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国防科技大学模式识别蔡宣平主讲视频教程

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发表于 2018-12-27 18:09:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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课程名称: 国防科技大学模式识别蔡宣平主讲视频教程+课件讲义 国家级精品课程

免费试看:   

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课程简介:   

模式识别就其学术内涵,是一门数据处理、信息分析的学科,就其应用特征讲,属于人工智能、机器学习范畴。 模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课,也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。

课程类型:理论课(含实验/实践)
课程属性:专业基础课/技术基础课
课程学时:40.0
学校:国防科技大学
学科门类:工学
专业大类:电子信息类
专业类:信息工程
适用专业:图形图像、模式识别

授课老师:  

蔡宣平 教授
刘雨 高工
余莉 副教授
周石琳 教授
陈荦 教授

课程目录:  

第1讲 绪论
01-01 概述
01-02 特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
第2讲 聚类分析
02-01 聚类分析的概念、相似性测度(一)
02-02 相似性测度(二)
02-03 类间距离、准则函数
02-04 聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法
02-05 聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法
02-06 聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法
02-07 聚类算法实验
第3讲 判别域代数界面方程法
03-01 判别域界面方程分类的概念、线性判别函数
03-02 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别
03-03 线性可分条件下判别函数权矢量算法
03-04 一般情况下的判别函数权矢量算法
03-05 非线性判别函数
03-06 最近邻方法
03-07 感知器算法实验
第4讲 统计判决
04-01 最小误判概率准则
04-02 正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
04-03 含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
04-04 Neyman—Pearson判决、实例
第5讲 统计决策中的经典学习方法
05-01 概述、矩法估计、最大似然估计
05-02 贝叶斯估计
05-03 贝叶斯学习
05-04 概密的窗函数估计方法
05-05 有限项正交函数级数逼近法
05-06 错误率估计
05-07 小结
05-08 实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
第6讲 特征提取和选择
06-01 概述、类别可分性判据(一)
06-02 类别可分性判据(二)
06-03 基于可分性判据的特征提取
06-04 离散KL变换与特征提取
06-05 离散KL变换在特征提取与选择中的应用
06-06 特征选择中的直接挑选法
06-07 综合实验-图像中的字符识别
第7讲 复习

教材:  

主教材
模式识别
ISBN: 978-7-118-06433-9
主编: 孙即祥
国防工业出版社

辅助教材
现代模式识别
ISBN: 7-81024-605-4
主编: 孙即祥
高等教育出版社



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发表于 2018-12-28 00:08:34 | 显示全部楼层
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
发表于 2018-12-28 12:35:41 | 显示全部楼层
66666666666666
发表于 2018-12-28 14:42:11 | 显示全部楼层
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
发表于 2018-12-29 04:16:39 | 显示全部楼层
66666666666
发表于 2018-12-29 04:19:58 | 显示全部楼层
66666666666
发表于 2019-1-1 16:31:51 | 显示全部楼层
学习了,谢谢楼主
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