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本书是原书的第二版Hands-onMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow-2E代码实现，最新的用tensorflow2.0来实现

第一章Fourier变换 1.1Fourier积分 习题一 1.2Fourier变换 1.Fourier变换的概念 2.单位脉冲函数及其Fourier变换 3.非周期函数的频谱 习题二 1.3Fourier变换的性质 1.线性性质 2.位移性质 3.微分性质 4.积分性质 5.乘积定理 6.能量积分

人工智能知识表示,机器学习基础资料。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展，应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定精确程度的判断和预测；将这些研究的某些结果加以归纳整理，逐步形成一定的数学概型，这些组成了数理统计的内容。

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