模式识别\第10章 非监督学习方法\10_1.exe

........\.....................\第10章 非监督学习方法.ppt

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........\...1章 人工神经网络\第11章 人工神经网络.ppt

........\...3章 统计学习理论与支持向量机\SVM_TEST.exe

........\...............................\支持向量机(训练、原有的方法).txt

........\...............................\第13章 统计学习理论与支持机简介.ppt

........\...章 绪论\模式识别系统.exe

........\..........\第一章 绪论.ppt

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........\..2章 贝叶斯决策理论与统计判别方法\第2章 简单回顾2.1.ppt

........\..................................\第2章 贝叶斯决策理论与统计判别方法1.ppt

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........\..3章 概率密度函数的估计\第3章 概率密度函数的估计_参数估计.ppt

........\........................\第3章 概率密度函数的估计_非参数估计.ppt

........\..4章 线性判别函数\4.1.exe

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........\..................\第4章 非参数判别分类方法(线性判别函数).ppt

........\..5章 非线性判别函数\第5章 非线性判别函数.ppt

........\..6章 近邻法\f6.1.exe

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........\............\第6章 近邻法.ppt

........\..8章 特征的选择与提取\lsa1.ppt

........\......................\第8章 特征的选择与提取(特征提取).ppt

........\......................\第8章 特征的选择与提取(特征选择).ppt

........\课后作业\模式识别实验指导书2010.doc

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........\第10章 非监督学习方法

........\第11章 人工神经网络

........\第13章 统计学习理论与支持向量机

........\第1章 绪论

........\第2章 贝叶斯决策理论与统计判别方法

........\第3章 概率密度函数的估计

........\第4章 线性判别函数

........\第5章 非线性判别函数

........\第6章 近邻法

........\第8章 特征的选择与提取

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........\课堂作业

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