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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第6章 16.1 句法模式识别概述6.2 形式语言的基本概念6.3 模式的描述方法6.4 文法推断6.5 句法分析6.6 句法结构的自动机识别第6章 句法模式识别26.1 句法模式识别概述模式用句子形式描述结构信息十分重要 模式子模式基元句子词组单词组合关系自然语言的文法 句法模式识别用小而简单
数据聚类非监督学习分类标准化问题树聚类降维问题K均值聚类聚类有效性为了获得问题中数据有用的概括和解释为了启动一个监督学习的统计分类方法为了提供质心估计对于这种十字交叉型数据假设我们想将它分为两类并满足类内平均错误率最小非监督学习分类标准化问题树聚类降维问题K均值聚类聚类有效性希望聚类的体积尽可能小时该规则非常有效得到两类:高的和低的财产方面的犯罪率i=1…mj=1…2基于多维比例尺变换降维的树聚类
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语病识别十八法 (一)并列短语出现可能存在搭配不当分类不当语序不当语意不明 (二)多重定语和多重状语出现可能存在语序不当 (三)数量短语出现可能存在语序不当语意不明重复赘余搭配不当不合逻辑 (四)关联词出现可能存在搭配不当成分残缺语序不当 (五)介词出现可能存在搭配不当主客颠倒主语残缺结构混乱 (六)代词出现可能存在语意不明 (七)多个谓语出现可能存在搭配不当偷换主语 (八)长宾语
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第6章 近邻法6.1 最近邻法 k—近邻法6.2 误判概率上下界6.3 改进的近邻法Bayes方法需要借助概率密度函数估计可以看出其应用受到很大限制事实上非参数模式识别方法更为实用由于能解决许多实际的模式识别问题虽然在许多情况下它们不是最优的但却是应用的最多的有效的方法统计模式识别中常用的基本非参数方法除了前面介绍的线性判别函数外还有将要介绍
复习Ⅱ 随机向量的运算
概念解释:监督模式识别与非监督模式识别监督模式识别: 有一个已知样本集(集合中每个样本的类别已知)作为训练样本集通过挖掘先验已知信息来指导设计分类器这种情况下建立分类器的问题属于监督学习问题称作监督模式识别非监督模式识别:没有已知类别标签的训练数据可用通过挖掘样本中潜在的相似性分类这种学习过程称为非监督模式识别在统计中常被称作聚类所得到的类别也称作聚类由于没有已知类别标签的训练数据在没有额外
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