统计学习: 估计方法
讲解测试误差的估计方法：交叉验证、留一法与自助法及自举推断
统计学习: 变量选择
讲解变量选择方法：子集选择、逐步回归及Lasso与Ridge压缩估计
统计学习: 分类任务
整理统计学习分类方法：逻辑回归、判别分析与K近邻等分类模型
统计学习: 线性回归
讲解简单与多元线性回归的最小二乘估计、显著性检验及模型评价指标
Linux: 内核
介绍 Linux 内核的系统内存管理、软件程序管理等核心功能
机器学习: 卷积层
讲解卷积层的稀疏交互、参数共享、平移等变特性及卷积运算的具体结构
Java: Mybatis
介绍 MyBatis 的 SqlSessionFactory 与 SqlSession 接口的使用
机器学习: 全连接层
讲解全连接层的结构、前向传播与反向传播的梯度计算公式
Spring framework: Security
介绍Spring Security的用法
Spring framework: Validation API
介绍Spring原生Validator接口、Errors错误处理及Bean Validation集成用法