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20. 第三讲 贝叶斯学习 - 1
2023年9月1日 1682观看
模式识别
青岛大学
大学课程 / 公共课程
模式识别是一门与人工智能密切相关的专业课,本课程主要系统介绍模式识别的基本理论和方法,包括:模式识别的基本理论、监督模式识别中常用的线性和非线性分类器、非监督模式识别的分类器设计方法以及特征选择和提取的方法、分类器的评价方法等。模式识别作为一门实践性很强的学科,授课的时候采用算法的理论讲解和实验演示相结合的方法来进行。通过本课程的学习,不仅可以系统掌握模式识别的基本知识、理论和方法,了解模式识别的发展趋势和应用领域,还能够为将来进一步深入学习和研究模式识别和人工智能打下坚实的基础,帮助我们提高解决工程问题的能力。
共72集
9.1万人观看
1
第一讲 模式与模式识别
09:58
2
第二讲 模式识别的主要方法
08:51
3
第三讲 模式识别系统的应用举例 - 1
05:13
4
第三讲 模式识别系统的应用举例 - 3
05:13
5
第四讲 模式识别系统的典型构成
06:27
6
第一讲 贝叶斯决策基础 - 1
06:06
7
第一讲 贝叶斯决策基础 - 3
06:05
8
第二讲 基于最小错误率的贝叶斯决策 - 1
05:47
9
第二讲 基于最小错误率的贝叶斯决策 - 3
05:44
10
第三讲 基于最小风险的贝叶斯决策 - 1
08:29
11
第三讲 基于最小风险的贝叶斯决策 - 3
08:30
12
第四讲 贝叶斯分类器的设计 - 1
05:12
13
第四讲 贝叶斯分类器的设计 - 3
05:16
14
第五讲 正态分布时的统计决策 - 1
08:25
15
第五讲 正态分布时的统计决策 - 3
08:28
16
第六讲 matlab代码演示实例
09:46
17
第一讲 最大似然估计 - 1
07:47
18
第一讲 最大似然估计 - 3
07:45
19
第二讲 贝叶斯估计
07:54
20
第三讲 贝叶斯学习 - 1
09:15
21
第三讲 贝叶斯学习 - 3
09:12
22
第一讲 引言
05:22
23
第二讲 线性判别函数的基本概念
07:53
24
第三讲 Fisher线性判别 - 1
06:49
25
第三讲 Fisher线性判别 - 3
06:47
26
第四讲 Fisher线性判别matlab演示
07:17
27
第五讲 感知器算法
07:33
28
第六讲 感知器算法实例 - 1
07:17
29
第六讲 感知器算法实例 - 3
07:19
30
第七讲 感知器算法matlab演示
07:36
31
第八讲 最小平方误差判别
09:04
32
第一讲 分段线性判别函数 - 1
06:20
33
第一讲 分段线性判别函数 - 3
06:24
34
第一讲 分段线性判别函数 - 1
06:18
35
第一讲 分段线性判别函数 - 3
06:24
36
第二讲 二次判别函数
05:31
37
第三讲 神经网络的基础知识和BP神经网络 - 1
05:02
38
第三讲 神经网络的基础知识和BP神经网络 - 3
05:00
39
第三讲 神经网络的基础知识和BP神经网络 - 1
07:40
40
第三讲 神经网络的基础知识和BP神经网络 - 3
07:44
41
第四讲 神经网络参数的确定
07:56
42
第五讲 多层神经网络在模式识别中的应用方法
05:50
43
第六讲 BP神经网络的matlab实例
06:41
44
第一讲 近邻法原理
07:15
45
第二讲 快速搜索近邻法 - 1
05:03
46
第二讲 快速搜索近邻法 - 3
05:08
47
第三讲 剪辑近邻法
06:29
48
第四讲 压缩近邻法
04:13
49
第一讲 决策树 - 1
06:16
50
第一讲 决策树 - 3
06:18
51
第二讲 id3算法 - 1
08:09
52
第二讲 id3算法 - 3
08:09
53
第三讲 随机森林
07:16
54
第一讲 动态聚类方法 - 1
09:52
55
第一讲 动态聚类方法 - 3
09:52
56
第二讲 分级聚类方法
07:33
57
第一讲 特征选择和提取的基本概念
08:03
58
第二讲 特征选择的判据 - 1
08:39
59
第二讲 特征选择的判据 - 3
08:41
60
第三讲 特征选择的最优和次优算法 - 1
06:31
61
第三讲 特征选择的最优和次优算法 - 3
06:30
62
第四讲 特征提取的PCA算法 - 1
07:37
63
第四讲 特征提取的PCA算法 - 3
07:38
64
第五讲 K-L变换 - 1
06:23
65
第五讲 K-L变换 - 3
06:21
66
第六讲 特征提取的matlab演示实例 - 1
05:52
67
第六讲 特征提取的matlab演示实例 - 3
05:50
68
第一讲 监督模式识别中错误率的估计方法 - 1
05:59
69
第一讲 监督模式识别中错误率的估计方法 - 3
06:00
70
第二讲 监督模式识别中的交叉验证及自举法
08:29
71
第三讲 影响分类器性能估计的其它因素
08:16
72
第四讲 非监督模式识别系统性能的评价
07:12
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