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;报告(bàogào)建议内容;《机器(jī qì)学习》,TomM.Mitchell(汤姆·米切尔)著,曾华军,张银华等译,机械工业出版社,2003年 。;其它(qítā)参考书;第1章 引 言;学习(xuéxí)与智能;什么是机器(jī qì)学习?;机器学习(xuéxí)与人工智能;什么(shén me)是机器学习;What’s is the Learning Problem?;Pedro对学习(xuéxí)理解;Machine Learning;机器学习(xuéxí)的研究意义;机器(jī qì)学习的重要性!;机器(jī qì)学习的重要性;多学科(xuékē)交叉;重要性:例子(lì zi)—网络安全;有哪些信誉好的足球投注网站引擎;重要性:例子(lì zi)—生物信息学;重要性:例子—数据驱动(qū dònɡ)控制;相关(xiāngguān)学科对ML的影响;机器(jī qì)学习目前主要的一些研究领域;Machine Learning Topics from Wiki;机器(jī qì)学习简要发展历史回顾;ML的发展(fāzhǎn)历史(1);ML的发展(fāzhǎn)历史(2);ML的发展(fāzhǎn)历史(3);ML的发展(fāzhǎn)历史(4);未来(wèilái)发展趋势;讨论(tǎolùn)议题;机器(jī qì)学习系统的基本结构 ;学习问题(wèntí)的标准描述;学习(xuéxí)问题的标准描述(2);有监督(jiāndū)学习;无监督(jiāndū)学习;有监督(jiāndū)学习;无监督(jiāndū)学习;机器学习(xuéxí)的问题;课程(kèchéng)内容简介;参考(cānkǎo)期刊与会议;参考学术期刊及国际(guójì)会议;一些(yīxiē)网络资源 (1);一些(yīxiē)网络资源(2);一些(yīxiē)网络资源(3);一些(yīxiē)网络资源(4);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。 有哪些信誉好的足球投注网站的观点 在预定义的假设空间中有哪些信誉好的足球投注网站假设,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(běnzhì),从训练数据中泛化的理由?;简介(jiǎn jiè);概念学习任务(rèn wu);概念学习任务(rèn wu)(2);概念学习任务(rèn wu)(3);概念学习任务(rèn wu)(4);术语(shùyǔ)定义;归纳学习(xuéxí)假设;作为(zuòwéi)有哪些信誉好的足球投注网站的概念学习;假设的一般(yībān)到特殊序;假设的一般(yībān)到特殊序(2);假设(jiǎshè)的一般到特殊序(3);h1=Sunny ? ? Strong ? ? h2 =Sunny ? ? ? ? ? h3 =Sunny ? ? ? ?Cool? ;Find-S:寻找极大(jí dà)特殊假设;Find-S:寻找(xúnzhǎo)极大特殊假设(2);第六十一页,共412页。;Find-S:寻找(xúnzhǎo)极大特殊假设(3);变型空间和候选(hòu xuǎn)消除算法;变型(biàn xínɡ)空间和候选消除算法(2);变型空间(kōngjiān)和候选消除算法(3);变型空间(kōngjiān)和候选消除算法(4);第六十七页,共412页。;变型空间和候选消除(xiāochú)算法(5);变型空间和候选消除(xiāochú)算法(6);变型空间和候选消除(xiāochú)算法(7);变型空间和候选(hòu xuǎn)消除算法(8);图2-7 最终(zuì zhōnɡ)变型空间;变型空间和候选(hòu xuǎn)消除的说明;变型空间和候选(hòu xuǎn)消除(2);变型(biàn xínɡ)空间和候选消除(3);概念(gàiniàn)的应用;概念(gàiniàn)的应用;归纳(guīnà)偏置;归纳(guīnà)偏置(2);归纳(guīnà)偏置(3);归纳(guīnà)偏置(4);归纳(guīnà)偏置(5);归纳(guīnà)偏置(6);归纳(guīnà)偏置(6);归纳(guīnà)偏置(7);小结(xiǎojié);思考题;思考题;思考题;第3章 决策树学习(xuéxí) (Decision-Tree Algorithm);排名;概 论;提 纲;决策树基本概念;决策树基本概念;决策树基本概念;决策树基本概念;决策树表示法;决策树学习的适用(shìyòng)问题;基本(jīběn)的决策树学习算法ID3;ID3算法通过自顶向下构造(gòuzào)决策树来进行学习。 ;表3-1 用于学习布尔函数(hánshù)的ID3算法;最佳分类(fēn lèi)属性;S的所有成员属于同一类,Entropy(S)=0; S的正反样

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