国防科技大学 模式识别 蔡宣平

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目录
    01.概述.mp4
    02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.mp4
    03.聚类分析的概念、相似性测度.mp4
    04.相似性测度（二）.mp4
    05.类间距离、准则函数.mp4
    06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法.mp4
    07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法.mp4
    08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法.mp4
    09.聚类算法实验.mp4
    10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.mp4
    11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.mp4
    12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.mp4
    13.一般情况下的判别函数权矢量算法.mp4
    14.非线性判别函数.mp4
    15.最近邻方法.mp4
    16.感知器算法实验.mp4
    17.最小误判概率准则.mp4
    18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.mp4
    19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.mp4
    20.Neyman—Pearson判决、实例.mp4
    21.概述、矩法估计、最大似然估计.mp4
    22.贝叶斯估计.mp4
    23.贝叶斯学习.mp4
    24.概密的窗函数估计方法.mp4
    25.有限项正交函数级数逼近法.mp4
    26.错误率估计.mp4
    27.小结.mp4
    28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.mp4
    29.概述、类别可分性判据（一）.mp4
    30.类别可分性判据（二）.mp4
    31.基于可分性判据的特征提取.mp4
    32.离散KL变换与特征提取.mp4
    33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.mp4
    34.特征选择中的直接挑选法.mp4
    35.综合实验-图像中的字符识别.mp4
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