1 感知机的概念 2 感知机的学习策略 3 感知机学习算法 4 感知机学习算法的对偶形式

６．１ 问题的提出 ６．2 凸集 ６．3 一般提法和几何意义 ６．4 单纯形法理论基础 ６．5 单纯形法和单纯形表格 ６．６ 改善的单纯形法表格 ６．７ 二阶段法与大M法 ６．8 退化情形及其他 ６．9 对偶原理 ６．10 对偶单纯形法

定义3.3.1若E可以表成至多可列个闭集之并,则称E为Fa型集;若 E可以表成至多可列个开集之交,则称E为G型集;若E可以看成由区间出发 经至多可列次交并余差运算的结果,则称E为 Borel集 由开集与闭集的对偶性可直接得到Fa型集与G6型集的对偶性:F为Fa型 集CF是G型集,G为G型集CG是F型集 证明留作习题

1.1命题符号化及联结词 1.2命题公式及分类 1.3等值演算 1.4联结词全功能集 1.5对偶与范式 1.6推理理论 1.7命题演算的自然推理形式系统N 1.8例题选解

1.1 命题符号化及联结词 1.2 命题公式及分类 1.3 等值演算 1.4 联结词全功能集 1.5 对偶与范式 1.6 推理理论 1.7 命题演算的自然推理形式系统N 1.8 例题选解 习题一

1.1 命题及联结词 1.2 命题公式与翻译 1.3 真值表和等价公式 1.4 重言式 1.5 范式 1.6 全功能联结词集 1.7 对偶式与蕴含式 1.8 命题逻辑的推理理论

1.1命题及联结词 1.2命题公式与翻译 1.3真值表和等价公式 1.4重言式 1.5范式 1.6全功能联结词集 1.7对偶式与蕴含式 1.8命题逻辑的推理理论

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

近世代数基本知识复习 子环与理想 循环群 有限域的乘法结构 有限域的加法结构 有限域的代数结构 多项式的因式分解 正规基和对偶基

3.1 叠加原理 3.2 对偶原理 3.3 唯一性定理 3.4 镜像原理 3.6 等效原理 3.7 感应定理 3.5 互易定理 3.8 惠更斯定理 3.9 巴比涅互补原理