模式识别入门：清华大学课程资源

清华大学MATLAB简明教程，让您轻松掌握MATLAB从基础到高级的学习技巧！

清华大学计算中心提供的ORACLE课程资料可以帮助学习者深入理解数据库管理与应用。

这里分享了北京大学模式识别课程的相关内容，希望能为大家的学习提供帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM等内容，详细涵盖了课程的核心内容和理论基础。

清华大学大数据课程01已经优化完善，针对现代数据挖掘技术进行深入探索和实践。学习者将获得最新的数据分析工具和技能，以应对当今数据驱动的挑战。

分享北京邮电大学模式识别课程的课件资料，内容为《模式识别导论》第八章：模糊模式识别。

整理分享清华大学出版的ACCESS教材配套PPT，包含各章节内容，助力高效学习。

清华的大数据课程，硕士级别的内容，资料质量真的挺硬核。整个课程偏理论基础扎实，适合你想系统梳理大数据框架和数据挖掘算法的时候翻一翻。内容覆盖得还挺全，从数据挖掘、Oracle、MATLAB到模式识别，都有实战相关的作业和课件，学习的时候不会太抽象，比较好吸收。课程资料是内部流出的，像数据挖掘 Homework 2Weka、ACCESS 课件合集、Oracle 数据库培训指南这些都蛮值得下载看看。你用的工具越多，能切入的点也越多。如果你正打算系统复盘下大数据基础，或者找项目素材练练手，这批资料还挺有用的，搭配点实际项目做练习效果更好。对了，记得科学存档哈。

下载oracle数据库初学者指南.rar

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。