第4章 线性判别分析机器实现自动分类有两大类方法: 模板匹配 对特征空间划分子空间(每类的势力范围)这里是针对第二种方法而言的分类方法总结贝叶斯判别:基于样本概率若无概率信息需参数估计非参数判别:利用样本直接计算判决函数中的有关参数 监督(有教师):利用某些已知类别的样本进行分类 Fisher线性判别 近邻分类 无监督ANN SVM
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§11.5.7.SIMCA方法[13] SIMCA(soft independent modelling of class analogy或者statistical isolinear multicategory analogy)属于类模型方法即对每类构造一主成分回归的数学模型并在此基础上去进行试样的分类此法在1976
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十一章 模式识别方法§11.1 导 言 模式识别方法是50年代早期提出的60-80年代在各个学科得到广泛应用化学学科在此期间发表了数百篇文章到80年代模式识别方法发展成为一种非常成熟的多元分析方法 实际上我们时时处处都在使用模式识别如我们用眼睛可以区分道路房屋汽车敲碗通过声音来判别碗有否裂缝中医
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二章 贝叶斯决策理论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二章 贝叶斯决策理论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
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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模式识别理论及其应用简介 Pattern Recognition and its Application什么是模式识别模式识别(Pattern Recognition)是一种从大量信息和数据出发在专家经验和已有认识的基础上利用计算机和数学推理的方法对形状模式曲线数字字符格式和图形自动完成识别的评价的过程 从数学角度而言模式
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模式识别- 概念原理及其应用引 言 课程对象计算机应用技术专业硕士研究生的专业基础课电子科学与技术学科硕士研究生的专业基础课 与模式识别相关的学科统计学概率论线性代数(矩阵计算)形式语言机器学习人工智能图像处理计算机视觉…教学方法着重讲述模式识别的基本概
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模 式 识 别宿 富 林哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 信息工程系86403225主楼1201本门课的教学目的掌握模式识别的基本概念原理和方法 模式识别对不同领域都极为重要所以必须了解和掌握模式识别技术了解术语含义了解模式识别系统基本结构了解模式识别中关键问题掌握具体的模式识别方法理解各种算法原理教材和参考书教材模式识
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式模式识别 第五次学习总结 陈书燊近邻法6.1 最近邻法6.2 k—近邻法6.3 关于减少近邻法计算量和存储量的考虑6.4 可做拒绝决策的近邻法6.5 最佳距离度量近邻法 在上一章的非线性判别函数中曾讨论了利用每一类的代表点设计分段线性分类器这是最简单而
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