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          模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

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第一章 模式識別基本概念

1.1 什么是模式識別
1.2 模式識別數(shù)學(xué)表達(dá)
1.3 特征向量的相關(guān)性
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念
1.5 模型的泛化能力
1.6 評估方法與性能指標(biāo)
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第二章 基于距離的分類器

2.1 MED分類器
2.2 特征白化
2.3 MICD分類器
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第三章 貝葉斯決策與學(xué)習(xí)

3.1 貝葉斯決策與MAP分類器
3.2 MAP分類器：高斯觀測概率
3.3 決策風(fēng)險(xiǎn)與貝葉斯分類器
3.4 大似然估計(jì)
3.5 大似然的估計(jì)偏差
3.6 貝葉斯估計(jì)（1）
3.7 貝葉斯估計(jì)（2）
3.8 KNN估計(jì)
3.9 直方圖與核密度估計(jì)
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第四章 線性判據(jù)與回歸（一）

4.1 線性判據(jù)基本概念
4.2 線性判據(jù)學(xué)習(xí)概述
4.3 并行感知機(jī)算法
4.4 串行感知機(jī)算法
4.5 Fisher線性判據(jù)
4.6 支持向量機(jī)基本概念
4.7 拉格朗日乘數(shù)法
4.8 拉格朗日對偶問題
4.9 支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法
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第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
5.2 BP算法
5.3 深度學(xué)習(xí)