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第四讲_UCAS-AI模式识别2021-4-参数估计1

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简介：
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

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  • 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
  • 第6讲_UCAS-AI模式识别2021_06_线性判别函数
    优质
    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。
  • UCAS-AI模式识别第10讲：特征提取与选择（2021-10-01）
    优质
    本课程为UCAS-AI系列第十讲，主要内容包括特征提取和选择的技术与方法。通过深入浅出地讲解，帮助学员掌握如何有效地从数据中提取有价值的信息，并进行合理的选择以优化模式识别系统的性能。2021年10月1日上线。 7.1 引言 第13页 7.2 特征提取 7.2.1 语音特征提取 7.2.2 文本特征提取 7.2.3 视觉特征提取 - 局部二值模式（LBP） - Gabor特征提取
  • 模式识别（第四版）
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    《模式识别》(第四版)系统介绍了模式识别领域的基本理论、方法及应用技术，涵盖统计模式分类、聚类分析、学习算法等核心内容。 《模式识别》第四版是由Theodoridis和Koutroumbas合著的一本经典教材，全面介绍了模式识别领域的理论与实践知识。书中涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容，并通过实例帮助读者深入理解各个知识点的应用场景和技术细节。 该书自出版以来就受到了学术界和工业界的广泛关注，在机器学习、计算机视觉以及信号处理等领域具有很高的参考价值。作者不仅详细解释了模式识别中的各种算法，还讨论了它们在实际问题解决中的应用方法与技巧。 本书适合于希望深入了解模式识别领域的研究人员及工程师阅读使用，并且也可以作为高等院校相关课程的教学用书。
  • 模式识别（第四版）
    优质
    《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。
  • 非参数估计的模式识别方法PPT
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    本PPT探讨了非参数估计在模式识别中的应用，介绍了相关理论基础、算法实现及实际案例分析，旨在为研究者和学生提供深入了解与实践指导。 模式识别中的非参数估计是一种统计方法，在不需要假设数据分布的具体形式的情况下进行数据分析和建模。这种方法特别适用于当理论模型无法准确描述实际问题或者样本量较小的情况。非参数估计技术包括但不限于核密度估计、最近邻算法等，它们能够灵活地适应各种复杂的数据结构，并且在模式识别任务中展现出强大的应用潜力。
  • 模式识别（第四版）_tixijiegou_
    优质
    《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别和机器学习的基础理论与方法，内容涵盖统计决策理论、监督与非监督学习等，适用于计算机视觉、语音识别等领域研究。 这段文字的内容是关于帮助软件开发的相关信息。
  • UCAS-AI模式识别2020-1-绪论更新版1
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    本课程为UCAS-AI系列中的《模式识别》课程第一讲最新版本，主要内容涵盖模式识别的基础概念、发展历程以及该领域的重要应用。 第1章：绪论 2020年9月16日 中国科学院大学人工智能学院硕士课《模式识别》 赵元兴 助教：关于选课 这段文字介绍了课程的基本信息，包括时间、授课机构及教师姓名，并提到了有关选课的相关内容。
  • 媒体与认知：第四章-模式识别基础-1.pdf
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    本章节介绍了《媒体与认知》一书第四章的内容概要，专注于探讨模式识别的基础理论和方法，为理解和应用高级概念奠定基石。 《媒体与认知》这本书的第4章内容主要探讨了模式识别的基础知识。这一章节深入浅出地介绍了如何通过分析数据中的规律来识别不同的模式，并且讨论了这些技术在各种应用场景下的应用价值。希望通过阅读此部分内容，读者能够对模式识别有一个基本的理解和认识。
  • 《Pattern Recognition 模式识别》第四版.pdf
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    《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和技术。本书不仅涵盖经典的统计模式分类方法，还涉及深度学习等现代技术，适用于计算机视觉、语音识别等多个领域。 《模式识别》第四版是一本经典英文原版教材。