【摘要】第二章線性判別函數(shù)與線性分類(lèi)器設(shè)計(jì)?判別函數(shù)?線性判別函數(shù)?線性判別函數(shù)的性質(zhì)?線性分類(lèi)器設(shè)計(jì)–梯度下降法—迭代法–感知器法–最小平方誤差準(zhǔn)則(MSE法)-非迭代法–Fisher分類(lèi)準(zhǔn)則?假設(shè)對(duì)一模式X已抽取n個(gè)特征,表示為:?模式識(shí)別問(wèn)題就是根據(jù)模式
2025-08-10 17:24
【摘要】線性判別函數(shù)線性判別函數(shù)0基本概念判別域:一個(gè)模式的n維特征向量x對(duì)應(yīng)于n維特征空間Xn中一個(gè)特征點(diǎn),當(dāng)特征選取適當(dāng)時(shí),可使同一類(lèi)模式的特征點(diǎn)在特征空間中某一區(qū)域內(nèi)散布,另一類(lèi)模式的特征點(diǎn)在另一子區(qū)域內(nèi)散布。線性判別函數(shù)0基本概念判別函數(shù)運(yùn)用已知類(lèi)別的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)產(chǎn)生若干個(gè)代數(shù)界面g(x)
2025-07-30 10:54
【摘要】第四章線性判別函數(shù)第四章線性判別函數(shù)2TableofContents引言矩陣計(jì)算基礎(chǔ)感知器準(zhǔn)則最小平方誤差準(zhǔn)則多類(lèi)問(wèn)題分段線性判別函數(shù)討論第四章線性判別函數(shù)3引言基于樣本的Bayes分類(lèi)器:通過(guò)估計(jì)類(lèi)條件概率密度函數(shù),設(shè)計(jì)相應(yīng)的判別函數(shù)?
2025-01-21 07:44
【摘要】非線性判別函數(shù)非線性判別函數(shù)?前面討論的用線性判別函數(shù)設(shè)計(jì)分類(lèi)器,在多類(lèi)情況下可以用樹(shù)分類(lèi)器進(jìn)行多級(jí)分類(lèi)。若在樹(shù)分類(lèi)器的各節(jié)點(diǎn)上采用線性判別規(guī)則,就構(gòu)成了一個(gè)分段線性分類(lèi)器。?當(dāng)兩類(lèi)樣本分布具有多峰性質(zhì)并互相交錯(cuò)時(shí),簡(jiǎn)單的線性判別函數(shù)往往會(huì)帶來(lái)較大的分類(lèi)錯(cuò)誤。采用分段線性分類(lèi)器,常常能有效地應(yīng)用于這種情況。非線性
2025-05-13 08:24
【摘要】2020/11/231§2-1、判別函數(shù)§2-2、線性判別函數(shù)§2-3、線性判別函數(shù)的性質(zhì)§2-4、廣義線性判別函數(shù)§2-5、非線性判別函數(shù)第二章判別函數(shù)2020/11/232§2-1判別函數(shù)?假設(shè)對(duì)一模式X已抽取n個(gè)特征,表示為
2024-10-25 21:42
【摘要】第四章線性判別函數(shù)引言Fisher線性判別函數(shù)感知器準(zhǔn)則函數(shù)最小平方(MSE)誤差準(zhǔn)則最小錯(cuò)分樣本數(shù)準(zhǔn)則線性支持向量機(jī)引言Bayes決策規(guī)則盡管是最優(yōu)的,但是實(shí)現(xiàn)困難。原因就是要求已知類(lèi)條件概率密度和先驗(yàn)概率。模式識(shí)別的最終任務(wù)是分類(lèi),可以直接設(shè)計(jì)分類(lèi)函數(shù)
2025-05-11 12:04
【摘要】???????????????????????????????
2025-05-10 18:10
【摘要】Ch07.線性判別函數(shù)模式分類(lèi)的途徑?途徑1:估計(jì)類(lèi)條件概率密度?通過(guò)和,利用貝葉斯規(guī)則計(jì)算后驗(yàn)概率,然后通過(guò)最大后驗(yàn)概率做出決策?兩種方法?方法1a:概率密度參數(shù)估計(jì)基于對(duì)的含參數(shù)的描述?方法1b:概率密度非參數(shù)估
2025-07-21 17:57
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ArtificialNeuralNetworks人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述?1概念(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是集腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)和信息科學(xué)等多學(xué)科的交叉研究領(lǐng)域,是近年來(lái)高科技領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。(2)它的研究目標(biāo)是通過(guò)研究人腦的組成機(jī)理和思維方式,探索人類(lèi)智能的奧秘,進(jìn)而通過(guò)模擬人腦的結(jié)構(gòu)
2025-06-01 18:07
【摘要】2022/1/31§2-1、判別函數(shù)§2-2、線性判別函數(shù)§2-3、線性判別函數(shù)的性質(zhì)§2-4、廣義線性判別函數(shù)§2-5、非線性判別函數(shù)第二章判別函數(shù)2022/1/32§2-1判別函數(shù)?假設(shè)對(duì)一模式X已抽取n個(gè)特征,表示為:
2024-12-13 23:39
【摘要】章毓晉清華大學(xué)電子工程系100084北京圖象工程(下)第2頁(yè)第10講章毓晉(TH-EE-IE)第11章圖象模式識(shí)別模式和分類(lèi)統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別感知機(jī)和支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)模式識(shí)別第3頁(yè)第10講章毓晉(TH-EE-IE)模式和分類(lèi)1.模式和
2024-10-06 16:42
2025-08-10 07:27
2025-08-10 10:01
【摘要】2022/8/16北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院模式識(shí)別導(dǎo)論盛立東北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院2022/8/16北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院參考書(shū)?模式識(shí)別人民郵電出版社羅耀光盛立東?模式識(shí)別清華大學(xué)出版社邊肇祺?模式識(shí)別及應(yīng)用科學(xué)出版社付京蓀?Syntactic
2025-08-07 12:40
【摘要】模式識(shí)別——判別函數(shù)及幾何分類(lèi)法主講:王改華Email:判別函數(shù)判決函數(shù)法幾何分類(lèi)法[確定性事件分類(lèi)]概率分類(lèi)法[隨機(jī)事件分類(lèi)]線性判決函數(shù)法統(tǒng)計(jì)決策方法非線性判決函數(shù)法若分屬于ω1,ω2的兩類(lèi)模式可用一方程d(X
2025-05-05 04:51