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4.1 线性判据基本概念(下)
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      [1] 1.1 什么是模式识别(上)
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      [2] 1.1 什么是模式识别(下)
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      [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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      [9] 1.5 模型的泛化能力(上)
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      [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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      [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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      [14] 2.1 MED分类器(下)
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      [15] 2.2 特征白化(上)
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      [16] 2.2 特征白化(下)
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      [17] 2.3 MICD分类器
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      [18] 3.1 贝叶斯决策与MAP分类器(...
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      [19] 3.1 贝叶斯决策与MAP分类器(...
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      [20] 3.2 MAP分类器:高斯观测概率...
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      [21] 3.2 MAP分类器:高斯观测概率...
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      [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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      [24] 3.4 最大似然估计(上)
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      [25] 3.4 最大似然估计(下)
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      [26] 3.5 最大似然的估计偏差(上)
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      [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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      [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)
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      [37] 4.1 线性判据基本概念(下)
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      [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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      [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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      [43] 4.4 串行感知机算法(下)
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      [44] 4.5 Fisher线性判据(上)
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