マイルカ Short-beaked Common Dolphin（単にCommon Dolphinとも）, Delphinus delphis
ハセイルカ Long-beaked Common Dolphin, Delphinus capensis
（ネッタイマイルカ Arabian Common Dolphin, Delphinus tropicalis（ハセイルカの亜種とされることが多い。詳細は本項の「分類学」を参照））
分類学
マイルカ属に属するイルカは、生息域によるサイズ、体型、体色の差異が大きく、過去数十年の間に、20以上もの種が提案されていたが、1990年代半ばまでは、マイルカ属に属するのは通常はマイルカ (Delphinus delphis) のみとされていた。しかし1960年代、カリフォルニア州の生物学者は、マイルカ属に属するのは2種（口吻の短い種と口吻の長い種）であると結論付けた。1990年代になり、遺伝子解析により裏付けられ、現在ではマイルカ（Delphinus delphis、英名 Short-beaked Common Dolphin（口吻の短いマイルカの意））とハセイルカ（Delphinus capensis、英名 Long-beaked Common Dolphin（口吻の長いマイルカの意））との2種に分類されることが多い。
同じく遺伝子解析により、第三の種となる可能性のあるイルカが存在することがわかっている。 このイルカはネッタイマイルカ（Delphinus tropicalis、英名 Arabian Common Dolphin（アラビアのマイルカの意））とも呼ばれ、紅海やインド洋に棲息し、特に細長い口吻が特徴である。 現時点では独立した種ではなくハセイルカの一亜種であって、一部の地域のみに棲息し固有の特徴を有しているものとされることが多い。
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...
