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4.1 线性判据基本概念（上）
1026 播放
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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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[4] 1.2 模式识别数学表达（下）
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[5] 1.3 特征向量的相关性（上）
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[6] 1.3 特征向量的相关性（下）
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[7] 1.4 机器学习基本概念（上）
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[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）
1440播放
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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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[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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[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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[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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[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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[28] 3.6 贝叶斯估计（1）（上）
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[29] 3.6 贝叶斯估计（1）（下）
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[30] 3.7 贝叶斯估计（2）（上）
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[32] 3.8 KNN估计（上）
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[33] 3.8 KNN估计（下）
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[34] 3.9 直方图与核密度估计（上）
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[35] 3.9 直方图与核密度估计（下）
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[36] 4.1 线性判据基本概念（上）
1026播放
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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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[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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[42] 4.4 串行感知机算法（上）
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[44] 4.5 Fisher线性判据（上）
732播放
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[45] 4.5 Fisher线性判据（下）
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[46] 4.6 支持向量机基本概念（上）
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[48] 4.7 拉格朗日乘数法（上）
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[50] 4.8 拉格朗日对偶问题（上）
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[52] 4.9 支持向量机学习算法（上）
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[56] 4.11线性判据多类分类（上）
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[57] 4.11线性判据多类分类（下）
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[58] 4.12线性回归（上）
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[59] 4.12线性回归（下）
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[60] 4.13逻辑回归的概念（上）
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[61] 4.13逻辑回归的概念（下）
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[62] 4.14逻辑回归的学习（上）
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[63] 4.14逻辑回归的学习（下）
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[67] 4.16Softmax判据的学习（...
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