9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘

无监督学习任务 基于原型的学习方法 EM算法 动态聚类方法 新方法

6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现

序论 1学习目的 2.先修课程 3.学习中应注意的问题和学习方法 4学习要求

本章从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力

本讲座的主要内容和目标是围绕环境、学习、生活和心理4个重要方面，基于对大学和中学在学习生活等方面差异的比较，分析可能面临的各种问题，在此基础上提出一些尽快适应大学学习生活的对策和建议

概述 关注的问题 一些概念及记号 可学习性 什么是“学习” 什么是“可学习的” 假设空间复杂性对可学习性的影响 有限假设空间 无限假设空间：基于VC维的分析 无限假设空间：基于Rademacher复杂度的分析 稳定性

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

大学生学习心理与心理健康 一、学习的概念以及大学生学习的特点 二、大学生常见的学习心理问题及自我调适 三、大学生学习方法与学习能力的培养 大学生的职业生涯规划与心理健康

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）；