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国防科技大学:模式识别
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课程介绍:模式识别 国防科技大学(蔡宣平)

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【第4集】特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性(上) 译
【第5集】特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性(中) 译
【第6集】特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性(下) 译
【第7集】聚类分析的概念、相似性测度(上) 译
【第8集】聚类分析的概念、相似性测度(中) 译
【第9集】聚类分析的概念、相似性测度(下) 译
【第10集】相似性测度(二)(上) 译
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【第13集】类间距离、准则函数(上) 译
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【第16集】聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法(上) 译
【第17集】聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法(中) 译
【第18集】聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法(下) 译
【第19集】聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法(上) 译
【第20集】聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法(中) 译
【第21集】聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法(下) 译
【第22集】聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法(上) 译
【第23集】聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法(中) 译
【第24集】聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法(下) 译
【第25集】聚类算法实验 译
【第26集】判别域界面方程分类的概念、线性判别函数(上) 译
【第27集】判别域界面方程分类的概念、线性判别函数(中) 译
【第28集】判别域界面方程分类的概念、线性判别函数(下) 译
【第29集】判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别(上) 译
【第30集】判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别(中) 译
【第31集】判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别(下) 译
【第32集】线性可分条件下判别函数权矢量算法(上) 译
【第33集】线性可分条件下判别函数权矢量算法(中) 译
【第34集】线性可分条件下判别函数权矢量算法(下) 译
【第35集】一般情况下的判别函数权矢量算法(上) 译
【第36集】一般情况下的判别函数权矢量算法(中) 译
【第37集】一般情况下的判别函数权矢量算法(下) 译
【第38集】非线性判别函数(上) 译
【第39集】非线性判别函数(中) 译
【第40集】非线性判别函数(下) 译
【第41集】最近邻方法(上) 译
【第42集】最近邻方法(中) 译
【第43集】最近邻方法(下) 译
【第44集】感知器算法实验 译
【第45集】最小误判概率准则(上) 译
【第46集】最小误判概率准则(中) 译
【第47集】最小误判概率准则(下) 译
【第48集】正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决(上) 译
【第49集】正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决(中) 译
【第50集】正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决(下) 译
【第51集】含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则(上) 译
【第52集】含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则(中) 译
【第53集】含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则(下) 译
【第54集】Neyman—Pearson判决、实例(上) 译
【第55集】Neyman—Pearson判决、实例(中) 译
【第56集】Neyman—Pearson判决、实例(下) 译
【第57集】概述、矩法估计、最大似然估计(上) 译
【第58集】概述、矩法估计、最大似然估计(中) 译
【第59集】概述、矩法估计、最大似然估计(下) 译
【第60集】贝叶斯估计(上) 译
【第61集】贝叶斯估计(中) 译
【第62集】贝叶斯估计(下) 译
【第63集】贝叶斯学习(上) 译
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【第66集】概密的窗函数估计方法(上) 译
【第67集】概密的窗函数估计方法(中) 译
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【第69集】有限项正交函数级数逼近法(上) 译
【第70集】有限项正交函数级数逼近法(中) 译
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【第72集】错误率估计(上) 译
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【第75集】小结(上) 译
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【第78集】实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测(上) 译
【第79集】实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测(中) 译
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【第81集】概述、类别可分性判据(一)(上) 译
【第82集】概述、类别可分性判据(一)(中) 译
【第83集】概述、类别可分性判据(一)(下) 译
【第84集】类别可分性判据(二)(上) 译
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【第87集】基于可分性判据的特征提取(上) 译
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【第90集】离散KL变换与特征提取(上) 译
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【第93集】离散KL变换在特征提取与选择中的应用(上) 译
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【第96集】特征选择中的直接挑选法(上) 译
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【第98集】综合实验-图像中的字符识别(上) 译
【第99集】综合实验-图像中的字符识别(中) 译
【第100集】综合实验-图像中的字符识别(下) 译
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