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第28任务: 28-28-5-3贝叶斯学习-720P 高清-AVC
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任务列表
第1任务: 1-1-1-1概述-480P 清晰-AVC
第2任务: 2-2-1-2特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性-480P 清晰-AVC
第3任务: 3-3-2-1聚类分析的概念、相似性测度-480P 清晰-AVC
第4任务: 4-4-2-2相似性测度(二)-480P 清晰-AVC
第5任务: 5-5-2-3类间距离、准则函数-480P 清晰-AVC
第6任务: 6-6-2-4聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法-480P 清晰-AVC
第7任务: 7-7-2-5聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法-480P 清晰-AVC
第8任务: 8-8-2-6聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法-480P 清晰-AVC
第9任务: 9-9-2-6聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法-480P 清晰-AVC
第10任务: 10-10-2-6聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法2-480P 清晰-AVC
第11任务: 11-11-2-7聚类算法实验-480P 清晰-AVC
第12任务: 12-12-2-7聚类算法实验-480P 清晰-AVC
第13任务: 13-13-2-7聚类算法实验2-480P 清晰-AVC
第14任务: 14-14-3-1判别域界面方程分类的概念、线性判别函数-480P 清晰-AVC
第15任务: 15-15-3-2判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别-480P 清晰-AVC
第16任务: 16-16-3-3线性可分条件下判别函数权矢量算法-480P 清晰-AVC
第17任务: 17-17-3-4一般情况下的判别函数权矢量算法-480P 清晰-AVC
第18任务: 18-18-3-5非线性判别函数-720P 高清-AVC
第19任务: 19-19-3-6最近邻方法-720P 高清-AVC
第20任务: 20-20-3-7感知器算法实验-480P 清晰-AVC
第21任务: 21-21-4-1最小误判概率准则-480P 清晰-AVC
第22任务: 22-22-4-2正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决-480P 清晰-AVC
第23任务: 23-23-4-2正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决-480P 清晰-AVC
第24任务: 24-24-4-3含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则-480P 清晰-AVC
第25任务: 25-25-4-4Neyman—Pearson判决、实例-480P 清晰-AVC
第26任务: 26-26-5-1概述、矩法估计、最大似然估计-480P 清晰-AVC
第27任务: 27-27-5-2贝叶斯估计-720P 高清-AVC
第28任务: 28-28-5-3贝叶斯学习-720P 高清-AVC
第29任务: 29-29-5-4概密的窗函数估计方法-480P 清晰-AVC
第30任务: 30-30-5-5有限项正交函数级数逼近法-480P 清晰-AVC
第31任务: 31-31-5-6错误率估计-720P 高清-AVC
第32任务: 32-32-5-7小结-480P 清晰-AVC
第33任务: 33-33-5-8实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测-480P 清晰-AVC
第34任务: 34-34-6-1概述、类别可分性判据(一)-480P 清晰-AVC
第35任务: 35-35-6-2类别可分性判据(二)-480P 清晰-AVC
第36任务: 36-36-6-3基于可分性判据的特征提取-480P 清晰-AVC
第37任务: 37-37-6-4离散KL变换与特征提取-720P 高清-AVC
第38任务: 38-38-6-5离散KL变换在特征提取与选择中的应用-480P 清晰-AVC
第39任务: 39-39-6-6特征选择中的直接挑选法-480P 清晰-AVC
第40任务: 40-40-6-7综合实验-图像中的字符识别-480P 清晰-AVC