第五章基于范例推理第六章归纳学习第七章类比学习第八章解释学习第九章知识发现和数据开采第十章分布式人

学第1章质点运动学第2章牛顿运动定律第3章动量与角动量狭义相对论运动学和动力学大学物理A(1)电磁

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7.1 机器学习概述 7 . 2 从例子中学习 7 . 3 类比学习 7 . 4 解释学习

6.1不定积分的概念和运算法则 前面学习了极限、连续函数、实数的连续性,以及导数于微分,特别是重点学习了导 数、微分的概念。我们知道求导是一种运算,它的被运算对象是函数。在以前我们也学过 很多的运算。例如,加、减、乘、除、乘方、开方、指数、对数等等。我们可以将求导运 算与这些已知的很熟悉的运算相类比。(用旧的概念和新的概念相类比,从已有的经验中来 发现新概念、新知识中的规律

◼1、了解《礼记》相关知识，积累重点文言词语，熟读并背诵课文。◼2、准确翻译课文；学习类比说理的方法，理解教与学互相促进的道理。◼3、背诵全文

8.1 机器学习的基本概念 8.2 机械学习 8.3 指导学习 8.4 类比学习 8.5 归纳学习 8.6 解释学习 8.7 知识发现与数据挖掘 8.8 学习控制系统

鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性,融合RS-GP模型的优势,提出了依据边坡稳定性影响因素类比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则,降低了遗传规划预测模型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等特点