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模式识别与机器学习
本课程共9集 翻译完 欢迎学习

课程介绍: 本课程面向大学本科三年级以上学生或者具有先验课程基础的学生,通过培养学生认识模式识别的目的和意义,了解模式识别的过程,掌握机器学习的基本算法,并用以解决模式识别基本任务,促进学生应用模式识别处理计算机自动识别事物,掌握机器学习数据分析的相关技术;切实提高机器学习算法的理解与应用,提升对新理论、新方法的把握能力和研究能力,以及正确的解决工程问题的实践能力。课程面向模式识别领域的前沿知识,内容兼顾基本理论和应用实例,紧扣该领域国际发展前沿和热门研究课题,将实例贯穿于知识点,并能够对知识点进行延伸扩展,达到举一反三的目的。

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课程列表
【第1集】1.1 什么是模式识别(上)
【第2集】1.1 什么是模式识别(下)
【第3集】1.2 模式识别数学表达(上)
【第4集】1.2 模式识别数学表达(下)
【第5集】1.3 特征向量的相关性(上)
【第6集】1.3 特征向量的相关性(下)
【第7集】1.4 机器学习基本概念(上)
【第8集】1.4 机器学习基本概念(下)
【第9集】1.5 模型的泛化能力(上)
【第10集】1.5 模型的泛化能力(下)
【第11集】1.6 评估方法与性能指标(上)
【第12集】1.6 评估方法与性能指标(下)
【第13集】2.1 MED分类器(上)
【第14集】2.1 MED分类器(下)
【第15集】2.2 特征白化(上)
【第16集】2.2 特征白化(下)
【第17集】2.3 MICD分类器
【第18集】3.1 贝叶斯决策与MAP分类器(上)
【第19集】3.1 贝叶斯决策与MAP分类器(下)
【第20集】3.2 MAP分类器:高斯观测概率(上)
【第21集】3.2 MAP分类器:高斯观测概率(下)
【第22集】3.3 决策风险与贝叶斯分类器(上)
【第23集】3.3 决策风险与贝叶斯分类器(下)
【第24集】3.4 最大似然估计(上)
【第25集】3.4 最大似然估计(下)
【第26集】3.5 最大似然的估计偏差(上)
【第27集】3.5 最大似然的估计偏差(下)
【第28集】3.6 贝叶斯估计(1)(上)
【第29集】3.6 贝叶斯估计(1)(下)
【第30集】3.7 贝叶斯估计(2)(上)
【第31集】3.7 贝叶斯估计(2)(下)
【第32集】3.8 KNN估计(上)
【第33集】3.8 KNN估计(下)
【第34集】3.9 直方图与核密度估计(上)
【第35集】3.9 直方图与核密度估计(下)
【第36集】4.1 线性判据基本概念(上)
【第37集】4.1 线性判据基本概念(下)
【第38集】4.2 线性判据学习概述(上)
【第39集】4.2 线性判据学习概述(下)
【第40集】4.3 并行感知机算法(上)
【第41集】4.3 并行感知机算法(下)
【第42集】4.4 串行感知机算法(上)
【第43集】4.4 串行感知机算法(下)
【第44集】4.5 Fisher线性判据(上)
【第45集】4.5 Fisher线性判据(下)
【第46集】4.6 支持向量机基本概念(上)
【第47集】4.6 支持向量机基本概念(下)
【第48集】4.7 拉格朗日乘数法(上)
【第49集】4.7 拉格朗日乘数法(下)
【第50集】4.8 拉格朗日对偶问题(上)
【第51集】4.8 拉格朗日对偶问题(下)
【第52集】4.9 支持向量机学习算法(上)
【第53集】4.9 支持向量机学习算法(下)
【第54集】4.10软间隔支持向量机(上)
【第55集】4.10软间隔支持向量机(下)
【第56集】4.11线性判据多类分类(上)
【第57集】4.11线性判据多类分类(下)
【第58集】4.12线性回归(上)
【第59集】4.12线性回归(下)
【第60集】4.13逻辑回归的概念(上)
【第61集】4.13逻辑回归的概念(下)
【第62集】4.14逻辑回归的学习(上)
【第63集】4.14逻辑回归的学习(下)
【第64集】4.15Softmax判据的概念(上)
【第65集】4.15Softmax判据的概念(下)
【第66集】4.16Softmax判据的学习(上)
【第67集】4.16Softmax判据的学习(下)
【第68集】4.17核支持向量机(上)
【第69集】4.17核支持向量机(下)
【第70集】5.1 神经网络的概念
【第71集】5.2 BP算法(上)
【第72集】5.2 BP算法(下)
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