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：

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： 输入：例子集（正例、反例）；

专题一：学习理论 专题二：学习动机 专题三：知识的学习与教学 专题四：问题解决与创造力培养 专题五：学习策略 专题六：态度与品德的形成 专题七：心理健康教育 专题八：教学心理 专题九：教师心理

实验一 数据传送实验 实验目的： （1）学习使用伟福仿真软件 （2）掌握8031内部RAM和外部RAM之间数据传送特点和应用。 （3）复习数据传送指令。 实验二 数制转换运算实验 实验目的 ： 1、学习二进制数转换为BCD码数的一般算法。 2、学习十进制数转换成ASCⅡ码的一般算法。 实验三 控制转移程序实验 实验目的 ： 学习掌握控制转移指令程序设计方法。 实验四 定时器/计数器实验 实验目的 ： 1、学习掌握利用中断、查询方法设计8031内部定时计数器程序。 2、进一步掌握中断处理程序的编程方法。 实验五 串行口扩展实验 实验目的 ： 1、掌握串行口控制显示器硬件原理及软件设计方法。 2、掌握单片机与74LS164接口电路设计。 实验六 串行通信实验 实验目的： 学习单片机串行通信方式，熟悉串行通信程序设计。 实验七 流水灯实验 实验目的： 掌握8051单片机输入、输出端口程序设计方法

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

学习过程中,“我”是主体,主动者,是“我”主动地利用各种学习渠道,如书本,教师等, 或主动地寻找适合自己的学习方法。而让你成为主动者的要素是:你是否有学习动力或压力 提问并补充:为什么选择学习德语?

绪论 珍惜大学生活 开拓新的境界 第一节 适应人生新阶段 一、认识大学生活特点 二、提高独立生活能力 三、树立新的学习理念 四、培养优良学风 第二节 肩负历史新使命 一、认识当代大学生的历史使命 二、明确当代大学生的成才目标 三、塑造当代大学生的崭新形象 第三节 学习和实践社会主义荣辱观 一、学习和实践社会主义荣辱观的重要意义 二、把握社会主义荣辱观的科学内涵 三、提高思想道德素质和法律素质要树立社会主义荣辱观 第四节 学习“思想道德修养与法律基础”课的意义和方法 一、学习“思想道德修养与法律基础”课的意义 二、学习“思想道德修养与法律基础”课的方法 第一章 追求远大理想 坚定崇高信念 第一节 理想信念与大学生成长成才 一、理想信念的含义与特征 二、理想信念对大学生成长成才的重要意义 第二节 树立科学的理想信念 一、树立中国特色社会主义的共同理想 二、确立马克思主义的信念 第三节 架起通往理想彼岸的桥梁 一、立志高远与始于足下 二、认清实现理想的长期性、艰巨性和曲折性 三、在实践中化理想为现实 第二章 继承爱国传统 弘扬民族精神 第一节 中华民族的爱国主义传统 一、爱国主义的科学内涵 二、爱国主义的优良传统 三、爱国主义的时代价值 第二节 新时期的爱国主义 一、爱国主义与爱社会主义和拥护祖国统一 二、爱国主义与经济全球化 三、爱国主义与弘扬民族精神 四、爱国主义和弘扬时代精神 第三节 做忠诚的爱国者 一、自觉维护国家利益 二、促进民族团结和祖国统一 三、增强国防观念 四、以振兴中华为己任献身于建设有中国特色社会主义的伟大事业 第三章 领悟人生真谛 创造人生价值 第一节 树立正确的人生观 第二节 创造有价值的人生 第三节 科学对待人生环境 第四章 加强道德修养 锤炼道德品质 第五章 遵守社会公德 维护公共秩序 第六章 培养职业精神 设立家庭美德 第七章 增强法律意识 弘扬法治精神 第八章 了解法律制度 自觉遵守法律

01.移动学习概述 04.移动学习研究中需要关注的问题 02.新技术下的移动学习 05.移动学习的挑战与反思 03.移动学习研究相关主题

帮助学生学习 学习风格与偏好 激发学生的学习动机

第1章 绪论 2 第2章 机器学习概述 22 第3章 线性模型 53 第4章 前馈神经网络 78 第5章 卷积神经网络 105 第6章 循环神经网络 129 第7章 网络优化与正则化 153 第8章 注意力机制与外部记忆 192 第9章 无监督学习 213 第10章 模型独立的学习方式 228 第11章 概率图模型 253 第12章 深度信念网络 288 第13章 深度生成模型 308 第14章 深度强化学习 329 第15章 序列生成模型 355