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4.8 拉格朗日对偶问题(下)
843 播放
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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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3.2 MAP分类器:高斯观测概率(上)
[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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3.3 决策风险与贝叶斯分类器(下)
[24] 3.4 最大似然估计(上)
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3.4 最大似然估计(上)
[25] 3.4 最大似然估计(下)
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3.4 最大似然估计(下)
[26] 3.5 最大似然的估计偏差(上)
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3.5 最大似然的估计偏差(上)
[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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3.6 贝叶斯估计(1)(上)
[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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[31] 3.7 贝叶斯估计(2)(下)
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[32] 3.8 KNN估计(上)
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[33] 3.8 KNN估计(下)
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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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[40] 4.3 并行感知机算法(上)
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[41] 4.3 并行感知机算法(下)
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4.3 并行感知机算法(下)
[42] 4.4 串行感知机算法(上)
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[44] 4.5 Fisher线性判据(上)
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[45] 4.5 Fisher线性判据(下)
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[46] 4.6 支持向量机基本概念(上)
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[47] 4.6 支持向量机基本概念(下)
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[48] 4.7 拉格朗日乘数法(上)
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[49] 4.7 拉格朗日乘数法(下)
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[50] 4.8 拉格朗日对偶问题(上)
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4.8 拉格朗日对偶问题(上)
[51] 4.8 拉格朗日对偶问题(下)
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4.8 拉格朗日对偶问题(下)
[52] 4.9 支持向量机学习算法(上)
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[53] 4.9 支持向量机学习算法(下)
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[54] 4.10软间隔支持向量机(上)
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[56] 4.11线性判据多类分类(上)
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[57] 4.11线性判据多类分类(下)
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[58] 4.12线性回归(上)
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4.12线性回归(上)
[59] 4.12线性回归(下)
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[60] 4.13逻辑回归的概念(上)
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[61] 4.13逻辑回归的概念(下)
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[62] 4.14逻辑回归的学习(上)
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[63] 4.14逻辑回归的学习(下)
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[65] 4.15Softmax判据的概念(...
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[68] 4.17核支持向量机(上)
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