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计算机技术硕士模式识别课件 评分:

计算机技术硕士模式识别课程课件。 第一章:模式识别概述:模式识别的基本概念,模式识别系统,模式识别的发展和应用,模式识别的研究方法;模式识别应用:生物特征识别。 第二章:线性判别函数:引言;感知准则函数和梯度下降法;最小平方误差准则函数,分段线性判别函数;Fisher线性判别函数,支持向量机; 第三章:Bayes决策理论:引言;基于最小错误概率的Bayes决策理论;基于最小风险的Bayes决策;Bayes分类器和判别函数;正态分布时的Bayes决策法则。 第四章:近邻法与聚类:近邻法则的一般概念,K-近邻法;快速近邻法;聚类:样本间相似性的度量;聚类的准则函数,分级聚类算法;动态聚类算法。 第

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2009-08-07 上传 大小:9.84MB
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wcnmc PPT写得比较详细,有帮助,谢谢楼主分享
2015-07-10
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u012818402 正是我需要的,很有用,很详细,可以好好学习
2014-06-17
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ccberry 完美无瑕!讲解清楚透彻.
2013-06-21
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mathsdzf 课件写的很详细,对初学者很有帮助,谢谢
2012-09-20
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kevinyao73 好东西,很详细,还有习题。
2012-08-28
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