本课程为精品课,您可以登录eeworld继续观看: 一般情况下的判别函数权矢量算法继续观看 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 课程介绍共计35课时,22小时6分8秒 模式识别 国防科技大学 蔡宣平 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 上传者:木犯001号 正在载入数据,请稍等... 猜你喜欢 EDA技术与实验 哈工大 朱敏 TESEOIII: 精度的艺术 Atmel_ 如何防御您的知识产权免受盗用 直播回放: C2000™ 内置可编程逻辑模块CLB的介绍和应用 TI-RSLK 模块 5 - 电池和电压调节 bq76940 工业电池监控器概述 直播回放: 堵车路上听什么?新世代车载音频系统及软件定义汽车 CES 2015焦点: Samsung Galaxy Note 3的悬浮操作演示 热门下载 用汇编语音编写的基于320TMSC54XXDSP的硬件中断程序 DIMM Pin 2180MY97 USB Digital Transmission Content Protection Implementation 期刊论文:一种用于图像分割的改进FCM聚类算法 LED调光原理图 卡尔曼滤波的MATLAB程序,卡尔曼滤波的MATLAB程序 nxp lpc177x/8x lcd keil&iar 例程 28335的ADC_DMA例程.rar 深入Linux内核架构(中文版)超清.pdf 热门帖子 网友正在看 计数器练习1答案 直流电动机的双域控制 组合逻辑电路的特点 射频集成电路 树莓派的硬件结构(上) 第8讲:手机APP云地图功能介绍 深入探究文件IO-文件如何管理 更多线性回归