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模式识别作业（向世明）

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简介：
《模式识别作业》是由向世明编著的学习资料，包含了课程中的关键概念、算法解析以及大量习题解答，旨在帮助学生深入理解和掌握模式识别的核心原理与应用技术。 模式识别 作业 向世明

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  • 模式识别作业（向世明）
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    《模式识别作业》是由向世明编著的学习资料，包含了课程中的关键概念、算法解析以及大量习题解答，旨在帮助学生深入理解和掌握模式识别的核心原理与应用技术。 模式识别 作业 向世明
     
  • 2018年向世荣模式识别导论试题.zip
    优质
    本资料为2018年向世荣教授《模式识别导论》课程试题集，涵盖该课程核心知识点与题型分布，适合备考复习使用。 本课程是控制科学与工程学科研究生的专业核心课，旨在讲授模式识别领域的基础理论与方法，并进行深入讨论。主要内容包括：模式识别的定义及基本思想、贝叶斯决策原则、多种分类器设计技术、神经网络和深度学习模型应用、核函数技巧、聚类分析策略以及特征提取与选择等。通过本课程的学习，学生可以掌握模式识别的基础理论和技术方法，并了解该领域的最新研究成果；同时培养他们在模式识别及其实际应用中的研究能力和开发技能。
     
  • 模式识别入门 - 向世明 著 - 中国科学院大学出版社
    优质
    《模式识别入门》是由向世明编著的一本面向初学者的专业书籍，旨在介绍模式识别的基本概念、理论和技术方法，由中国科学院大学出版社出版。 中国科学院大学向世明老师主讲的模式识别导论课程的复习资料包括每次作业题以及PPT中的例题。
     
  • 国科大模式识别试卷_刘成林 向世明_2017年期末试题
    优质
    这是一份来自中国科学院大学于2017年期末考试的模式识别试卷，由刘成林和向世明教授命题。试卷内容涵盖了模式识别领域的核心知识与应用技巧。 国科大模式识别课程由人工智能学院开设，主讲老师包括刘成林、向世明等人。
     
  • 国科大模式识别试卷_刘成林 向世明_2016年期末试题
    优质
    本试卷为2016年中国科学院大学模式识别课程期末考试题目，由刘成林和向世明教授命题，涵盖图像处理、机器学习等领域知识。 国科大模式识别课程由刘成林教授授课，该课程隶属于人工智能学院而非计算机学院。
     
  • 模式识别作业_LMSE方法
    优质
    本作业聚焦于LMSE（最小均方误差）方法在模式识别中的应用，通过理论分析与实践操作相结合的方式，深入探讨其原理及优化策略。 模式识别作业要求使用LMSE算法进行分类。
     
  • 模式识别课程的期末大作业
    优质
    本课程的大作业是模式识别领域的一个实践项目，旨在帮助学生将课堂上学习到的理论知识应用到实际问题中，通过设计和实现具体的模式识别系统或算法，加深对模式识别技术的理解。 一、非参数估计法之Parzen窗估计与K最近邻估计 本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有许多令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、支持向量机编程 1. 题目描述 1.1 线性分类 sp=[3,7; 6,6; 4,6;5,6.5] % 正样本点 sn=[1,2; 3,5;7,3;3,4;6,2.7] % 负样本点 加入两个不可分点进行软间隔分类。
     
  • 面部识别的模式识别代码，广工大MATLAB作业
    优质
    这段简介可以描述为：“面部识别的模式识别代码”是广东工业大学的一份MATLAB编程作业。学生通过编写相关算法，实现对人脸特征的有效提取和比对，进一步理解和应用模式识别技术。 在MATLAB中编写面部识别代码时采用了随机森林、贝叶斯方法、集成学习策略、决策树以及KNN算法，并使用了最小距离分类器。首先获取数据后，需要找出训练集中带有hat的编号；接着从这些编号中筛选出标有white的数据并确定最大值；然后剔除含有white标签及缺失的数据，得到未包含white标签的样本编号。 接下来，在测试集中标记为white的所有样本编号也需要被识别出来。整个过程中会涉及到训练集和测试集中所有数据以及特征矩阵的操作。在分类器的设计上主要关注求解类别概率与先验概率，并建立类间离散度矩阵，计算相关特征值；此外还需对中间变量进行排序以确保其按照从大到小的顺序排列。 特别地，在标签定义方面，白种人被标记为1，黑种人为0。整个过程中的重点在于如何通过这些方法和步骤准确提取训练集数据特征，并最终实现面部识别任务中关于戴帽子与否的有效分类与判断。
     
  • 中科院国科大雁栖湖校区-模式识别导论-向世明-历年作业答案及PPT考题解析（四年持续更新）
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    本资料汇集了中国科学院大学雁栖湖校区《模式识别导论》课程历年的作业答案、PPT内容及考题解析，由向世明教授授课。自发布以来已连续四年进行更新，旨在帮助学生深入理解课程要点，提升学习效率与考试成绩。 中国科学院大学向世明老师的模式识别导论课程包含历次作业题答案以及后面6页的PPT例题，这些内容对于取得高分非常有帮助。此外，从2018年到2022年，作业题目一直没有变化，因此掌握这些内容对学习很有益处。希望大家努力学习，争取好成绩。