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50. 正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 3
2023年9月22日 538观看
国防科技大学 模式识别
大学课程 / 电子通讯
模式识别 国防科技大学(蔡宣平)
共100集
12.4万人观看
1
概述 - 1
12:51
2
概述 - 2
13:03
3
概述 - 3
12:47
4
特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性 - 1
13:03
5
特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性 - 2
13:10
6
特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性 - 3
13:09
7
聚类分析的概念、相似性测度 - 1
13:32
8
聚类分析的概念、相似性测度 - 2
13:42
9
聚类分析的概念、相似性测度 - 3
13:26
10
相似性测度(二) - 1
13:55
11
相似性测度(二) - 2
13:56
12
相似性测度(二) - 3
13:52
13
类间距离、准则函数 - 1
12:22
14
类间距离、准则函数 - 2
12:31
15
类间距离、准则函数 - 3
12:17
16
聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法 - 1
14:07
17
聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法 - 2
14:16
18
聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法 - 3
14:15
19
聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法 - 1
10:47
20
聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法 - 2
10:58
21
聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法 - 3
10:51
22
聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法 - 1
14:17
23
聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法 - 2
14:32
24
聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法 - 3
14:11
25
聚类算法实验
06:02
26
判别域界面方程分类的概念、线性判别函数 - 1
10:53
27
判别域界面方程分类的概念、线性判别函数 - 2
10:54
28
判别域界面方程分类的概念、线性判别函数 - 3
11:01
29
判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别 - 1
15:18
30
判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别 - 2
15:26
31
判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别 - 3
15:17
32
线性可分条件下判别函数权矢量算法 - 1
15:36
33
线性可分条件下判别函数权矢量算法 - 2
15:50
34
线性可分条件下判别函数权矢量算法 - 3
15:37
35
一般情况下的判别函数权矢量算法 - 1
12:16
36
一般情况下的判别函数权矢量算法 - 2
12:22
37
一般情况下的判别函数权矢量算法 - 3
12:11
38
非线性判别函数 - 1
17:56
39
非线性判别函数 - 2
18:06
40
非线性判别函数 - 3
17:50
41
最近邻方法 - 1
13:11
42
最近邻方法 - 2
13:21
43
最近邻方法 - 3
13:11
44
感知器算法实验
05:10
45
最小误判概率准则 - 1
12:49
46
最小误判概率准则 - 2
12:58
47
最小误判概率准则 - 3
12:54
48
正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 1
15:32
49
正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 2
15:40
50
正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 3
15:34
51
含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则 - 1
14:00
52
含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则 - 2
14:04
53
含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则 - 3
14:02
54
Neyman—Pearson判决、实例 - 1
11:57
55
Neyman—Pearson判决、实例 - 2
12:01
56
Neyman—Pearson判决、实例 - 3
11:56
57
概述、矩法估计、最大似然估计 - 1
13:02
58
概述、矩法估计、最大似然估计 - 2
13:07
59
概述、矩法估计、最大似然估计 - 3
12:57
60
贝叶斯估计 - 1
12:09
61
贝叶斯估计 - 2
12:11
62
贝叶斯估计 - 3
12:03
63
贝叶斯学习 - 1
14:51
64
贝叶斯学习 - 2
15:05
65
贝叶斯学习 - 3
14:47
66
概密的窗函数估计方法 - 1
17:20
67
概密的窗函数估计方法 - 2
17:32
68
概密的窗函数估计方法 - 3
17:17
69
有限项正交函数级数逼近法 - 1
13:36
70
有限项正交函数级数逼近法 - 2
13:46
71
有限项正交函数级数逼近法 - 3
13:39
72
错误率估计 - 1
10:05
73
错误率估计 - 2
10:22
74
错误率估计 - 3
10:05
75
小结 - 1
11:52
76
小结 - 2
11:57
77
小结 - 3
11:46
78
实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测 - 1
11:45
79
实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测 - 2
11:53
80
实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测 - 3
11:45
81
概述、类别可分性判据(一) - 1
14:43
82
概述、类别可分性判据(一) - 2
14:55
83
概述、类别可分性判据(一) - 3
14:36
84
类别可分性判据(二) - 1
14:31
85
类别可分性判据(二) - 2
14:39
86
类别可分性判据(二) - 3
14:36
87
基于可分性判据的特征提取 - 1
16:11
88
基于可分性判据的特征提取 - 2
16:24
89
基于可分性判据的特征提取 - 3
16:05
90
离散KL变换与特征提取 - 1
10:49
91
离散KL变换与特征提取 - 2
11:04
92
离散KL变换与特征提取 - 3
10:47
93
离散KL变换在特征提取与选择中的应用 - 1
10:49
94
离散KL变换在特征提取与选择中的应用 - 2
11:04
95
离散KL变换在特征提取与选择中的应用 - 3
10:47
96
特征选择中的直接挑选法 - 1
13:55
97
特征选择中的直接挑选法 - 3
13:54
98
综合实验-图像中的字符识别 - 1
13:49
99
综合实验-图像中的字符识别 - 2
13:55
100
综合实验-图像中的字符识别 - 3
13:54
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