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《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第3章决策树学习

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《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第8章基于实例的学习

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《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第10章学习规则集合

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• 概念学习 – 给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别的一般定义。 • 搜索的观点 – 在预定义的假设空间中搜索假设，使其与训练样例有最佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构 • 算法收敛到正确假设的条件 • 归纳学习的本质，从训练数据中泛化的理由

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《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第5章评估假设

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• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

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主要内容 ·智能及其实现 ·ANN基础 Perceptron ·BP CPN ·统计方法 · Hopfield网与BAM ART

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人工神经网络(简称神经网络)也是由大量的、功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多基本功能和简单的思维方式

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《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第03讲神经元与网络结构

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《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第05讲自适应线性元件