掌握JDBC驱动分类和JDBC API 2． 掌握使用JDBC获取数据库的连接 3． 掌握使用JDBC对数据库进行数据操作 笔记内容： 一． JDBC简介： Ø 定义： 用于Java应用程序访问和操作数据库的一组接口和类 Ø 组成：

第一个好处是可以学习到很多编程的方法，看好的源代码，对于提高自己的编程水平，比自己写源代码的帮助更大。当然不是说不用自己写，而是说，自己写代码的同时，可以从别人写的好的源代码中间学习到更多的编程方法和

1. 工厂方法模式（创建一个接口对象）、抽象工厂模式（抽象出创建接口对象的工厂）、建造者模式（重新组建一个对象） 2. 门面模式（实现一个过程的封装）、命令模式（通过命令角色把请求角色和执行角色分开，充分体现程序的高内聚低耦合，其实该模式的根本实现方法是通过封装实现的，值得注意的是：随找需求的增加命令角色类会疯狂的递增）、模版方法模式（模版方法调用基本方法实现父类方法调用子类方法）、建造者模式（模版方法调用基本方法的顺序是动态可变的）

第11章 　分析学习 神经网络和决策树这样的学习方法需要一定数目的训练样例，以达到一定级别的泛化精度。前面章节讨论的理论界限和实验结果反映出了这一事实。分析学习使用先验知识和演绎推理来扩大训练样例提

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习 领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和

第10章 　学习规则集合 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人类所理解的表示方法之一为if-then规则的集合。本章探索了若干能学习这样的规则集合的算法。其中最重要的一种是学习包含变量的规则集合

第2章 　概念学习和一般到特殊序 从特殊的训练样例中归纳出一般函数是机器学习的中心问题。本章介绍概念学习：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。概念学习也可被看作一个搜索问题，它在

第6章 　贝叶斯学习 贝叶斯推理提供了推理的一种概率手段。它基于如下的假定，即待考查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。贝叶斯推理对机器学习十分重要，因为它

对于机器学习来说，不管你的水平怎么样，网络社区都是十分重要的。因为在你学习的过程中，你无法掌握所有新的算法，也无法实践所有新的数据。但是，通过网络社区的问答互助，你可以在学习过程中收获很多，网络社区的重要性也由此体现，JasonB

第8章 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例

http://www.cnblogs.com/liangliangh/p/4712600.html 机器学习（Machine Learning，简称 ML）和计算机视觉（Computer Vision，简称

我们假定学习器考虑的是定义在实例空间 X 上的有限的 假设空间 H ，任务是学习某个目标概念 c : X →{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈 x 1 ， d 1 ，〉…〈 x m

9i与10g的区别不大，可以说很小很小，如果真要说区别的话，那估计就是性能，功能的增加.差别不大，学习好了9i也就学习好了10g。 权限管理： oracle 9里面默认的三个用户名和密码： sys change_on_install

要点 机器学习中数学的重要性：良好的数理基础会让机器学习事半功倍，算法和模型的选择和理解都需要一定的数学基础。 机器学习中哪些数学知识是必备的：线性代数、概率论和统计学、多元微积分、算法和优化理论、复

html 从今天开始，坚持每天学习一个机器学习的新知识，加油！ 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一颗决策树。 决策树表示法

“我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页” 。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep

学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要 的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning

 EXTJS学习文档 目录 1 什么是ExtJS 3 它的功能 3 Ajax主流框架与ExtJS 3 Extjs基本概念： 4 组件—component 4 类—class 4 方法—method 5