国防科技大学模式识别视频教程 35讲 蔡宣平主讲

 
课程名称：国防科技大学模式识别视频教程 35讲 蔡宣平主讲
 
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课程目录：
 
第1章 引论 
1.1 概述 
1.1.1 模式识别的概念 
1.1.2 模式识别系统 
1.1.3 模式识别的基本方法 
1.2 特征矢量和特征空间 
1.3 随机矢量的描述 
1.4 正态分布 
1.4.1 正态分布的定义 
1.4.2 多元正态分布的性质 
第2章 聚类分析及最近邻方法 
2.1 聚类分析的概念 
2.1.1 聚类分析的基本思想 
2.1.2 特征量 
2.1.3 方法的有效性 
2.2 模式相似性测度 
2.2.1 距离测度（差值测度） 
2.2.2 相似测度 
2.2.3 匹配测度 
2.3 类间距离 
2.3.1 类间距离测度方法 
2.4 准则函数 
2.4.1 点与集合间的距离 
2.4.2 聚类的准则函数 
2.5 聚类的算法 
2.5.1 聚类的技术方案 
2.5.2 基于相似性阈值的简单聚类方法 
2.5.3 谱系聚类法 
2.5.4 动态聚类法（Dynamic clustering algorithm） 
2.5.5 近邻函数法 
2.6 最近邻方法 
2.6.1 最近邻法 
2.6.2 剪辑最近邻法 
2.6.3 引入拒绝类别决策的最近邻法 
习题 
算法编程 
第3章 判别域代数界面方程法 
3.1 判别域界面方程分类的概念 
3.2 线性判别函数 
3.2.1 两类问题 
3.2.2 多类问题 
3.3 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间 
3.3.1 判别函数值的大小、正负的数学意义 
3.3.2 权空间、解矢量与解空间 
3.4 Fisher线性判别 
3.5 线性可分条件下判别函数权矢量算法 
3.5.1 感知器算法 
3.5.2 一次准则函数及梯度下降法 
3.5.3 感知器训练算法在多类问题中的应用 
…… 
第4章 统计判决 
第5章 统计决策中的经典学习方法 
第6章 特征提取与选择 
第7章 其他模式识别方法 
参考文献 
 
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