二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法

智能系统：贝叶斯网络的目标打击过程中关键行动选择方法

一、决策问题的表格表示——损失矩阵 对无观察(No-data)问题 a=δ 可用表格(损失矩阵)替代决策树来描述决策问题的后果(损失):

本章对连续信号和离散时间系统引入并建立了傅里叶级数表示，而且利用这些表示对信号与分析方法中的一个重要领域－－滤波有了初步的涉及．这一章的目的就是想在建立傅里叶分析方法以及在利用这些方法作出正确的评价做一个初步的探索

小结 1周期函数的傅里叶展开 周期为2/的函数(x满足f(x+2l)=f(x) 对应方程:有边界条件

5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19

上海交通大学：《数学物理方法》课程教学资源（PPT课件）第一章 傅里叶积分变换（主讲：王健）

一、DFT(离散付里叶变换) 二、FFT算法 三、FIR滤波器 四、IIR滤波器 五、自适应滤波器

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）37 基于贝叶斯CAViaR模型的油价风险研究

通过本章的学习，学生应理解信号分解为正交函数的意义。掌握信号的频域分析方法—傅里叶级数和傅里叶变换。理解周期信号与非周期信号频谱的特点、区别和联系，周期信号傅里叶变换的特点，信号时域特性与频域特性之间的关系，抽样信号频谱的特点与抽样定理。掌握典型信号的傅里叶变换，并能灵活运用傅里叶变换的性质对信号进行正反变换。掌握周期序列的离散傅里叶级数表示，非周期序列的离散时间傅里叶变换及其性质