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《现代模式识别》孙即祥练习题解答

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简介:
《现代模式识别》一书由孙即祥编著,《现代模式识别: 孙即祥练习题解答》提供了该书籍中关键练习题的答案与解析,帮助读者深入理解和掌握模式识别的核心概念和方法。 《现代模式识别》孙即祥编的第二版的习题答案2、3、4,需要者可分享。

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客服
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    《现代模式识别》一书由孙即祥编著,《现代模式识别: 孙即祥练习题解答》提供了该书籍中关键练习题的答案与解析,帮助读者深入理解和掌握模式识别的核心概念和方法。 《现代模式识别》孙即祥编的第二版的习题答案2、3、4,需要者可分享。
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    《现代模式识别》是孙即祥撰写的一本书籍,内容涵盖了模式识别的基本理论、方法及其在各个领域的应用,适合科研人员和学生阅读参考。 《现代模式识别》是孙即祥教授撰写的一本研究生教材,深入浅出地阐述了该领域的核心理论与实际应用。作为计算机科学、人工智能以及机器学习领域的重要分支之一,模式识别涵盖了图像分析、语音识别及生物特征识别等多个方面。 本书详细介绍了统计学、概率论、线性代数和最优化等基础理论,并将其应用于模式分类、识别和预测等问题中。例如,书中可能探讨了如何利用高斯混合模型来描述数据分布以及通过最大似然估计或贝叶斯决策理论进行参数估计与分类。 在特征提取和选择方面,《现代模式识别》强调其重要性并讲解常用方法如傅里叶变换、小波分析及主成分分析(PCA)。此外,书中还介绍了先进的技术手段包括支持向量机(SVM)、神经网络以及深度学习等。这些内容对于理解和实践模式识别至关重要。 除了理论知识,《现代模式识别》中包含了许多实例与案例研究,如人脸识别和车牌识别的图像处理示例及语音特征分析等内容;同时提供了评估模型性能的方法,例如交叉验证、ROC曲线分析,并讨论了过拟合和欠拟合问题及其解决方案,包括正则化策略。 通过书中的习题和项目部分,学生能够巩固所学知识并提升解决实际问题的能力。《现代模式识别》不仅适合初学者了解该领域的基础理论与最新进展,也适用于希望深入研究的读者作为学习资源。
  • 》(第二版),作者:
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    《模式识别》(第二版)由孙即祥编著,全面介绍了模式识别的基本理论与技术,包括统计模式识别、句法模式识别及人工神经网络等方法,并结合实际应用进行深入阐述。 现代模式识别涉及详细且全面的内容,让我们一起学习并共同进步。
  • 课程.pdf
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    《模式识别课程习题解答》一书为学习模式识别的学生提供了丰富的练习题及其详细解答,旨在帮助学生深入理解相关理论知识并掌握实际应用技能。 模式识别课后习题答案.pdf
  • (张学工版)
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    本书提供了《模式识别》(作者:张学工)一书中的习题详细解答,旨在帮助学生加深对模式识别理论和方法的理解与应用。 这是经典教材《模式识别》(张学工)版1-10章部分习题的参考答案,无需多作解释。
  • .docx
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    《模式识别练习》是一份文档,包含了各种模式识别的基础知识及实践题目,旨在帮助学生掌握模式分类、特征选择和机器学习等关键技术。 请编写一个程序来实现以下功能:批处理感知器算法、线性判别函数以及多类分类的one-vs-all技巧,并绘制决策面;使用Ho-Kashyap算法分别应用于w1和w3数据集,然后应用到w2和w4数据集中。在每个步骤中,请指出并分析训练误差。 此外,程序还需要实现MSE(均方误差)的多类扩展方法:每一类别用前8个样本来构建分类器,并使用后两个样本进行测试,最后给出正确率的结果。
  • 课程期末
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    《模式识别课程期末练习题》是一套专为学习模式分类、统计模式识别及机器学习等概念的学生设计的实践材料,旨在帮助学生通过解决实际问题来深化理解与应用相关理论知识。 模式识别(英语:Pattern Recognition)是指利用计算机技术和数学方法自动处理和判读模式的过程。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理的一个重要方面是生命体对环境及客体的识别。对于人类而言,特别重要的两个方面是对光学信息(通过视觉器官获得)和声学信息(通过听觉器官获取)进行识别。市场上的代表性产品包括光学字符识别系统和语音识别系统。
  • 及机器学课后
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    本书为《模式识别与机器学习》一书的配套习题解答,详细解析了书中各章节的核心概念和问题,旨在帮助学生深入理解和掌握相关知识。 《模式识别与机器学习》课后答案(英文版、彩色版)由Markus Svensen和Christopher M. Bishop编写,书名为Pattern Recognition and Machine Learning, Solutions to the Exercises: Tutors’ Edition。
  • 特征提取在及计算机视觉不变量中的应用_.pdf
    优质
    本书由孙即祥编著,深入探讨了特征提取技术在模式识别和计算机视觉领域中不变量的应用,为相关研究提供了理论与实践指导。 模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量 孙即祥 pdf 这篇文章探讨了在模式识别领域内如何通过有效的特征提取技术来增强算法的性能,并且详细介绍了计算机视觉中的一些重要不变量,这些不变量对于图像处理和分析具有重要意义。孙即祥在其著作中深入浅出地讲解了相关理论和技术细节,为研究者提供了宝贵的参考资源。