6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

杭州电子科技大学：《人工智能导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六讲 机器学习基础（机器学习与知识发现）

9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘

6.1 产生式规则 6.2 产生式系统

早期程序员们使用机器语言(Machine Language) 来进行编程运算,直接对以二进制表示的机器代 码进行操作。后来为了便于阅读,人们开始用一 些特定的符号来代替某些操作,然后由专门的转 换程序将这些符号转换为机器语言。这种语言相 对于机器语言来说,比较容易记忆 和学习,被称为符号语言,或汇编语言

第一节 人工智能 第二节 机器学习 第三节 深度学习 第四节 深度学习在生物信息学中的应用 第五节 未来展望

统计学与数据科学 机器学习与数据科学 参考文献

02 非参数分析的重要性 03 什么是非参数分析 (Nonparametric Analysis) 04 全局平滑法 (Global Smoothing) 目录 01 导论 06 非参数方法与机器学习 07 结论 08 05 局部平滑法 (Local Smoothing)

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