1 绪论 2 概率分布 3 回归的线性模型 4 分类的线性模型 5 神经⽹络 6 核⽅法 7 稀疏核机 8 图模型 9 混合模型和EM 10 近似推断 11 采样⽅法 12 连续潜在变量 13 顺序数据 14 组合模型

第一章 绪论 第二章 误差与数据处理基础知识 第三章 物理实验方法和操作技术

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

6.1 CCS的简介 6.2 CCS的组成 6.2.1 代码生成工具 6.2.2 CCS集成开发环境 6.2.3 DSP/BIOS插件介绍 6.2.4硬件仿真和实时数据交换 6.2.5 第三方插件 6.3 CCS集成开发环境与simulator使用方法 6.4 CCS开发流程 6.5 CCS使用举例

《计算机安全与密码学 Computer Security and Cryptography》课程教学资源（课件讲稿）2020年上半年我国互联网网络安全监测数据分析报告

8.1 机器学习的基本概念 8.2 机械学习 8.3 指导学习 8.4 类比学习 8.5 归纳学习 8.6 解释学习 8.7 知识发现与数据挖掘 8.8 学习控制系统

2.1 线性表的类型定义 2.3 线性表的链式表示和实现 2.4 一元多项式的表示及相加 2.2 线性表的顺序表示和实现

4.1 串类型的定义 4.2 串的表示和实现 4.3 串的模式匹配算法

◼理解树的定义和基本术语，重点了解二叉树的定义、性质、存储结构； ◼掌握二叉树遍历的递归算法及它的典型运算； ◼理解线索化二叉树的特性以及寻找某结点的前驱和后继的方法； ◼理解树、森林和二叉树间的相互转换规则； ◼掌握哈夫曼树的实现方法，理解构造哈夫曼编码及带权路径长度的计算

熟练掌握顺序查找、二分查找和分块查找的方法并能够灵活使用。 理解二叉排序树的定义，熟练掌握二叉排序树的相关运算和查找过程。 掌握哈希表的建立方法和查找过程。 熟练掌握各种查找方法在等概率下的平均查找长度的计算方法