国防科技大学蔡宣平模式识别网课资源

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路径：IT1区/ –00新课/ 2022 / 34.七月在线机器学习/模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)

国防科技大学蔡宣平模式识别网课资源 课程目录：

01.概述.flv

02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.flv

03.聚类分析的概念、相似性测度.flv

04.相似性测度（二）.flv

05.类间距离、准则函数.flv

06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法.flv

07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法.flv

08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法.flv

09.聚类算法实验.flv

10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.flv

11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.flv

12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.flv

13.一般情况下的判别函数权矢量算法.flv

14.非线性判别函数.flv

15.最近邻方法.flv

16.感知器算法实验.flv

17.最小误判概率准则.flv

18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.flv

19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.flv

20.Neyman—Pearson判决、实例.flv

21.概述、矩法估计、最大似然估计.flv

22.贝叶斯估计.flv

23.贝叶斯学习.flv

24.概密的窗函数估计方法.flv

25.有限项正交函数级数逼近法.flv

26.错误率估计.flv

27.小结.flv

28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.flv

29.概述、类别可分性判据（一）.flv

30.类别可分性判据（二）.flv

31.基于可分性判据的特征提取.flv

32.离散KL变换与特征提取.flv

33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.flv

34.特征选择中的直接挑选法.flv

35.综合实验-图像中的字符识别.flv