文本分类概述 特征提取 主要分类算法 Rocchio 法 贝叶斯 K近邻 决策树

一、成本概念 二、成本函数 三、贡献分析法及其应用 四、 盈亏平衡点分析法及其应用 五、成本函数的估计

通过本项目学习，使学生了解在产品和完工产品的含义；理解生产费用在完工产品与在产品之间分配的基本原理；掌握各种费用分配方法的特点、适用范围和计算方法等

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

一：案例回顾 二：本案涉及问题 三：案例分析 四：责任认定 五：结论 六：看法和建议

一、 应力状态概述 二、二向应力状态（解析法） 三、二向应力状态分析（图解法） 四、三向应力状态和最大剪应力 五、位移与应变分量 六、平面应变状态分析 七、广义虎克定律

7–1 应力状态的概念 7–2 平面应力状态分析——解析法 7–3 平面应力状态分析——图解法 7–4 梁的主应力及其主应力迹线 7–5 三向应力状态研究——应力圆法 7–6 复杂应力状态下的应力 -- 应变关系——（广义虎克定律） 7–7 复杂应力状态下的变形比能

1.阻抗和导纳 2.正弦稳态电路的分析 3.正弦稳态电路的功率分析;

6.1 统计量 6.2 由正态分布导出的几个重要分布 6.3 样本均值的分布与中心极限定理

5.1 随机事件及其概率 5.2 离散型随机变量及其分布 5.3 连续型随机变量的概率分布