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第四讲 神经网络参数的确定
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      [7] 第一讲 贝叶斯决策基础（下）
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      [8] 第二讲 基于最小错误率的贝叶斯决策...
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      [9] 第二讲 基于最小错误率的贝叶斯决策...
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      [10] 第三讲 基于最小风险的贝叶斯决策（...
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      [12] 第四讲 贝叶斯分类器的设计（上）
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      [18] 第一讲 最大似然估计（下）
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      [19] 第二讲 贝叶斯估计
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      [20] 第三讲 贝叶斯学习（上）
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      [21] 第三讲 贝叶斯学习（下）
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      [22] 第一讲 引言
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      [24] 第三讲 Fisher线性判别（上）
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      [25] 第三讲 Fisher线性判别（下）
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      [26] 第四讲 Fisher线性判别mat...
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      [27] 第五讲 感知器算法
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      [28] 第六讲 感知器算法实例（上）
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      [29] 第六讲 感知器算法实例（下）
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      [32] 第一讲 分段线性判别函数（上）
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      [33] 第一讲 分段线性判别函数（下）
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      第一讲 分段线性判别函数（下）
      [34] 第一讲 分段线性判别函数（上）
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      第一讲 分段线性判别函数（上）
      [35] 第一讲 分段线性判别函数（下）
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      第一讲 分段线性判别函数（下）
      [36] 第二讲 二次判别函数
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      第二讲 二次判别函数
      [37] 第三讲 神经网络的基础知识和BP神...
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      [38] 第三讲 神经网络的基础知识和BP神...
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      [39] 第三讲 神经网络的基础知识和BP神...
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      [40] 第三讲 神经网络的基础知识和BP神...
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      [41] 第四讲 神经网络参数的确定
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      [42] 第五讲 多层神经网络在模式识别中的...
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      [43] 第六讲 BP神经网络的matlab...
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      [44] 第一讲 近邻法原理
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      [45] 第二讲 快速搜索近邻法（上）
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      [46] 第二讲 快速搜索近邻法（下）
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      [47] 第三讲 剪辑近邻法
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      [48] 第四讲 压缩近邻法
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      [49] 第一讲 决策树（上）
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      [51] 第二讲 id3算法（上）
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      [52] 第二讲 id3算法（下）
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      [53] 第三讲 随机森林
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      [54] 第一讲 动态聚类方法（上）
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      [56] 第二讲 分级聚类方法
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      [57] 第一讲 特征选择和提取的基本概念
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      [58] 第二讲 特征选择的判据（上）
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      [60] 第三讲 特征选择的最优和次优算法（...
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      [61] 第三讲 特征选择的最优和次优算法（...
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      [62] 第四讲 特征提取的PCA算法（上）
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      [63] 第四讲 特征提取的PCA算法（下）
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      [64] 第五讲 K-L变换（上）
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      [69] 第一讲 监督模式识别中错误率的估计...
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      [70] 第二讲 监督模式识别中的交叉验证及...
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      [71] 第三讲 影响分类器性能估计的其它因...
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