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- 01.概述
- 02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
- 03.聚类分析的概念、相似性测度
- 04.相似性测度（二）
- 05.类间距离、准则函数
- 06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法
- 07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法
- 08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法
- 09.聚类算法实验
- 10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数
- 11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别
- 12.线性可分条件下判别函数权矢量算法
- 13.一般情况下的判别函数权矢量算法
- 14.非线性判别函数
- 15.最近邻方法
- 16.感知器算法实验
- 17.最小误判概率准则
- 18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
- 19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
- 20.Neyman—Pearson判决、实例
- 21.概述、矩法估计、最大似然估计
- 22.贝叶斯估计
- 23.贝叶斯学习
- 24.概密的窗函数估计方法
- 25.有限项正交函数级数逼近法
- 26.错误率估计
- 27.小结
- 28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
- 29.概述、类别可分性判据（一）
- 30.类别可分性判据（二）
- 31.基于可分性判据的特征提取
- 32.离散KL变换与特征提取
- 33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用
- 34.特征选择中的直接挑选法
- 35.综合实验-图像中的字符识别
- 01.概述
- 02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
- 03.聚类分析的概念、相似性测度
- 04.相似性测度（二）
- 05.类间距离、准则函数
- 06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法
- 07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法
- 08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法
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- 19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
- 20.Neyman—Pearson判决、实例
- 21.概述、矩法估计、最大似然估计
- 22.贝叶斯估计
- 23.贝叶斯学习
- 24.概密的窗函数估计方法
- 25.有限项正交函数级数逼近法
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- 27.小结
- 28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
- 29.概述、类别可分性判据（一）
- 30.类别可分性判据（二）
- 31.基于可分性判据的特征提取
- 32.离散KL变换与特征提取
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- 34.特征选择中的直接挑选法
- 35.综合实验-图像中的字符识别