1.1 从软件危机谈起 1.2 构件与软件重用 1.3 体系结构的兴起和发展 1.4 体系结构的应用现状 ◎ 软件体系结构描述语言 ◎ 体系结构描述构造与表示 ◎ 体系结构分析、设计与验证 ◎ 体系结构发现、演化与重用 ◎ 基于体系结构的软件开发方法 ◎ 特定领域的体系结构框架 ◎ 软件体系结构支持工具 ◎ 软件产品线体系结构 ◎ 建立评价软件体系结构的方法

3.1 软件体系结构风格概述 3.2 经典软件体系结构风格 3.3 客户/服务器风格 3.4 三层客户/服务器风格 3.5 浏览器/服务器风格 3.6 公共对象请求代理体系结构

2.1 软件体系结构建模概述 ◎ 结构模型 ◎ 框架模型 ◎ 动态模型 ◎ 过程模型 ◎ 功能模型 2.2 “4+1”视图模型

1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

1 K-Means 聚类算法 (Clustering Algorithm) 解释 Explanation 收敛性 Convergence of K-Means 矩阵建模 Matrix Modelling of K-Means 2 网页排序 PageRank 动机 Motivation 简单网页排序 Simplified PageRank 网页排序建模 PageRank Modelling 例子 Example

1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting（提升法） AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

1 统计学习的定义 2 统计模式识别的应用案例 3 统计模式识别系统框架与设计周期 统计模式识别系统框架 统计模式识别设计周期 4 一个案例 5 基本概念 6 机器学习在人工智能中的位置