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模式识别
〖课程目录〗:
中国大学MOOC 模式识别 [3.6G]
┣━━{1}--第一章绪论 [246M]
┃ ┣━━{1}--第一讲模式与模式识别 [71.7M]
┃ ┃ ┣━━(1.1.1)--第一章绪论课件.pdf [1M]
┃ ┃ ┗━━[1.1.1]--视频1.1模式与模式识别.mp4 [70.7M]
┃ ┣━━{2}--第二讲模式识别的主要方法 [49.7M]
┃ ┃ ┗━━[1.2.1]--视频1.2模式识别的主要方法.mp4 [49.7M]
┃ ┣━━{3}--第三讲模式识别系统的应用举例 [71.1M]
┃ ┃ ┗━━[1.3.1]--视频1.3模式识别系统的应用举例.mp4 [71.1M]
┃ ┗━━{4}--第四讲模式识别系统的典型构成 [53.5M]
┃ ┗━━[1.4.1]--视频1.4模式识别系统的典型构成.mp4 [53.5M]
┣━━{10}--第十章模式识别系统的评价 [296M]
┃ ┣━━{1}--第一讲监督模式识别中错误率的估计方法 [104.3M]
┃ ┃ ┗━━[10.1.1]--监督模式识别中错误率的估计方法.mp4 [104.3M]
┃ ┣━━{2}--第二讲监督模式识别中的交叉验证及自举法 [54.1M]
┃ ┃ ┗━━[10.2.1]--监督模式识别中的交叉验证及自举法.mp4 [54.1M]
┃ ┣━━{3}--第三讲影响分类器性能估计的其它因素 [78.3M]
┃ ┃ ┗━━[10.3.1]--影响分类器性能估计的其它因素.mp4 [78.3M]
┃ ┗━━{4}--第四讲非监督模式识别系统性能的评价 [59.2M]
┃ ┣━━(10.4.1)--模式识别系统的评价-课件.pdf [1019.1K]
┃ ┗━━[10.4.1]--非监督模式识别系统性能的评价.mp4 [58.2M]
┣━━{2}--第二章贝叶斯决策理论 [565.7M]
┃ ┣━━{1}--第一讲贝叶斯决策基础 [105M]
┃ ┃ ┣━━(2.1.1)--第二章贝叶斯决策理论课件.pdf [2.9M]
┃ ┃ ┗━━[2.1.1]--视频2.1贝叶斯决策基础.mp4 [102.1M]
┃ ┣━━{2}--第二讲基于最小错误率的贝叶斯决策 [65.7M]
┃ ┃ ┗━━[2.2.1]--2..2基于最小错误率的贝叶斯决策.mp4 [65.7M]
┃ ┣━━{3}--第三讲基于最小风险的贝叶斯决策 [103.2M]
┃ ┃ ┗━━[2.3.1]--2.3基于最小风险的贝叶斯决策.mp4 [103.2M]
┃ ┣━━{4}--第四讲贝叶斯分类器的设计 [94.4M]
┃ ┃ ┗━━[2.4.1]--视频2.4贝叶斯分类器的设计.mp4 [94.4M]
┃ ┣━━{5}--第五讲正态分布时的统计决策 [126.2M]
┃ ┃ ┗━━[2.5.1]--视频2.5正态分布时的统计决策.mp4 [126.2M]
┃ ┗━━{6}--第六讲matlab代码演示实例 [71.1M]
┃ ┗━━[2.6.1]--视频2.5matlab代码演示实例.mp4 [71.1M]
┣━━{3}--第三章概率密度函数的估计 [224.2M]
┃ ┣━━{1}--第一讲最大似然估计 [90.9M]
┃ ┃ ┣━━(3.1.1)--第三章概率密度函数的估计课件.pdf [2M]
┃ ┃ ┗━━[3.1.1]--视频3.1最大似然估计.mp4 [88.8M]
┃ ┣━━{2}--第二讲贝叶斯估计 [46.4M]
┃ ┃ ┗━━[3.2.1]--视频3.2贝叶斯估计.mp4 [46.4M]
┃ ┗━━{3}--第三讲贝叶斯学习 [86.9M]
┃ ┗━━[3.3.1]--视频3.3贝叶斯学习.mp4 [86.9M]
┣━━{4}--第四章线性分类器 [547.9M]
┃ ┣━━{1}--第一讲引言 [104.9M]
┃ ┃ ┣━━(4.1.1)--第四章线性分类器课件.pdf [1.4M]
┃ ┃ ┗━━[4.1.1]--视频4.1引言.mp4 [103.5M]
┃ ┣━━{2}--第二讲线性判别函数的基本概念 [36.5M]
┃ ┃ ┗━━[4.2.1]--视频4.2线性判别函数的基本概念.mp4 [36.5M]
┃ ┣━━{3}--第三讲Fisher线性判别 [119.7M]
┃ ┃ ┗━━[4.3.1]--视频4.3Fisher线性判别.mp4 [119.7M]
┃ ┣━━{4}--第四讲Fisher线性判别matlab演示 [59M]
┃ ┃ ┗━━[4.4.1]--视频4.4Fisher线性判别matlab演示.mp4 [59M]
┃ ┣━━{5}--第五讲感知器算法 [54.9M]
┃ ┃ ┗━━[4.5.1]--视频4.5感知器算法.mp4 [54.9M]
┃ ┣━━{6}--第六讲感知器算法实例 [72.4M]
