国防科技大学：模式识别-线性可分条件下判别函数权矢量算法（下）-网易公开课

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线性可分条件下判别函数权矢量算法（下）

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概述（上）

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[45] 最小误判概率准则（上）

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[72] 错误率估计（上）

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[75] 小结（上）

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[81] 概述、类别可分性判据（一）（上）

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[82] 概述、类别可分性判据（一）（中）

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概述、类别可分性判据（一）（中）

[83] 概述、类别可分性判据（一）（下）

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概述、类别可分性判据（一）（下）

[84] 类别可分性判据（二）（上）

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类别可分性判据（二）（下）

[87] 基于可分性判据的特征提取（上）

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基于可分性判据的特征提取（上）

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基于可分性判据的特征提取（中）

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基于可分性判据的特征提取（下）

[90] 离散KL变换与特征提取（上）

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[93] 离散KL变换在特征提取与选择中的应...

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离散KL变换在特征提取与选择中的应用（下）

[96] 特征选择中的直接挑选法（上）

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特征选择中的直接挑选法（上）

[97] 特征选择中的直接挑选法（下）

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特征选择中的直接挑选法（下）

[98] 综合实验-图像中的字符识别（上）

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[99] 综合实验-图像中的字符识别（中）

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综合实验-图像中的字符识别（中）

[100] 综合实验-图像中的字符识别（下）

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综合实验-图像中的字符识别（下）