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最近邻方法
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最近邻方法
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课程目录
课程笔记
课时1:概述
课时2:特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
课时3:聚类分析的概念、相似性测度
课时4:相似性测度(二)
课时5:类间距离、准则函数
课时6:聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法
课时7:聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法
课时8:聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法
课时9:聚类算法实验
课时10:判别域界面方程分类的概念、线性判别函数
课时11:判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别
课时12:线性可分条件下判别函数权矢量算法
课时13:一般情况下的判别函数权矢量算法
课时14:非线性判别函数
课时15:最近邻方法
课时16:感知器算法实验
课时17:最小误判概率准则
课时18:正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
课时19:含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
课时20:Neyman—Pearson判决、实例
课时21:概述、矩法估计、最大似然估计
课时22:贝叶斯估计
课时23:贝叶斯学习
课时24:概密的窗函数估计方法
课时25:有限项正交函数级数逼近法
课时26:错误率估计
课时27:小结
课时28:实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
课时29:概述、类别可分性判据(一)
课时30:类别可分性判据(二)
课时31:基于可分性判据的特征提取
课时32:离散KL变换与特征提取
课时33:离散KL变换在特征提取与选择中的应用
课时34:特征选择中的直接挑选法
课时35:综合实验-图像中的字符识别
时长:39分29秒
日期:2019/06/30
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上传者:木犯001号
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课程介绍
相关标签:
贝叶斯
聚类
模式识别
模式识别就其学术内涵,是一门数据处理、信息分析的学科,就其应用特征讲,属于人工智能、机器学习范畴。 模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课,也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义
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24不可说
学习一下视频教学
2019年07月12日 19:57:07
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