Advertisement

模式识别-第四课作业(判别函数分类法II)

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • -II
    优质
    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。
  • 6讲_UCAS-AI2021_06_线性
    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。
  • 版)
    优质
    《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。
  • 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。
  • 学建中的、聚综述
    优质
    本文综述了数学建模中常用的分类、聚类及判别识别方法,探讨其在不同领域的应用,并分析各类算法的优势和局限性。 在数学建模竞赛中常用的分类方法包括聚类、识别和判别方法。这些技术用于对数据进行分组或归类,以便更好地理解和分析问题。聚类是一种无监督学习的方法,它根据对象之间的相似性将它们分成不同的群组;而识别与判别则更多地应用于有标签的数据集上,通过训练模型来区分不同类别并预测新样本的归属。这些方法在解决实际问题时非常有用,并且是参赛者需要掌握的重要技能之一。
  • 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。
  • _LMSE方
    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。
  • (版)后习题答案
    优质
    《模式识别(第四版)》一书提供了全面而深入的理论指导及实例分析。本书课后习题答案解析详细,帮助学生加深理解与应用相关概念和方法。 本段落是对《Pattern Recognition》一书的笔记与解决方案,作者为John L Weatherwax。文章涵盖了作者在学习该书籍过程中所做的笔记及问题解答,旨在帮助读者更好地理解和掌握模式识别的相关知识。此外,文中还包含了《Pattern Recognition》第四版课后习题的答案,以供读者进一步练习和巩固所学内容。
  • 《Pattern Recognition 版.pdf
    优质
    《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。
  • 清华大学二次大
    优质
    本作业为清华大学模式识别课程中的重要实践环节,要求学生运用所学理论知识完成一系列复杂的图像处理和分析任务,旨在加深对模式识别技术的理解与应用能力。 1. 使用第一次作业中的数据作为训练集(不超过20+20个样本),以身高和体重为特征进行性别分类,构建SVM分类器,并在测试数据dataset1.txt上评估其性能。调整参数,在线性核和支持向量机中使用高斯核。 2. 利用一个较大的数据集(dataset2.txt)作为训练样本,基于正态分布假设估计概率密度,以身高和体重为特征构建最小错误率贝叶斯分类器,并写出相应的决策规则;将该分类器应用于dataset1.txt上计算测试误差(自行确定先验概率)。 3. 将所有样本与两次作业中得到的多个分类面绘制在由身高和体重组成的二维平面上,尝试进行分析讨论。也可以基于基本要求设计其他实验并整合结果以作进一步研究。