本章学习目的:通过这一章的学习,学生可以全面而简单地了解计算机的一些基本知识,了解计算机的作用及发展趋势,掌握常用的数据编码、各种数制间的转换及安全使用计算机

一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法：

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7.1机器学习的定义、研究意义与发展历史 7.2机器学习的主要策略与基本结构 7.3-7.7几种常用的学习方法 7.8知识发现 7.9小结

《计算机图形学基础》课程教学资源（PPT课件讲稿）第10讲 可见面判别算法

1.用直线数值微分法扫描转换直线。写出扫描转换的结果：x,y 的坐标

一、课程特点(实用性、专业性、知识性均很强) 本课程是计算机专业中实用性最强的技术课程之一。 本课程也是计算机课程中自学难度最大的之一,尤其是对未入门者。 本课程的学习必须理论知识与实际练习并重。 无理论知识一一无法理解网络设计、系统管理、故障分析、网络互连(不知道为什么要这样做) 无实际练习——无法掌握安装、文件/目录及用户管理的具体方法(不知道怎样做)

《计算机学报》：形状图理论的定理证明 Automated theorem proving for theory of shape graphs

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