国防科技大学 模式识别 蔡宣平 视频教程
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11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.flv
32.离散KL变换与特征提取.flv
14.非线性判别函数.flv
26.错误率估计.flv
05.类间距离、准则函数.flv
21.概述、矩法估计、最大似然估计.flv
23.贝叶斯学习.flv
34.特征选择中的直接挑选法.flv
19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.flv
10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.flv
24.概密的窗函数估计方法.flv
13.一般情况下的判别函数权矢量算法.flv
25.有限项正交函数级数逼近法.flv
12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.flv
08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法.flv
30.类别可分性判据（二）.flv
29.概述、类别可分性判据（一）.flv
15.最近邻方法.flv
28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.flv
09.聚类算法实验.flv
07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法.flv
04.相似性测度（二）.flv
16.感知器算法实验.flv
01.概述.flv
02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.flv
31.基于可分性判据的特征提取.flv
35.综合实验-图像中的字符识别.flv
22.贝叶斯估计.flv
18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.flv
33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.flv
03.聚类分析的概念、相似性测度.flv
06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法.flv
20.Neyman—Pearson判决、实例.flv
17.最小误判概率准则.flv
27.小结.flv
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