TA的每日心情 | 开心 2024-9-19 21:14 |
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签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
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教程名称:[机器学习-深度学习]国防科学技术大学(蔡宣平)教程目录:01.概述02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特忄生03.聚类分析的概念、相似忄生测度04.相似忄生测度(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、线忄生判别函数11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线忄生判别12.线忄生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.非线忄生判别函数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3-4-5Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测29.概述、类别可分忄生判据(一)30.类别可分忄生判据(二)31.基于可分忄生判据的特征提取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:
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