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Lecture notes for Artificial Intelligence (人工智能讲义)
- Chapter Python程序设计基础(197 Pages)；
- Chapter Python算法基础(181 Pages)；
- Chapter 基本的搜索技术(33 Pages)；
- Chapter 启发式搜索技术(16 Pages)；
- Chapter 博弈树搜索技术(21 Pages)；
- Chapter 约束满足问题(26 Pages)；
- Chapter 遗传算法基础(16 Pages)；
- Chapter 命题逻辑与一阶逻辑基础(53 Pages)；
- Chapter 规划基础(30 Pages)；
- Chapter 强化学习基础(42 Pages)；
- Chapter 人工神经网络基础(37 Pages)；
- 游戏与人工智能(PPT 94 Pages)；
Lecture notes for Machine Learning (机器学习讲义)
- Chapter 叉积(9 Pages)；
- Chapter 高斯分布(17 Pages)；
- Chapter 雅可比矩阵(9 Pages)；
- Chapter 基础知识(79 Pages)；
- Chapter 判别函数的线性分类基础(47 Pages)；
- Chapter K近邻(20 Pages)；
- Chapter 决策树(47 Pages)；
- Chapter 朴素贝叶斯(17 Pages)；
- Chapter 逻辑回归(36 Pages)；
- Chapter 最大熵模型(29 Pages)；
- Chapter 支持向量机(61 Pages)；
- Chapter 提升方法(32 Pages)；
- Chapter EM算法(32 Pages)；
- Chapter HMM模型(28 Pages)；
- Chapter 卡尔曼滤波基础(22 Pages)；
- Chapter 线性链条件随机场(67 Pages)；
- Chapter k均值聚类(39 Pages)；