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第6讲_UCAS-AI模式识别2021_06_线性判别函数

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简介：
本课程为UCAS-AI系列讲座第六讲，主题聚焦于线性判别函数在线性分类器设计中的应用与原理解析，深入探讨模式识别领域的核心算法。 5.1 引言 线性可分：对于 n 个 d 维空间中的样本 x1, x2, …, xn，假定这些样本来自于两个类别 1 或者 2。如果存在一个线性判别函数能够对这些样本进行正确分类，则称该问题为线性可分的。

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  • 第6讲_UCAS-AI模式识别2021_06_线性判别函数
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    本课程为UCAS-AI系列讲座第六讲，主题聚焦于线性判别函数在线性分类器设计中的应用与原理解析，深入探讨模式识别领域的核心算法。 5.1 引言 线性可分：对于 n 个 d 维空间中的样本 x1, x2, …, xn，假定这些样本来自于两个类别 1 或者 2。如果存在一个线性判别函数能够对这些样本进行正确分类，则称该问题为线性可分的。
     
  • 第四讲_UCAS-AI模式识别2021-4-参数估计1
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    本课程为UCAS-AI系列第二年模式识别课程第四讲，主要内容涵盖参数估计的基础理论与应用实践，帮助学生掌握概率模型中的关键概念和方法。 第3章：参数估计 2021年9月29日 中国科学院大学人工智能学院硕士课《模式识别》 助教：赵梦彪、郭宏宇
     
  • 模式识别-第四课作业（判别函数分类法II）
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    本课程为模式识别系列教学的一部分，专注于判别函数分类方法的深入探讨与应用实践，旨在帮助学生掌握基于概率模型的分类技术。 第4讲课后作业三： 3.5 已知两类训练样本为：设……用感知器算法求解判别函数，并绘出判别界面。 3.9 已知两类模式；……用二次埃尔米特多项式的势函进行分析和计算。
     
  • 模式识别实验4：Fisher线性判别与感知器判别
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  • 模式识别教程讲义
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    《模式识别教程讲义》是一本系统介绍模式识别理论与技术的学习资料，涵盖基础概念、分类算法及应用实例。适合相关专业学生和研究人员参考学习。 这是一门适合学习人工智能和图像处理等相关内容的国家级精品课程，包含了全部课件。
     
  • UCAS-AI模式识别2020-18-探索模式识别的最新趋势
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  • 模式识别（第四版）
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  • 模式识别（第四版）
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    《模式识别》(第四版)是经典教材，系统地介绍了模式识别与机器学习的基础理论和方法，内容涵盖统计决策、聚类、特征选择等关键技术。 本书全面阐述了模式识别的基础理论、方法及应用。书中讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成与选取技术、学习理论的基本概念以及聚类的概念与算法。相较于前一版，新版增加了处理大数据集和高维数据的新算法，并引入核方法来实现更先进的分类器及鲁棒回归。此外，书中还新增了一些热点问题的讨论，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联反馈、半监督学习、谱聚类以及聚类组合技术等。每章均包含习题与练习，并提供用MATLAB解决问题的方法；同时作者在网站上提供了部分习题的答案以帮助读者积累实践经验。