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

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

1 统计学习的定义 2 统计模式识别的应用案例 3 统计模式识别系统框架与设计周期 统计模式识别系统框架 统计模式识别设计周期 4 一个案例 5 基本概念 6 机器学习在人工智能中的位置

1 Density Estimation 2 Histogram Method 3 Parzen Window 4 k-nearest neighbors 5 Summary of nonparametric models

1 Basic principle 2 Multiple classifier combination 3 Bagging 4 Boosting

1 A problem in perceptron 2 Linear SVM in LSC 3 SVM in LIC 4 Kernel Functions 5 Nonlinear SVM 6 SMO Algorithm

1 A Case 2 Least Squares Method 3 From Linear to Nonlinear: Using Linear Model 4 How Regression Got Its Name 5 Probability Interpretation 6 Bias–Variance Dilemma

1 Definition of Statistical Learning 2 Application Case of Statistical Pattern Recognition 3 SPR System Framework and Design Cycle 4 Basic Concepts 5 Machine Learning in Different AI Disciplines

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

第一部分：西方关于学习与教学理论的主要派别 第二部分：学习双机制理论与教学模式