1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

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 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

一、红外辐射的基本知识 1、红外辐射 2、红外辐射源 二、红外传感器 1、常见红外传感器 2、红外传感器的性能参数 3、红外传感器使用中应注意的问题 三、非致冷红外传感器 非制冷红外焦平面阵列技术 一、历史的回顾 二、非制冷红外焦平面阵列的原理 三、非制冷红外探测器关键技术 四、非制冷焦平面热像仪的应用及发展趋势

本节讨论状态空间E和参数集T都是可列集的马尔科夫链。马尔科夫链的理论系统而深入，在自然科学、工程技术及经济管理各领域有广泛的应用

◼ 树的基本概念 ◼ 二叉树 ◼ 二叉树的存储表示 ◼ 二叉树的遍历及其应用 ◼ 二叉树遍历的非递归算法 ◼ 二叉树的计数 ◼ 树与二叉树的转换 ◼ 堆 ◼ Huffman树及其应用

❖烯烃的构造异构,命名,烯基 ❖烯烃的结构 ❖顺反异构、E-Z标记法—次序规则 ❖烯烃的来源和制法 ❖烯烃的物理性质 ❖ 烯烃的化学性质、亲电加成反应历程 5.1 烯烃的结构 5.1.1 sp2杂化碳原子和碳碳双键 5.1.2 π−键的特性 5.1.3 烯烃的同分异构现象 5.2 烯烃的分类和命名 5.2.1 烯烃的分类 5.2.2 烯烃的命名（系统命名法） 5.3 烯烃的来源和制法 5.4 烯烃的物理性质 5.5 烯烃的化学性质 5.5.1 催化加氢 5.5.2 亲电加成反应 5.5.3 烯烃的自由基型反应 5.5.4 氧化反应 5.5.5 聚合反应

定义——指醌类或容易转变为具有醌类性质的化合物，以及在生物合成 方面与醌类有密切联系的化合物。 分布——由于醌类具有不饱和酮结构，当其分子中连接助色团后（-OH、 -OMe 等）多有颜色，故常作为动植物、微生物的色素而存在于自然界中。 应用——除有抗菌抗癌等生理活性而用于药品外，还应用于染料和指示 剂的母体

一、问题的提出 二、最佳反应曲线 三、合作博弈 四、竞争博弈 五、依存博弈 六、承诺博弈

1 变阻尼减振军事和民用需求 2 变阻尼减振控制系统 3 变阻尼减振控制技术的国内外发展现状 3.1 自感知与自集能技术 3.2 减振控制方法 3.3 变阻尼减振方法 3.4 减振效能评估方法 4 变阻尼减振控制的工程应用 5 变阻尼减振控制技术发展需要解决的关键问题 6 电磁涡流变阻尼减振的初步研究成果