Advertisement

Duda《模式分类》第二版的Matlab代码及解答

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供《模式分类》（作者：Richard O. Duda）第二版对应的MATLAB实现代码和习题解答，涵盖书中的主要算法与实例分析。 经典模式识别教材《Pattern Classification》（作者：Duda）第二版的Matlab源代码和答案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Duda《模式分类》第二版的Matlab代码及解答
    优质
    本资源提供《模式分类》（作者：Richard O. Duda）第二版对应的MATLAB实现代码和习题解答，涵盖书中的主要算法与实例分析。 经典模式识别教材《Pattern Classification》（作者：Duda）第二版的Matlab源代码和答案。
     
  • 《模式分类》第二版(Duda)英文版参考答案与Matlab代码
    优质
    本书提供了《模式分类》(Duda)第二版的习题解答和Matlab实现代码，旨在帮助读者深入理解和应用书中理论知识。 压缩包里包含 Duda 的《模式分类》第二版英文版及参考答案和 MATLAB 代码。
     
  • 模式分类（Pattern Classification 第二版，Duda）英文教材及参考答案（含Matlab代码）
    优质
    《Pattern Classification》第二版是由R.O.Duda等人编写的经典模式识别教材，本书提供了详尽的概念讲解、实例分析以及MATLAB实现的代码，并附有配套的答案解析。 需要Duda的《Pattern Classification》第二版英文版PDF以及课后习题参考答案和上机练习代码。
     
  • 模式分类解答_第二版_全
    优质
    《模式分类解答（第2版）》提供了Duda等所著的《模式分类》一书习题的答案与解析，深入浅出地解释了模式识别和机器学习的关键概念和技术。 模式分类_答案_第二版_全，刘成林老师推荐的《模式分类》课本作业答案。
     
  • Duda模式分类课后答案.pdf
    优质
    《Duda模式分类课后答案》提供了关于模式分类理论与实践中的关键问题解答，适用于学习普拉姆·杜达经典著作《模式分类》的学生和研究人员。 课后习题答案
     
  • 模式分类（第二版）答案
    优质
    《模式分类（第二版）答案》是对经典教材《模式分类》第二版习题的详尽解析集，涵盖统计决策理论、线性与非线性分类器等内容。 本段落档包含世界经典著作《模式分类》的课后习题答案。由于部分习题尚未收集齐全，欢迎大家补充。希望这份资料能够对大家的学习有所帮助。
     
  • Duda《模式分类》Matlab上机题
    优质
    本资料为《模式分类》（作者：Richard O. Duda）一书配套的Matlab编程练习题解决方案及代码示例，旨在通过实际操作加深读者对书中理论知识的理解与应用。 模式识别\Duda《模式分类》课后上机题的Matlab源代码和答案
     
  • Duda《模式分类》Matlab上机题
    优质
    本资料为《模式分类》（作者：Duda）一书配套的Matlab编程实践题解，旨在通过实际操作加深对书中理论知识的理解与应用。 模式识别\Duda《模式分类》课后上机题Matlab源代码和答案
     
  • 《模式分类》第二版相关Matlab源代码
    优质
    本资源提供《模式分类》（第二版）一书中的算法和实例的MATLAB实现代码，适用于学习和研究模式识别与机器学习技术。 该模式分类Matlab工具箱与Duda, Hart, and Stork的经典著作《模式分类（第2版）》相配套使用。此工具箱包含用户指南，并附有《Computer Manual in MATLAB to accompany Pattern Classification (2nd ed.)》一书的附录内容，以支持相关学习和研究工作。
     
  • Richard O.Duda《模式分类》第二版习题及解答（全英文详尽版）
    优质
    本书为《Pattern Classification》(Second Edition)的配套资料，提供全面且详细的习题解答，适用于深入学习模式识别与统计分类理论的学生和研究人员。 由于ROC曲线的对称性属性，点 (Phit, Pfalse) 和点 (1 − Phit, 1 − Pfalse) 将通过对应于某个固定 d 的同一条曲线。对于情况 B，(0.1, 0.3) 同样是 ROC 曲线上的一点，并且该点与 (0.9, 0.7) 相连。结合图2.20中的信息，我们可以将这个点与情况 A 中的 (0.8, 0.3) 进行比较，从而得出情况 A 的判别力 d 更高。 两种不同的阈值并没有提供额外的信息，并且只通过一个观察结果就能传达同样的信息。正如在(a)部分中解释的那样，这种结果无法让我们确定 da。 可以看出，在某些 n 下，如果 s 较小，则比率也较小；而当 s 较大时，比率则较大。这表明随着 n 的增加，若前 n 次测试中 x 不太可能是 1（即 s 小），那么在第 (n + 1) 次测试中它也不太可能为 1，并且因此 s 继续保持较小的值；相反地，如果在前 n 次测试中有较多的 1 而较少的 0（即较大的 s 值），则在第 (n + 1) 次测试中 x 很可能是 1，从而使得 s 的值仍然较大。