Prof
YEARS TENURED 2 no 7 no 5 yes 7 yes
Tenured?
7
第8章：分类：基本概念
基本概念 决策树归纳 贝叶斯分类方法 基于规则的分类 模型评估与选择 提高分类准确率的技术
Ex.
具有最大增益率的属性选为分裂属性
16
基尼指数Gini Index
数据 D 包含n 类别的样本, gini指标, gini(D) 定义为:
gini( D) 1 p 2 j
pj 为类别j在D中的频率
n
j 1
数据集 D 基于属性A 分裂为子集 D1 和 D2, gini 指标定义为
17
计算Gini Index指标
D 有 9个元组买电脑 = ―yes‖ /5 个买电脑 = “no”
9 5 gini( D) 1 0.459 14 14
2 2
设属性income分裂D为包含10个元组的D1: {low, medium} / 4个 元组的D2
Classifier (Model)
IF rank = ‗professor‘ OR years > 6 THEN tenured = ‗yes‘
6
利用模型进行预测
Classifier Testing Data
Unseen Data (Jeff, Professor, 4)
NAME Tom Merlisa George Joseph
后剪枝: 从完全生长的树中剪去树枝—得到逐步修剪树
例如，最小化代价复杂度（树节点个数和错误率的函数） 使用不同于训练集的数据来确定哪一个是“best pruned tree‖
21
决策树归纳的增强
允许连续值属性
动态地定义新的离散值属性，其把连续值属性分成离散 的区间
处理缺失属性值
模型使用: 分类将来/未知对象
测试集：独立于训练集的样本 （避免过分拟合 overfitting） 比较测试样本的已知标号/由模型预测（得到）标号 准确率：测试样本集中模型正确预测/分类的样本的比
如果准确率合适,使用模型来分类标号为未知的样本
5
模型构建
Classification Algorithms
信息增益Information gain:
偏向于多值属性
增益率Gain ratio:
倾向于不平衡的分裂，其中一个子集比其他小得多
Gini index:
偏向于多值属性 当类数目较大时，计算困难
倾向于导致大小相等的分区和纯度
19
其他属性选择度量
CHAID: 一种流行的决策树算法, 基于独立 χ2 检验的选择度量
C-SEP: 某些情况下比信息增益gini指标更好
G-statistic: 非常近似于 χ2 分布 MDL (最小描述长度) (i.e., 首选最简单的解):
最佳树为需要最小二进位的树 (1) 编码树, (2) 编码树的异常
多元划分 (基于多变量组合来划分)
CART: 基于属性的线性组合来发现多元划分
Info( D) log 2 ( ) log 2 ( ) 0.940 income student credit_rating buys_computer 14 14 14 14 high no fair no high no excellent no high no fair yes medium no fair yes low yes fair yes low yes excellent no low yes excellent yes medium no fair no low yes fair yes medium yes fair yes Gain(age) Info( D) Info ( D) 0.246 age medium yes excellent yes medium no excellent yes Gain(income) 0.029 high yes fair yes Gain( student ) 0.151 medium no excellent no Gain(credit _ rating ) 0.048
分配属性的最常见值 为每一个可能的值分配概率
属性构造
基于现有的稀少出现的属性创建新的属性， 这减少了分散，重复和复制
22
大型数据库中分类
分类—被统计学和机器学习研究人员广泛地研究的经典问题
可伸缩性:以合理的速度分类由带有数百个属性的百万个样本 组成的数据集
为什么决策树归纳受欢迎？
小结
8
决策树归纳: 例子
决策树：类似于流程图的树结构
内部节点：一个属性上的测试 分枝：测试的一个输出（样本子集）
训练集: 购买计算机
age <=30 <=30 31…40 >40 >40 >40 31…40 <=30 <=30 >40 <=30 31…40 31…40 >40
income student 信誉 购买计算机 叶节点：类标签（用数据子集代表） high no fair no high no excellent no high no fair yes age? medium no fair yes low yes fair yes low yes excellent no <=30 31…40 >40 low yes excellent yes medium no fair no student? yes credit rating? low yes fair yes medium yes fair yes medium yes excellent yes no yes excellent fair medium no excellent yes high yes fair yes no yes yes no medium no excellent no