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电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(课件讲稿)绪论(熊文汇)
文档格式:PDF 文档大小:655.38KB 文档页数:13
Introduction Warming Up - Review
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(课件讲稿)Chapter 09 Nonparametric detection
文档格式:PDF 文档大小:229.12KB 文档页数:21
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(课件讲稿)Chapter 09 Nonparametric detection
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(课件讲稿)Chapter 07 Multiple pulse detection with random parameters
文档格式:PDF 文档大小:2.62MB 文档页数:39
7.1 Chapter highlights 7.2 Unknown phase 7.3 Unknown phase and amplitude 7.4 Diversity approaches & performances
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(课件讲稿)Introduction、Chapter 01 Preparations
文档格式:PDF 文档大小:430.32KB 文档页数:55
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(课件讲稿)Introduction、Chapter 01 Preparations
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(教学大纲,何子述)
文档格式:PDF 文档大小:522.72KB 文档页数:3
电子科技大学:《信号检测与估计 Signal Detection and Estimation》课程教学资源(教学大纲,何子述)
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第四讲 感知机
文档格式:PDF 文档大小:288.08KB 文档页数:29
1 感知机的概念 2 感知机的学习策略 3 感知机学习算法 4 感知机学习算法的对偶形式
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿,英文版)Lecture 10 Unsupervised Learning
文档格式:PDF 文档大小:500.19KB 文档页数:33
1 K-Means Clustering Algorithm 2 PageRank
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿,英文版)Lecture 09 Data Representation — Non-Parametric Model
文档格式:PDF 文档大小:427.91KB 文档页数:46
1 Density Estimation 2 Histogram Method 3 Parzen Window 4 k-nearest neighbors 5 Summary of nonparametric models
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿,英文版)Lecture 08 Data Representation - Parametric Model
文档格式:PDF 文档大小:401.94KB 文档页数:89
1 Probability Density Estimation 2 Maximum Likelihood Estimation 3 MAP estimation 4 Bayesian estimation 5 Expectation maximization
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿,英文版)Lecture 07 Non-Linear Classification Model - Ensemble Methods
文档格式:PDF 文档大小:231.81KB 文档页数:56
1 Basic principle 2 Multiple classifier combination 3 Bagging 4 Boosting
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