◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

（1)非线性 （2)分布处理 （3)学习并行和自适应 （4)数据融合 （5)适用于多变量系统 （6)便于硬件实现

7.3 吸光光度法的灵敏度与准确度 前节要点复习 7.3.1 灵敏度的表示方法 7.3.2 影响准确度的因素 7.3.3 测量条件的选择 7.4 吸光光度法分析条件的选择 7.4.1 酸度的选择 7.4.2 显色剂用量的选择 7.4.3 其它条件的选择 7.5 吸光光度法应用简介 7.5.1 微量组分的测定 7.5.2 示差光度法 7.5.3 光度滴定法 7.5.4 络合物组成及稳定常数的测定 7.5.5 弱酸弱碱离解常数的测定 7.5.6 双波长分光光度法 7.5.7 导数分光光度法

§7 - 1 集总参数电路中电压电流的约束关系 §7－2 电容元件 §7－3 电感元件 §7－4 动态电路的电路方程 §7－5 开关电路的初始条件

1.利用Green公式计算下列积分: (1)f(x+y)2dx-(x2+y2)dy,其中L是以A(11),B(32)C(25)为顶点的三角形的边界,逆时针方向;

先定积分后二重积分的基本思想 设空间闭区域Ω可表为 (x, y)(,), y (x)ysy2(x), asxsb, 在区域D:y(x)sysy2(x), asxb内任取一点(x,y),将f(x,y,z) 只看作z的函数,在区间[z(x,y),2(x,y]上对积分,得到 一个二元函数F(x,y

5-1幂法 5-2原点平移法 5-3逆幂法 5-4求实对称矩阵特征根的对分法

一、函数项级数的一般概念 1.定义: 设u1(x),u2(x),,n(x),…是定义在IR上的 ∞ 函数,则∑un(x)=(x)+2(x)+…+un(x)+ n=1 称为定义在区间上的(函数项)无穷级数 ∞

(一)单因素试验在科学试验和生产实践中, 影响一事物的因素往往是很多的例如,在化 工生产中,有原料成份,原料剂量,催化剂,反 应温度,压力,溶液浓度,反应时间,机器设备 及操作人员的水平等因素.每一因素的改变都 有可能影响产品的数量和质量.有些因素影响 较大,有些较小.为了使生产过程得以稳定,保 证优质,高产,就有必要找到对产品质量有显 著影响的那些因素.为此,我们需进行试验,方 差分析就是根据试验结果进行分析,鉴别各个 有关因素的作用的有效方法