┃ ┃ ┗━━[4.6.1]--视频4.6感知器算法实例.mp4 [72.4M]
┃ ┣━━{7}--第七讲感知器算法matlab演示 [51.4M]
┃ ┃ ┗━━[4.7.1]--视频4.7感知器算法matlab演示.mp4 [51.4M]
┃ ┗━━{8}--第八讲最小平方误差判别 [49.2M]
┃ ┗━━[4.8.1]--视频4.8最小平方误差判别.mp4 [49.2M]
┣━━{5}--第五章非线性分类器 [614.8M]
┃ ┣━━{1}--第一讲分段线性判别函数 [166.6M]
┃ ┃ ┣━━(5.1.1)--非线性分类器的课件.pdf [2.6M]
┃ ┃ ┣━━[5.1.1]--视频5.1分段线性判别函数的思想和原理.mp4 [90.8M]
┃ ┃ ┗━━[5.1.2]--视频5.2分段线性分类器设计的三种情况.mp4 [73.2M]
┃ ┣━━{2}--第二讲二次判别函数 [0B]
┃ ┣━━{3}--第三讲神经网络的基础知识和BP神经网络 [236.2M]
┃ ┃ ┣━━[5.3.1]--视频5.4神经网络的基础知识.mp4 [102.3M]
┃ ┃ ┗━━[5.3.2]--视频5.5BP神经网络.mp4 [133.9M]
┃ ┣━━{4}--第四讲神经网络参数的确定 [85.9M]
┃ ┃ ┗━━[5.4.1]--视频5.6神经网络参数的确定.mp4 [85.9M]
┃ ┣━━{5}--第五讲多层神经网络在模式识别中的应用方法 [62.5M]
┃ ┃ ┗━━[5.5.1]--视频5.7多层神经网络在模式识别中的应用方法.mp4 [62.5M]
┃ ┗━━{6}--第六讲BP神经网络的matlab实例 [63.5M]
┃ ┗━━[5.6.1]--视频5.8BP神经网络的matlab实例.mp4 [63.5M]
┣━━{6}--第六章其他分类方法 [231.8M]
┃ ┣━━{1}--第一讲近邻法原理 [43.2M]
┃ ┃ ┣━━(6.1.1)--近邻法课件.pdf [800.7K]
┃ ┃ ┗━━[6.1.1]--近邻法原理.mp4 [42.4M]
┃ ┣━━{2}--第二讲快速搜索近邻法 [99.2M]
┃ ┃ ┗━━[6.2.1]--快速搜索近邻法.mp4 [99.2M]
┃ ┣━━{3}--第三讲剪辑近邻法 [51.1M]
┃ ┃ ┗━━[6.3.1]--剪辑近邻法.mp4 [51.1M]
┃ ┗━━{4}--第四讲压缩近邻法 [38.3M]
┃ ┗━━[6.4.1]--压缩近邻法.mp4 [38.3M]
┣━━{7}--第七章决策树 [286.1M]
┃ ┣━━{1}--第一讲决策树 [112.9M]
┃ ┃ ┣━━(7.1.1)--决策树课件.pdf [1.3M]
┃ ┃ ┗━━[7.1.1]--决策树.mp4 [111.6M]
┃ ┣━━{2}--第二讲id3算法 [95.4M]
┃ ┃ ┗━━[7.2.1]--id3算法.mp4 [95.4M]
┃ ┗━━{3}--第三讲随机森林 [77.9M]
┃ ┗━━[7.3.1]--随机森林.mp4 [77.9M]
┣━━{8}--第八章非监督模式识别 [157.4M]
┃ ┣━━{1}--第一讲动态聚类方法 [96.9M]
┃ ┃ ┣━━(8.1.1)--非监督模式识别课件.pdf [896K]
┃ ┃ ┗━━[8.1.1]--动态聚类方法.mp4 [96M]
┃ ┗━━{2}--第二讲分级聚类方法 [60.5M]
┃ ┗━━[8.2.1]--分级聚类方法.mp4 [60.5M]
┣━━{9}--第九章特征选择和特征提取 [535M]
┃ ┣━━{1}--第一讲特征选择和提取的基本概念 [78.6M]
┃ ┃ ┗━━[9.1.1]--基本概念.mp4 [78.6M]
┃ ┣━━{2}--第二讲特征选择的判据 [99.9M]
┃ ┃ ┗━━[9.2.1]--特征选择的判据.mp4 [99.9M]
┃ ┣━━{3}--第三讲特征选择的最优和次优算法 [105.5M]
┃ ┃ ┗━━[9.3.1]--特征选择的最优和次优算法.mp4 [105.5M]
┃ ┣━━{4}--第四讲特征提取的PCA算法 [103.6M]
┃ ┃ ┗━━[9.4.1]--特征提取的PCA算法.mp4 [103.6M]
┃ ┣━━{5}--第五讲K-L变换 [70.4M]
┃ ┃ ┗━━[9.5.1]--K-L变换.mp4 [70.4M]
┃ ┗━━{6}--第六讲特征提取的matlab演示实例 [76.9M]
┃ ┣━━(9.6.1)--特征选择和特征提取的课件.pdf [2M]
┃ ┗━━[9.6.1]--特征提取的matlab演示实例.mp4 [74.9M]
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发表于 2021-1-5 00:29:46
发表于 2021-2-2 21:15:24
发表于 2021-5-11 13:28:15
发表于 2021-6-12 04:05:55
