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5.1函数的基本概念 5.2反函数和复合函数 5.3集合的基数
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7.1半群和独异点 7.2群与阿贝尔群 7.3子群 7.4陪集和拉格朗日定理 7.5正规子群 7.6同态和同构 7.7循环群 7.8置换群 7.9环与域
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9.1图的基本概念 9.2路和回路 93连通图 9.4图的矩阵表示 9.5欧拉图和汉密尔顿图 9.6树 9.7二部图及匹配 9.8平面图
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3.1问题概述 3.2直接法 3.3迭代法 3.4稀疏矩阵 3.5其他特殊形式的矩阵
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5.1数值求积问题 5.2插值多项式求积 5.3控制精度的求积方法 5.4待定系数法 5.5 Gauss开式求积 5.6其他求积方法 5.7插值多项式求导 5.8数值求导的误差分析 5.9其他求导方法
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7.1一般介绍 7.2一阶双曲型方程的差分求解法 7.3一阶双曲型方程的特征线求解法 7.4一阶双曲型方程的线上求解法 7.5二阶椭圆型方程的差分求解法 7.6二阶椭圆型方程的有限元求解法 7.7二阶椭圆型方程的加权残差求解法 7.8二阶抛物型方程的差分求解法 7.9二阶抛物型方程的线上求解法 7.10二阶双曲型方程的特征线求解法
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第11章 分析学习
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第13章 增强学习
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本章考虑将归纳和分析的机制结合起来的方法,并获得两者的优点:有先验知识时获得更高的泛化精度和依赖训练数据克服先验知识的不足
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第9章 遗传算法
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