大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • sect91.ppt

    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北京邮电大学信息工程学院第九章 特征选择与降维 §9-1 单个特征的评价 在本节中我们首先介绍几个对于单个特征进行评价的方法评价每个特征的标准通常是它的分类能力通过对于各个特征的评价可以选出那些对于分类最有效的特征淘汰那些无效的特征42020221北京邮电大学信息工程学院一. K-W 检验 K-W(Krus

  • 2提取(1).ppt

    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 特征的提取与选择特征 模式的描述表示表达 样本特征的提取 特征的选择 1分类结果识别过程训练过程数据获取预处理特征提取选择分类器设计分类决策分类器参数特征提取与选择2 在分类器设计中都是在d维特征空间已经确定的前提下进行的因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则使用什么方法将已确定的d维特征空间

  • 提取.ppt

    #

  • -模式提取.ppt

    #

  • 6提取.ppt

    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IPL第六章 特征的选择与提取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模式识别与神经网络Pattern Recognition and Neural N

  • -性心理.ppt

    一能力 1能力概述 2智力理论 3能力的个别差异 4能力测量 5影响能力发展的因素 3) 能力和知识技能的关系: 知识是人们掌握的改造世界的历史经验 技能是通过练习而获得的动作方式和动作系统 a能力的发展比知识 技能的获得要慢得多

  • -向量.ppt

    #

  • _向量.ppt

    §51 矩阵的特征值和特征向量 §52 相似矩阵及矩阵可对角化的条件§53 实对称矩阵的对角化第五章 特征值与特征向量§51 矩阵的特征值和特征向量特征向量的几何意义: 矩阵乘法对应了一个变换(Ax = y),是把任意一个向量x变成另一个方向或长度都大多不同的新向量y。在这个变换的过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化(变成新向量)。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋

  • 04-提取4.6-4.8.ppt

    §46基于Karhunen-Loeve变换的特征提取K-L变换又称主分量分析,是一种正交变换,K-L变换常用来作为数据压缩,这里我们用它作降维,学习这一节主要要掌握以下几个问题:1.什么是正交变换 2.K-L变换是一种最佳的正交变换,要弄清是什么意义的最佳,也就是说它最佳的定义。3.K-L变换的性质。 4.K-L变换的重要应用。 8/30/20231中国矿业大学 计算机科学与技术学院§461Kar

  • 04-提取4.4-4.5.ppt

    § 按概率距离判据的特征提取方法本节的可分性判据就是用各种方式来度量它们之间重迭的程度 3中国矿业大学 计算机科学与技术学院5散度为总的平均可分信息可表示成:如果两类协方差矩阵相等即 3212023是一标量因而13那末此时的X肯定可划分为ωi 而错误率为零由此可看出后验概率越集中错误概率就越小反之后验概率分布越平缓即接近均匀分布则分类错误概率就越大 (2) 如p(ωi x)=1(1<i<c)

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部