本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 错误率估计继续观看 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 猜你喜欢 使用mTouch™ Framework自由开发触摸产品（二） 东南大学数字信号处理 DigiKey KOL 系列：将TinyML融入IoT物联网应用中 [高精度实验室] ADC系列 10 : 高速模数转换器 (ADC) 基础 小波与滤波器组 2015 TI 音频创新日 (1) 开场介绍 STM32 Nucleo：开放式开发平台 SmartMesh IP 无线传感器网络入门套件 热门下载 MT6305各引脚定义图.ppt免费资料 软件无线电技术应用 9244-00P 北邮培训－3G信令 基于远抄系统的统计线损分析研究及应用 电阻器术语 LG_PLC_例程_半自动泡沫成型机LG PLC程序 本人收集的DSP处理例子程序－数字录音程序 电力电子相半波整流 图解入门——半导体制造设备基础与构造精讲 热门帖子 网友正在看 Linear Regression for Binary Classification 非线性系统的相平面分析 More Low Power MCU Comparisons- nanoWatt XLP Vs. MSP430 Define a Color Image as a Function Quiz TTF格式字体显示 Correctness of Quicksort Review Optional 控制器单元 5.1 TI Precision Labs - I2C: Hardware Overview
