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5. 特征向量的相关性 - 1
2023年9月19日 1658观看
模式识别与机器学习
福州大学
大学课程 / 计算机 / AI大数据
本课程面向大学本科三年级以上学生或者具有先验课程基础的学生,通过培养学生认识模式识别的目的和意义,了解模式识别的过程,掌握机器学习的基本算法,并用以解决模式识别基本任务,促进学生应用模式识别处理计算机自动识别事物,掌握机器学习数据分析的相关技术;切实提高机器学习算法的理解与应用,提升对新理论、新方法的把握能力和研究能力,以及正确的解决工程问题的实践能力。课程面向模式识别领域的前沿知识,内容兼顾基本理论和应用实例,紧扣该领域国际发展前沿和热门研究课题,将实例贯穿于知识点,并能够对知识点进行延伸扩展,达到举一反三的目的。
共72集
9.8万人观看
1
什么是模式识别 - 1
05:18
2
什么是模式识别 - 3
05:17
3
模式识别数学表达 - 1
07:24
4
模式识别数学表达 - 3
07:24
5
特征向量的相关性 - 1
07:35
6
特征向量的相关性 - 3
07:36
7
机器学习基本概念 - 1
10:28
8
机器学习基本概念 - 3
10:29
9
模型的泛化能力 - 1
06:52
10
模型的泛化能力 - 3
06:55
11
评估方法与性能指标 - 1
10:35
12
评估方法与性能指标 - 3
10:39
13
MED分类器 - 1
05:17
14
MED分类器 - 3
05:22
15
特征白化 - 1
08:58
16
特征白化 - 3
09:01
17
MICD分类器
06:07
18
贝叶斯决策与MAP分类器 - 1
08:27
19
贝叶斯决策与MAP分类器 - 3
08:26
20
MAP分类器:高斯观测概率 - 1
08:46
21
MAP分类器:高斯观测概率 - 3
08:42
22
决策风险与贝叶斯分类器 - 1
10:32
23
决策风险与贝叶斯分类器 - 3
10:36
24
最大似然估计 - 1
10:17
25
最大似然估计 - 3
10:18
26
最大似然的估计偏差 - 1
08:29
27
最大似然的估计偏差 - 3
08:36
28
贝叶斯估计(1) - 1
08:51
29
贝叶斯估计(1) - 3
08:54
30
贝叶斯估计(2) - 1
08:37
31
贝叶斯估计(2) - 3
08:38
32
KNN估计 - 1
07:58
33
KNN估计 - 3
07:59
34
直方图与核密度估计 - 1
10:32
35
直方图与核密度估计 - 3
10:36
36
线性判据基本概念 - 1
09:53
37
线性判据基本概念 - 3
09:49
38
线性判据学习概述 - 1
06:20
39
线性判据学习概述 - 3
06:27
40
并行感知机算法 - 1
08:17
41
并行感知机算法 - 3
08:22
42
串行感知机算法 - 1
09:22
43
串行感知机算法 - 3
09:19
44
Fisher线性判据 - 1
10:01
45
Fisher线性判据 - 3
10:00
46
支持向量机基本概念 - 1
09:04
47
支持向量机基本概念 - 3
09:04
48
拉格朗日乘数法 - 1
12:27
49
拉格朗日乘数法 - 3
12:30
50
拉格朗日对偶问题 - 1
07:34
51
拉格朗日对偶问题 - 3
07:40
52
支持向量机学习算法 - 1
09:38
53
支持向量机学习算法 - 3
09:40
54
软间隔支持向量机 - 1
11:33
55
软间隔支持向量机 - 3
11:32
56
线性判据多类分类 - 1
10:08
57
线性判据多类分类 - 3
10:08
58
线性回归 - 1
12:10
59
线性回归 - 3
12:16
60
逻辑回归的概念 - 1
08:57
61
逻辑回归的概念 - 3
09:04
62
逻辑回归的学习 - 1
07:24
63
逻辑回归的学习 - 3
07:28
64
Softmax判据的概念 - 1
09:25
65
Softmax判据的概念 - 3
09:23
66
Softmax判据的学习 - 1
09:01
67
Softmax判据的学习 - 3
08:58
68
核支持向量机 - 1
11:38
69
核支持向量机 - 3
11:38
70
神经网络的概念
07:08
71
BP算法 - 1
09:43
72
BP算法 - 3
09:45
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