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模式识别实验二
模式识别实验二
模式识别
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能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。
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只要九块九就能解决一门实验课（内含实验报告），非常划算。 1、用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。 2、调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 ........ 1、应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用‘最大似然
模式识别实验二 （感知器算法与BP算法）
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山东大学模式识别实验java源码
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参考： SL Brunton和JN Kutz Cambridge教科书，《数据驱动的科学与工程：机器学习，动力学系统和控制》，2019版权所有2019，保留所有权利 Github链接： :
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本文首先详细介绍了应用神经网络进行模式识别的发展概况，通过与传统模式识别的比较，得出神经网络模式识别的优越性。针对已有的神经网络模式识别系统，本文介绍了该系统中使用最广泛的BP神经网络，通过对其关键技术及算法的研究，针对BP算法的不足，提出了BP算法的启发式改进。
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