中科院自动化研究所博士考试，模式识别视频辅导教程，清华大学张学工版，想学习人工智能，参考教材模式识别 清华大学 第2和第3版
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IMG_1623-Bayes,最小错误.mp4
IMG_1626Bayes,最小风险.mp4
IMG_1628-Bayes,Neyman-Pearson决策.MOV
IMG_1629-Bayes,最小最大决策.MOV
IMG_1643-正态分布时的统计决策.MOV
IMG_1644-错误率的计算.MOV
IMG_1645-高维独立随机变量的错误率.MOV
IMG_1717-离散概率模型下的统计决策举例.MOV
IMG_1719-HMM.mp4
IMG_1719-HMM.txt
IMG_1720-概率密度函数的估计.MOV
IMG_1845-最大似然估计.MOV
IMG_1846-最大似然估计求解.MOV
IMG_1847-贝叶斯估计.MOV
IMG_2847-贝叶斯学习.MOV
IMG_2848-正态分布时的贝叶斯估计.mp4
IMG_2849-直方图估计.MOV
IMG_2850-Kn近邻估计.MOV
IMG_2851-Parzen窗法.MOV
IMG_3133-线性分类器.MOV
IMG_3134-Fisher线性判别分析1.MOV
IMG_3135-Fisher线性判别分析2.mp4
IMG_3137-Fisher线性判别分析3.MOV
IMG_3301-感知器1.MOV
IMG_3302-感知器2.MOV
IMG_3303-最小平方误差准则.MOV
IMG_3393-最优分类超平面与支持向量机1.MOV
IMG_3395-最优分类超平面与支持向量机2.MOV
IMG_3395-最优分类超平面与支持向量机3.mp4
IMG_3397-最优分类超平面与支持向量机4.mp4
IMG_3398-最优分类超平面与支持向量机5.mp4
IMG_3443-大间隔与推广能力1.MOV
IMG_3445-大间隔与推广能力2.MOV
IMG_3446-线性不可分情况1.mp4
IMG_3447-线性不可分情况2.mp4
IMG_3448-线性不可分情况3.mp4
IMG_3505-多个两类分类器的组合1.mp4
IMG_3506-多个两类分类器的组合2.mp4
IMG_3508-多类线性判别函数.MOV
IMG_3509-分段线性判别函数.mp4
IMG_3714-分段线性距离分类器.MOV
IMG_3715-一般的分段线性判别函数.mp4
IMG_3716-二次判别函数.MOV
IMG_3877-多层感知器神经网络1.mp4
IMG_3878-多层感知器神经网络2.mp4
IMG_3879-神经元学习算法.MOV
IMG_3880-前馈神经网络及其主要算法.MOV
IMG_3881-三层前馈网络.MOV
IMG_4018-用多个感知器实现非线性分类.MOV
IMG_4019-反向传播算法1.MOV
IMG_4020-反向传播算法2.MOV
IMG_4050-径向基函数网络.MOV
IMG_4053-竞争学习和侧抑制.MOV
IMG_4118-自组织映射.MOV
IMG_4378-Hopfield.mp4
IMG_4389-非线性SVM1.mp4
IMG_4389-非线性SVM2.mp4
IMG_4389-非线性SVM3.mp4
IMG_4390-主成分分析PCA.mp4
IMG_4391-KL变换.mp4
IMG_4392-用于监督模式识别的K-L变换.wmv
IMG_4393-KL变换在人脸识别中的应用举例.wmv
IMG_4394-MDS古典尺度法.mp4
IMG_4395-非线性变换简介.mp4
'IMG_4396-6.1 近邻法.wmv'
'IMG_4397-6.2 决策树和随机森林.wmv'
'IMG_4398-6.3 logistic regression.wmv'
'IMG_4399-6.4 boosting方法.wmv'
IMG_4400-非监督学习_基于模型的方法.avi
IMG_4401-非监督学习_混合模型的估计.avi
IMG_4402-非监督学习_正态分布情况下的非参数估计.avi
IMG_4403-非监督学习_动态聚类算法.avi
IMG_4404-非监督学习_其他聚类.avi
IMG_4405-特征选择.wmv
