模式识别-中科院-黄庆明-视频教程（视频+PPT+算法+相关基础知识）
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2015-05-10
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模式识别-中科院-黄庆明-视频教程（视频+PPT+算法+相关基础知识） （124个子文件） 
第二章（最大最小距离算法）.doc 1.1MB 第四章单变量正态密度函数的均值学习.doc 578KB 第三章多类情况2.doc 278KB 第三章多类情况3.doc 271KB 第三章多类情况1.doc 221KB 第三章构成势函数的两种方式.doc 147KB 第七章CKY算法.doc 93KB 第七章按区域划分成多边形近似的基元.doc 86KB 第三章势函数法-判别函数产生逐步分析.doc 68KB 第六章玻尔兹曼机训练算法.doc 67KB 第二章（ISODATA算法）.doc 66KB 第六章BP算法推算过程.doc 63KB 第三章最佳变换向量的求取.doc 54KB 第六章解决抽象化组合问题的模拟退火算法.doc 51KB 第六章BP训练算法实现步骤.doc 44KB 第六章Hopfield网络学习过程.doc 43KB 第六章自组织神经网络-训练过程.doc 42KB 第三章两类问题的判别函数.doc 41KB 第七章由随机文法生成随机语言的过程与相关概率的关系.doc 41KB 第四章最小平均条件风险判别-M=2.doc 40KB 第七章文法分类.doc 40KB 第五章问题：选取变换矩阵Φ.doc 40KB 第六章Hamming网络运行过程.doc 39KB 第七章根据样本集R进行文法推断.doc 39KB 第七章符号串相关运算.doc 39KB 第三章LMSE-(H-K)算法.doc 39KB 第三章Fisher准则函数定义.doc 38KB 第五章离散的有限K-L展开式的形式.doc 38KB 第三章r次多项式函数.doc 37KB 第三章感知器的训练算法.doc 37KB 第三章分段线性判别函数-最小距离分类.doc 37KB 第三章Fisher准则函数中的基本参量.doc 37KB 第九章各阶中心矩表示.doc 36KB 第六章感知器训练算法的关系式推导.doc 36KB 第四章最小平均条件风险判别-多类（M类）的情况.doc 35KB 第四章均值和协方差矩阵估计量的迭代运算形式.doc 35KB 第六章非线性单元-加权求解描述.doc 35KB 第六章自组织神经网络-获胜结点的选择过程.doc 34KB 第三章线性判别函数&二次多项式函数.doc 34KB 第六章Kohonen网络训练算法.doc 33KB 第七章构成误差覆盖文法G’的过程.doc 33KB 第六章Hamming网络学习算法.doc 33KB 第三章多类感知器算法判别函数的推导.doc 33KB 第四章均值和协方差矩阵的估计量定义.doc 32KB 第二章（系统聚类法聚类准则函数）.doc 32KB 第六章自组织神经网络-形式化描述.doc 31KB 第九章(p+q)阶规格化中心矩和七个不变矩.doc 31KB 第九章曲线的参数方程形式和傅里叶系数.doc 31KB 第七章非确定有限态自动机定义.doc 31KB 第四章两类问题且其类模式都是正态分布的特殊情况.doc 31KB 第四章M种模式类别的多变量正态类密度函数.doc 31KB 第七章按有限态自动机确定正则文法.doc 30KB 第七章从随机正则文法构造一个随机有限态自动机.doc 30KB 第四章贝叶斯判别.doc 30KB 第七章按正则文法确定有限态自动机.doc 30KB 第七章随机文法定义.doc 30KB 第七章随机有限态自动机定义.doc 30KB 第七章下推自动机与上下文无关语言的联系.doc 30KB 第六章σ规则训练算法描述.doc 30KB 第七章非确定有限态自动机与确定有限态自动机的关系.doc 30KB 第七章等价类定义和性质.doc 29KB 第七章树文法的定义.doc 29KB 第七章有限态自动机定义.doc 29KB 第三章固定增量的逐次调整算法.doc 28KB 第六章加权的直接求解法方程描述.doc 28KB 第三章LMSE-分类器的不等式方程.doc 28KB 第六章Hopfield网络拓扑结构及描述.doc 28KB 第九章通过傅里叶系数提取形状特征.doc 28KB 第五章类内距离.doc 27KB 第八章C均值算法.doc 27KB 第六章感知器训练算法.doc 27KB 第六章采用Sigmoid函数时δ的推算.doc 27KB 第五章类间距离和类间散布矩阵.doc 27KB 第二章（相似性测度）.doc 26KB 第六章Sigmoid函数情况.doc 26KB 第二章（K均值算法）.doc 26KB 第七章语言和短语.doc 26KB 第一章（一维正态密度函数）.doc 26KB 第九章(p+q)阶矩和中心矩的定义.doc 26KB 第四章贝叶斯学习一般概念.doc 26KB 第五章一般特征的散布矩阵准则.doc 25KB 第三章模式空间与权空间-分类描述.doc 25KB 第三章n维线性判别函数的一般形式&两类情况.doc 25KB 第五章正交向量集{φj}的确定.doc 25KB 第七章句型和句子.doc 25KB 第七章文法定义.doc 25KB 第三章广义线性判别函数的描述.doc 24KB 第六章Hopfield网络异同步更新.doc 24KB 第七章下推自动机定义.doc 24KB 第七章半序和全序.doc 23KB 第七章程序文法定义和例子.doc 23KB 第七章上下文无关文法和树文法的对应关系描述.doc 23KB 第三章LMSE-模式类别可分性的判别.doc 23KB 第七章代换、抹去、插入误差的转换.doc 22KB 第九章几何特征.doc 22KB 第五章点到点（集）之间的距离.doc 22KB 第六章线性单元描述.doc 21KB 第五章对于两类训练样本的特征选择.doc 21KB 第一章（多维正态密度函数）.doc 21KB 第五章类内散布矩阵.doc 21KB共 124 条
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