【摘要】???????????????????????????????
2025-05-10 18:10
【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】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】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】第五章線性判別函數(shù)?線性判別函數(shù)?Fisher線性判別?最小平方誤差準(zhǔn)則?多類(lèi)問(wèn)題?分段線性判別函數(shù)3問(wèn)題的提出Generative→Discriminative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)?“最優(yōu)”分類(lèi)器:錯(cuò)誤率最小,風(fēng)險(xiǎn)最小等對(duì)分類(lèi)器設(shè)
2024-10-22 18:49
【摘要】第五章線性判別函數(shù)(分類(lèi)器,參數(shù)分類(lèi)器)引言Fisher線性判別感知準(zhǔn)則函數(shù)(Perceptron)最小平方誤差準(zhǔn)則函數(shù)多層感知的學(xué)習(xí)算法—誤差反向傳播算法1.前面講過(guò),各種決策規(guī)則都導(dǎo)致似然比檢驗(yàn)的形式:λ2ω1ω)ω|P(
2024-08-17 17:26
【摘要】武漢大學(xué)電子信息學(xué)院第四章線性判別函數(shù)模式識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PatternRecognitionandNeuralNetwork內(nèi)容目錄第四章線性判別函數(shù)Fisher線性判別感知器準(zhǔn)則多類(lèi)問(wèn)題分段線性判別函數(shù)引言最小平方誤差準(zhǔn)則模式識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)討論第四
2024-10-25 00:06
【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
2024-08-17 17:24
【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】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
2024-08-17 07:27
2024-08-17 10:01
【摘要】第4講基于判別函數(shù)的分類(lèi)方法點(diǎn)到平面的距離公式222000CBADCzByAxd??????點(diǎn)(x0,y0,z0)到平面Ax+By+Cz+D=0的距離為:內(nèi)積和向量空間?x和y的內(nèi)積(點(diǎn)積)定義為?如果xTy=0,則x和y是正交的.?向量的模定義為要點(diǎn):
2024-10-25 04:15
【摘要】....函數(shù)凹凸性判別法與應(yīng)用作者:祝紅麗指導(dǎo)老師:邢抱花摘要,,著重探討了函數(shù)凹凸性的判別方法以及在解題中的應(yīng)用,.關(guān)鍵詞凹凸性導(dǎo)數(shù)不等式應(yīng)用1引言,如果結(jié)合函數(shù)的其它性質(zhì),,隨著自變量的穩(wěn)定增加,當(dāng)函數(shù)的增量越來(lái)越大時(shí),
2025-06-24 21:47
【摘要】 河南師范大學(xué)新聯(lián)學(xué)院本科畢業(yè)論文學(xué)號(hào):0901174099函數(shù)項(xiàng)級(jí)數(shù)一致收斂的判別專(zhuān)業(yè)名稱(chēng):數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)年級(jí)班別:2009級(jí)1班姓名:張慶明指導(dǎo)教師:
2025-05-22 02:09