第六章 多变量函数的微分法 §1.多变量函数的极限.连续性 §2.偏导函数多变量函数的微分 §3.隐函数的微分法 §4.变量代换 §5.几何上的应用 §6.台劳公式 §7.多变量函数的极值 第七章 带参数的积分 §1.带参数的常义积分 §2.带参数的广义积分,积分的一致收性 §3.广义积分中的变量代换,广义积分号下微分法及积分法 §4.尤拉积分 §5.福里叶积分公式

第一节 连续拍摄模式和定时拍摄模式 第二节 多重曝光模式与包围式曝光模式 第三节 红外摄影与全景摄影模式 第四节 声音记录与摄像模式

一、分析解决分类问题的基于逻辑的方法的特性 二、描述决策树和决策规则在最终分类模型中的表述之间的区别 三、介绍C4.5算法. 四、了解采用修剪方法降低决策树和决策规则的复杂度

决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法

第六章 多变量函数的微分法 §1.多变量函数的极限.连续性 §2.偏导函数多变量函数的微分 §3.隐函数的微分法 §4.变量代换 §5.几何上的应用 §6.台劳公式 §7.多变量函数的极值 第七章 带参数的积分 §1.带参数的常义积分 §2.带参数的广义积分,积分的一致收性 §3.广义积分中的变量代换,广义积分号下微分法及积分法 §4.尤拉积分 §5.福里叶积分公式

§1.实数 §2.叙列的理论 §3.函数的概念 §4.函数的图形表示法 §5.函数的极限 §6.函数无穷小和无穷大的阶 §7.函数的连续性 §8.反函数.用参数表示的函数 §9.函数的一致连续性 §10.函数方程

2.8逻辑函数的标准形式 一、积项(与项):逻辑变量只进行与运算。 二、和项(或项):逻辑变量只进行或运算

一、全微分的定义 区分二元函数的几个基本概念: 1.二元函数z=f(x,y)在点p(x,y)关于自变量增量△x和△y8的全增量为△z=f(x+△x,y+△y)-f(x,y)

一.偏导数的定义及其计算法 偏导数的定义与导数的定义有类似的地方,要注意两者的相同之处与不同之处

先复习一元复合函数的求导设ug(x)在点x可导y( 在点u可导则复合函数y=gx在点x可导,且= dx 下面讨论多元复合函数的求导