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4.17核支持向量机（上）
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      [1] 1.1 什么是模式识别（上）
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      1.1 什么是模式识别（上）
      [2] 1.1 什么是模式识别（下）
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      1.1 什么是模式识别（下）
      [3] 1.2 模式识别数学表达（上）
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      1.2 模式识别数学表达（上）
      [4] 1.2 模式识别数学表达（下）
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      1.2 模式识别数学表达（下）
      [5] 1.3 特征向量的相关性（上）
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      1.3 特征向量的相关性（上）
      [6] 1.3 特征向量的相关性（下）
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      1.3 特征向量的相关性（下）
      [7] 1.4 机器学习基本概念（上）
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      1.4 机器学习基本概念（上）
      [8] 1.4 机器学习基本概念（下）
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      1.4 机器学习基本概念（下）
      [9] 1.5 模型的泛化能力（上）
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      1.5 模型的泛化能力（上）
      [10] 1.5 模型的泛化能力（下）
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      1.5 模型的泛化能力（下）
      [11] 1.6 评估方法与性能指标（上）
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      1.6 评估方法与性能指标（上）
      [12] 1.6 评估方法与性能指标（下）
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      1.6 评估方法与性能指标（下）
      [13] 2.1 MED分类器（上）
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      2.1 MED分类器（上）
      [14] 2.1 MED分类器（下）
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      2.1 MED分类器（下）
      [15] 2.2 特征白化（上）
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      2.2 特征白化（上）
      [16] 2.2 特征白化（下）
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      2.2 特征白化（下）
      [17] 2.3 MICD分类器
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      2.3 MICD分类器
      [18] 3.1 贝叶斯决策与MAP分类器（...
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      3.1 贝叶斯决策与MAP分类器（上）
      [19] 3.1 贝叶斯决策与MAP分类器（...
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      3.1 贝叶斯决策与MAP分类器（下）
      [20] 3.2 MAP分类器：高斯观测概率...
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      3.2 MAP分类器：高斯观测概率（上）
      [21] 3.2 MAP分类器：高斯观测概率...
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      3.2 MAP分类器：高斯观测概率（下）
      [22] 3.3 决策风险与贝叶斯分类器（上...
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      3.3 决策风险与贝叶斯分类器（上）
      [23] 3.3 决策风险与贝叶斯分类器（下...
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      3.3 决策风险与贝叶斯分类器（下）
      [24] 3.4 最大似然估计（上）
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      3.4 最大似然估计（上）
      [25] 3.4 最大似然估计（下）
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      3.4 最大似然估计（下）
      [26] 3.5 最大似然的估计偏差（上）
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      3.5 最大似然的估计偏差（上）
      [27] 3.5 最大似然的估计偏差（下）
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      3.5 最大似然的估计偏差（下）
      [28] 3.6 贝叶斯估计（1）（上）
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      3.6 贝叶斯估计（1）（上）
      [29] 3.6 贝叶斯估计（1）（下）
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      3.6 贝叶斯估计（1）（下）
      [30] 3.7 贝叶斯估计（2）（上）
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      3.7 贝叶斯估计（2）（上）
      [31] 3.7 贝叶斯估计（2）（下）
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      3.7 贝叶斯估计（2）（下）
      [32] 3.8 KNN估计（上）
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      3.8 KNN估计（上）
      [33] 3.8 KNN估计（下）
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      3.8 KNN估计（下）
      [34] 3.9 直方图与核密度估计（上）
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      3.9 直方图与核密度估计（上）
      [35] 3.9 直方图与核密度估计（下）
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      3.9 直方图与核密度估计（下）
      [36] 4.1 线性判据基本概念（上）
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      4.1 线性判据基本概念（上）
      [37] 4.1 线性判据基本概念（下）
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      4.1 线性判据基本概念（下）
      [38] 4.2 线性判据学习概述（上）
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      4.2 线性判据学习概述（上）
      [39] 4.2 线性判据学习概述（下）
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      [40] 4.3 并行感知机算法（上）
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      4.3 并行感知机算法（上）
      [41] 4.3 并行感知机算法（下）
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      4.3 并行感知机算法（下）
      [42] 4.4 串行感知机算法（上）
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      4.4 串行感知机算法（上）
      [43] 4.4 串行感知机算法（下）
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      4.4 串行感知机算法（下）
      [44] 4.5 Fisher线性判据（上）
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      4.5 Fisher线性判据（上）
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      [46] 4.6 支持向量机基本概念（上）
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      4.6 支持向量机基本概念（上）
      [47] 4.6 支持向量机基本概念（下）
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      4.6 支持向量机基本概念（下）
      [48] 4.7 拉格朗日乘数法（上）
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      4.7 拉格朗日乘数法（上）
      [49] 4.7 拉格朗日乘数法（下）
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      12:30
      4.7 拉格朗日乘数法（下）
      [50] 4.8 拉格朗日对偶问题（上）
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      07:34
      4.8 拉格朗日对偶问题（上）
      [51] 4.8 拉格朗日对偶问题（下）
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      4.8 拉格朗日对偶问题（下）
      [52] 4.9 支持向量机学习算法（上）
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      4.9 支持向量机学习算法（上）
      [53] 4.9 支持向量机学习算法（下）
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      09:40
      4.9 支持向量机学习算法（下）
      [54] 4.10软间隔支持向量机（上）
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      11:33
      4.10软间隔支持向量机（上）
      [55] 4.10软间隔支持向量机（下）
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      4.10软间隔支持向量机（下）
      [56] 4.11线性判据多类分类（上）
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      4.11线性判据多类分类（上）
      [57] 4.11线性判据多类分类（下）
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      4.11线性判据多类分类（下）
      [58] 4.12线性回归（上）
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      4.12线性回归（上）
      [59] 4.12线性回归（下）
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      4.12线性回归（下）
      [60] 4.13逻辑回归的概念（上）
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      4.13逻辑回归的概念（上）
      [61] 4.13逻辑回归的概念（下）
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      4.13逻辑回归的概念（下）
      [62] 4.14逻辑回归的学习（上）
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      4.14逻辑回归的学习（上）
      [63] 4.14逻辑回归的学习（下）
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      4.14逻辑回归的学习（下）
      [64] 4.15Softmax判据的概念（...
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      4.15Softmax判据的概念（上）
      [65] 4.15Softmax判据的概念（...
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      [66] 4.16Softmax判据的学习（...
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      4.16Softmax判据的学习（上）
      [67] 4.16Softmax判据的学习（...
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      [68] 4.17核支持向量机（上）
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      4.17核支持向量机（上）
      [69] 4.17核支持向量机（下）
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      4.17核支持向量机（下）
      [70] 5.1 神经网络的概念
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      5.1 神经网络的概念
      [71] 5.2 BP算法（上）
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      5.2 BP算法（上）
      [72] 5.2 BP算法（下）
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