中科院自動(dòng)化研究所博士考試，模式識(shí)別視頻輔導(dǎo)教程，清華大學(xué)張學(xué)工版，想學(xué)習(xí)人工智能，參考教材模式識(shí)別 清華大學(xué) 第2和第3版
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IMG_1623-Bayes,最小錯(cuò)誤.mp4
IMG_1626Bayes,最小風(fēng)險(xiǎn).mp4
IMG_1628-Bayes,Neyman-Pearson決策.MOV
IMG_1629-Bayes,最小最大決策.MOV
IMG_1643-正態(tài)分布時(shí)的統(tǒng)計(jì)決策.MOV
IMG_1644-錯(cuò)誤率的計(jì)算.MOV
IMG_1645-高維獨(dú)立隨機(jī)變量的錯(cuò)誤率.MOV
IMG_1717-離散概率模型下的統(tǒng)計(jì)決策舉例.MOV
IMG_1719-HMM.mp4
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IMG_1720-概率密度函數(shù)的估計(jì).MOV
IMG_1845-最大似然估計(jì).MOV
IMG_1846-最大似然估計(jì)求解.MOV
IMG_1847-貝葉斯估計(jì).MOV
IMG_2847-貝葉斯學(xué)習(xí).MOV
IMG_2848-正態(tài)分布時(shí)的貝葉斯估計(jì).mp4
IMG_2849-直方圖估計(jì).MOV
IMG_2850-Kn近鄰估計(jì).MOV
IMG_2851-Parzen窗法.MOV
IMG_3133-線性分類器.MOV
IMG_3134-Fisher線性判別分析1.MOV
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IMG_3301-感知器1.MOV
IMG_3302-感知器2.MOV
IMG_3303-最小平方誤差準(zhǔn)則.MOV
IMG_3393-最優(yōu)分類超平面與支持向量機(jī)1.MOV
IMG_3395-最優(yōu)分類超平面與支持向量機(jī)2.MOV
IMG_3395-最優(yōu)分類超平面與支持向量機(jī)3.mp4
IMG_3397-最優(yōu)分類超平面與支持向量機(jī)4.mp4
IMG_3398-最優(yōu)分類超平面與支持向量機(jī)5.mp4
IMG_3443-大間隔與推廣能力1.MOV
IMG_3445-大間隔與推廣能力2.MOV
IMG_3446-線性不可分情況1.mp4
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IMG_3448-線性不可分情況3.mp4
IMG_3505-多個(gè)兩類分類器的組合1.mp4
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IMG_3508-多類線性判別函數(shù).MOV
IMG_3509-分段線性判別函數(shù).mp4
IMG_3714-分段線性距離分類器.MOV
IMG_3715-一般的分段線性判別函數(shù).mp4
IMG_3716-二次判別函數(shù).MOV
IMG_3877-多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.mp4
IMG_3878-多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.mp4
IMG_3879-神經(jīng)元學(xué)習(xí)算法.MOV
IMG_3880-前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其主要算法.MOV
IMG_3881-三層前饋網(wǎng)絡(luò).MOV
IMG_4018-用多個(gè)感知器實(shí)現(xiàn)非線性分類.MOV
IMG_4019-反向傳播算法1.MOV
IMG_4020-反向傳播算法2.MOV
IMG_4050-徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò).MOV
IMG_4053-競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)和側(cè)抑制.MOV
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IMG_4392-用于監(jiān)督模式識(shí)別的K-L變換.wmv
IMG_4393-KL變換在人臉識(shí)別中的應(yīng)用舉例.wmv
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IMG_4395-非線性變換簡(jiǎn)介.mp4
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'IMG_4397-6.2 決策樹(shù)和隨機(jī)森林.wmv'
'IMG_4398-6.3 logistic regression.wmv'
'IMG_4399-6.4 boosting方法.wmv'
IMG_4400-非監(jiān)督學(xué)習(xí)_基于模型的方法.avi
IMG_4401-非監(jiān)督學(xué)習(xí)_混合模型的估計(jì).avi
IMG_4402-非監(jiān)督學(xué)習(xí)_正態(tài)分布情況下的非參數(shù)估計(jì).avi
IMG_4403-非監(jiān)督學(xué)習(xí)_動(dòng)態(tài)聚類算法.avi
IMG_4404-非監(jiān)督學(xué)習(xí)_其他聚類.avi
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