网站公告 | 全新unity3d 完整学习路线,最强课程配套、服务!详情点击
查看: 8616|回复: 1
收起左侧

[其他视频教程] 模式识别_国防科学技术大学(蔡宣平)35集

[复制链接]

[其他视频教程] 模式识别_国防科学技术大学(蔡宣平)35集[复制链接]

初末 发表于 2018-1-10 11:45:13 [显示全部楼层] |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 回复:  1 浏览:  8616

模式识别_国防科学技术大学(蔡宣平)35集

模式识别_国防科学技术大学(蔡宣平)35集






简介
本书系统地论述了各类经典的模式识别的理论与方法,同时全面地反映了本学科的新近科技成果。
本书讨论的主流模式识别技术是:统计模式识别、模糊模式识别等。

课程简介 课程定位与目标 模式识别就其学术内涵,是一门数据处理、信息分析的学科,就其应用特征讲,属于人工智能、机器学习范畴。 模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课,也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。
对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。


目录
01.概述
02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
03.聚类分析的概念、相似性测度
04.相似性测度(二)
05.类间距离、准则函数
06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法
07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法
08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法
09.聚类算法实验
10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数
11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别
12.线性可分条件下判别函数权矢量算法
13.一般情况下的判别函数权矢量算法
14.非线性判别函数
15.最近邻方法
16.感知器算法实验
17.最小误判概率准则
18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
20.Neyman—Pearson判决、实例
21.概述、矩法估计、最大似然估计
22.贝叶斯估计
23.贝叶斯学习
24.概密的窗函数估计方法
25.有限项正交函数级数逼近法
26.错误率估计
27.小结
28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
29.概述、类别可分性判据(一)
30.类别可分性判据(二)
31.基于可分性判据的特征提取
32.离散KL变换与特征提取
33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用
34.特征选择中的直接挑选法
35.综合实验-图像中的字符识别



+1
8609°C
1
  • XIAOWEN
过: 他们
因分享而快乐,学习以自强!
XIAOWEN 发表于 2018-5-23 20:46:08 显示全部楼层
因分享而快乐,学习以自强!
因分享而快乐,学习以自强!
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

VR/AR版块|Unity3d|Unreal4|新手报道|小黑屋|站点地图|沪ICP备14023207号-9|【泰斗社区】-专注互联网游戏和应用的开发者平台 ( 浙ICP 备 13006852号-15 )|网站地图

© 2001-2013 Comsenz Inc.  Powered by Discuz! X3.4

1
QQ