第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

递推关系是计数的一个强有力的工具， 特别是在做算法分析时是必需的。递推关 系的求解主要是利用母函数。当然母函数 尚有其他用处，但这主要是介绍解递推关 系上的应用

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数理统计的任务:观察现象,收集资料,创 建方法,分析推断 统计推断:伴随着一定概率的推测。其特点 是:由“部分”推断“整体

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• 类型推断的一般框架 –基于从类型化语言到无类型语言的“擦除”函数 • 加了类型变量后的→类型推断 –包括主定型和合一问题 • 带多态声明的 let的类型推断算法

5.1 一阶谓词逻辑 5.2 归结演绎推理 5.3 应用归结原理求取问题答案 5.4 归结策略 5.5 归结反演程序举例 5.6 Horn子句归结与逻辑程序 5.7 非归结演绎推理

第一节天气系统的外推预报法 外推法——将天气系统过去的演变趋势外延以推测未来的状况

正态总体的均值和方差的推断 应用: 检验工业过程均值以确定过程是否处于控制之 下。 通过读取方差计算实验室仪器测量的精度。 预测区间和容忍区间是从一个总体中进行预测 估计的方法。 使用中心极限定理(CLT),在大样本情况下, 正态总体的均值的推断过程可以扩展到非正态 总体的均值推断上

主要内容：一阶逻辑等值式与基本的等值式、置换规则、换名规则、代替规则、前束范式、自然推理系统NL 及其推理规则。 第一节：等值式与置换规则 第二节：前束范式 第三节：推理理论