【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)對一模式X已抽取n個(gè)特征,表示為
2024-10-29 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條件概率密度和先驗(yàn)概率。模式識別的最終任務(wù)是分類,可以直接設(shè)計(jì)分類函數(shù)
2025-05-14 12:04
【摘要】???????????????????????????????
2025-05-13 18:10
【摘要】Ch07.線性判別函數(shù)模式分類的途徑?途徑1:估計(jì)類條件概率密度?通過和,利用貝葉斯規(guī)則計(jì)算后驗(yàn)概率,然后通過最大后驗(yàn)概率做出決策?兩種方法?方法1a:概率密度參數(shù)估計(jì)基于對的含參數(shù)的描述?方法1b:概率密度非參數(shù)估
2025-07-24 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?多類問題?分段線性判別函數(shù)3問題的提出Generative→Discriminative基于樣本的Bayes分類器:通過估計(jì)類條件概率密度函數(shù),設(shè)計(jì)相應(yīng)的判別函數(shù)?“最優(yōu)”分類器:錯(cuò)誤率最小,風(fēng)險(xiǎn)最小等對分類器設(shè)
2024-10-25 18:49
【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)是通過研究人腦的組成機(jī)理和思維方式,探索人類智能的奧秘,進(jìn)而通過模擬人腦的結(jié)構(gòu)
2025-06-04 18:07
2024-08-19 07:27
【摘要】2022/8/16北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院模式識別導(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?模式識別人民郵電出版社羅耀光盛立東?模式識別清華大學(xué)出版社邊肇祺?模式識別及應(yīng)用科學(xué)出版社付京蓀?Syntactic
2024-08-16 12:40
【摘要】模式識別——判別函數(shù)及幾何分類法主講:王改華Email:判別函數(shù)判決函數(shù)法幾何分類法[確定性事件分類]概率分類法[隨機(jī)事件分類]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的兩類模式可用一方程d(X
2025-05-08 04:51
2024-08-19 10:01
【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)對一模式X已抽取n個(gè)特征,表示為:
2024-12-16 23:39
【摘要】2022/5/291第三章分類器的設(shè)計(jì)?線性分類器的設(shè)計(jì)?分段線性分類器的設(shè)計(jì)?非線性分類器的設(shè)計(jì)2022/5/292§3-1線性分類器的設(shè)計(jì)上一章我們論討了線性判別函數(shù)形式為:g(x)=WTX+Wn+1
2025-05-10 02:36
【摘要】模式識別原理實(shí)驗(yàn)報(bào)告基于貝葉斯方法對鳶尾花數(shù)據(jù)的分類一.貝葉斯原理貝葉斯準(zhǔn)則又稱為最大后驗(yàn)概率,用和分別表示兩個(gè)不同的類別,用和分別表示和各自的先驗(yàn)概率。用和分別表示和的類條件概率密度函數(shù)。則由全概率公式,可知觀測樣本出現(xiàn)的全概率密度由式1表示:
2025-07-31 16:30
【摘要】二次和線性分類器?前面講的統(tǒng)計(jì)決策理論提供了分類器設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。?這一小節(jié)討論二次和線性分類器。所以叫作二次或線性分類器是因?yàn)榉诸悾Q策)面方程的數(shù)學(xué)形式是二次或線性的。?這樣的分類器又叫參數(shù)分類器,因?yàn)樗鼈冇梢恍﹨?shù)所規(guī)定(如分布的均值和方差)。非參數(shù)分類器以后要講。1?這一節(jié)的目的(概念)有兩個(gè):
2025-01-12 10:16
【摘要】模式識別PatternRecognition張正道江南大學(xué)通信與控制工程學(xué)院信息安全系第二章貝葉斯決策理論?貝葉斯分類器?最小風(fēng)險(xiǎn)Bayes分類器?聶曼-皮爾遜判別準(zhǔn)則?最大最小判別準(zhǔn)則?序貫分類?正態(tài)分布決策理論?關(guān)于分類的錯(cuò)誤率分析2-1引言?應(yīng)用要求
2025-01-28 14:51