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图像模式识别课件及其相应演示代码 评分:

图像模式识别课件及其相应演示代码,课件资源详细,代码附有文字说明,易读写
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模式识别几种经典方法及其比较

该文档详细介绍了模式识别的几种经典方法,特征提取的结果,并用图像做实验对几种方法的效果进行比较和分析,有较强的说服力。

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模式识别 张学工版 课件

模式识别 张学工版 课件 模式识别(pattern recognition) 指用计算机实现人的模式识别能力 确定一个样本的类别属性(模式类)的过程 样本(特征空间)到类别的映射 把样本根据其特征归类,又称“模式分类”(pattern classification) 样本、特征、模式、类 样本(sample),研究对象的个体;样本集 特征(feature),表征样本的观测 模式(pattern),法也;特征的组合(时、空) 类别(class),具有某些共同特性(模式)样本的集合 已知/未知样本,类别标号已知/未知

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张学工-模式识别课件

张学工-模式识别书籍配套的课件,包括内容讲解和部分代码及作业。

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人工智能与模式识别完整课件整理

人工智能与模式识别学习课件,非常详细,是我们读研专用教材

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web课后习题及答案

web复习供考试复习参考,希望对大家有帮助

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《Java Web应用技术与案例教程》-课件

《Java Web应用技术与案例教程》- PPT课件 内容较新、知识点较全。

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中科院模式识别课程讲义_刘成林版

中科院模式识别课程讲义_刘成林老师版 共包含18个PDF文件和一个WORD文件

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[模式识别及MATLAB实现][杨杰][电子教案(PPT版本)]

本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书共9章。第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识;第2章介绍贝叶斯决策理论;第3章介绍概率密度函数的参数估计;第4章介绍参数判别分类方法;第5章介绍聚类分析;第6章介绍特征提取与选择;第7章介绍模糊模式识别;第8章介绍神经网络在模式识别中的应用;第9章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入,讲述基本内容和方法,到实践应用(通过MATLAB软件编程)。

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国防科技大学孙即祥 模式识别 课件

模式识别的经典讲义,本科生研究生均适用。

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蔡宣平模式识别 PPT

蔡宣平 模式识别(国家级精品课程讲义).ppt

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北京理工大学研究生课程模式识别全部课件

北京理工大学研究生课程模式识别全部课件,授课老师为马波老师,上课地点为研究生楼207教室,上课时间为每周一晚上6点40到9点半。此老师讲课很有激情,每次上课习惯带一瓶脉动。看上去很年轻,实际上孩子已经很大了。

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模式识别课件-汪增福--中国科学技术大学

这是中国科学技术大学汪增福老师《模式识别》的上课的课件,需要的话大家下载下来看看

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国科大模式识别课件

此为中国科学院大学模式识别课件,课件作者中科院自动化所模式识别国家重点实验室刘成林老师。

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模式识别第4版(中文版+英文版+PPT源码)

《模式识别(第四版)》是2010年电子工业出版社出版的图书,作者是西奥多里蒂斯。本书由模式识别领域的两位顶级专家合著,全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。 作 者:(希)Sergios Theodoridis / (希)Konstantinos Koutroumbas,李晶皎等译 第1章 导论 1.1 模式识别的重要性 1.2 特征、特征向量和分类器 1.3 有监督、无监督和半监督学习 1.4 MATLAB程序 1.5 本书的内容安排 第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 引言 2.2 贝叶斯决策理论 2.3 判别函数和决策面 2.4 正态分布的贝叶斯分类 2.5 未

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多种特征提取方法代码

sift、lbp、hist、color、hog等特征提取方法

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图像分类模式识别算法源代码

模式识别中图像识别分类MATLAB源代码,可直接运行,对图片中的不同水果进行有效区分

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模式识别与人工智能(基于MATLAB)》程序&课件

目录 第1章模式识别概述 1.1模式识别的基本概念 1.1.1模式的描述方法 1.1.2模式识别系统 1.2模式识别的基本方法 1.3模式识别的应用 习题 第2章贝叶斯分类器设计 2.1贝叶斯决策及贝叶斯公式 2.1.1贝叶斯决策简介 2.1.2贝叶斯公式 2.2基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策理论 2.2.2最小错误率贝叶斯分类的计算过程 2.2.3最小错误率贝叶斯分类的MATLAB实现 2.2.4结论 2.3最小风险贝叶斯决策 2.3.1最小风险贝叶斯决策理论 2.3.2最小错误率与最小风险的贝叶斯决策比较 2.3.

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清华大学模式识别课件

清华大学内部课件人工智能,值得学习值得下载,清华大学资料

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国防科技大学模式识别课件

模式识别是信息工程专业本科生的专业课,学院硕士研究生的学位课和学院博士研究生的必修课之一。

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适合信息类的研究生,相关专业高年级本科使用!

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