• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第5章 评估假设

• 概念学习 – 给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别 的一般定义。 • 搜索的观点 – 在预定义的假设空间中搜索假设，使其与训练样例 有最佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构 • 算法收敛到正确假设的条件 • 归纳学习的本质，从训练数据中泛化的理由

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第10章 学习规则集合

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第8章 基于实例的学习

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第3章 决策树学习

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第1章 引言（讲者：陶晓鹏）

◆第一章市场供求机器运行机制 ◆第二章需求分析 ◆第三章需求估计和需求预测 ◆第四章生产决策分析 ◆第五章成本利润分析 ◆第六章市场结构和企业行为 ◆第七章定价实践 ◆第八章长期投资决策 ◆第九章政府的经济作用

◆第一章市场供求机器运行机制 ◆第二章需求分析 ◆第三章需求估计和需求预测 ◆第四章生产决策分析 ◆第五章成本利润分析 ◆第六章市场结构和企业行为 ◆第七章定价实践 ◆第八章长期投资决策 ◆第九章政府的经济作用

研究内容：从外部来研究计算机系统 使用者所看到的物理计算机的抽象 编写出能够在机器上正确运行的程序所必须了解到的计算机的属性 软硬件功能分配及分界面的确定