广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第15讲 无监督学习——降维深度学习可视化（Neighbor Embedding，LLE T-SNE）

广东工业大学：《机器学习》课程教学资源（课件讲义）第15讲 无监督学习——降维深度学习可视化（PCA Kmeans）

简要历程 特征学习原理 应用模式

无监督学习任务 基于原型的学习方法 EM算法 动态聚类方法 新方法

1.1 密码学的发展概况 1.2 密码学的基本概念 1.3 古典密码体制

1.1 分布式系统概念 1.2 分布式系统的特点 1.3 硬件概念 1.4 软件概念 1.5 分布式系统设计问题

2.1 通信基础 2.2 客户/服务器模型 2.3 远程过程调用 2.4 组通信 2.5 习题

《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）

 9.1 基本概念  9.2 网检和机检  9.3 特征检测  9.4 统计分析  9.5 行为推理  9.6 诱饵系统

信息安全管理体系 信息安全风险评估 信息安全审计