01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法

1、聚类算法简介 2、K-means算法 3、DBSCAN算法 4、层次聚类算法

1、量子力学基本回顾 2、复合体系描述 3、量子测量及相关问题 §1.1 态叠加原理 ➢ 波叠加 经典 合成的波中有各种成分 相干性 量子 相干性 新特点 §1.2 矩阵力学基础——力学量和算符 §1.3 量子测量及相关问题 1.3.1量子测量基础 1.3.2广义测量和POVM测量

电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）决策树

线性回归 ●最小二乘法 ●梯度下降 二分类任务 ●对数几率回归-Logistic Regression ●线性判别分析-Linear Discriminate Analysis 多分类任务 ●一对一 ●一对其余 ●多对多 类别不平衡问题

电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）模型评估与选择

一、作用域与可见性 二、对象的生存期 三、数据与函数 四、静态成员 五、共享数据的保护 六、友元 七、编译预处理命令

本章要求： ➢掌握C语言中文件的概念 ➢掌握打开文件的不同模式 ➢掌握使用各种操作函数对文件进行读写的方法 ➢能编写与文件有关的程序 本章难点： 掌握文件的各种操作函数，能对文件进行读写数据操作。 本章重点： 掌握文件的各种操作函数，能对文件进行读写数据操作

1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Supervised Hashing with Latent Factor Models Column Sampling based Discrete Supervised Hashing Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization 5 Conclusion

1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Supervised Hashing with Latent Factor Models Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Distributed Stochastic ADMM