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模式识别分类器设计
模式识别分类器设计
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贝叶斯、BP
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模式识别贝叶斯、BP、决策树分类器比较。内含MTALAB代码、PPT、数据集
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模式识别_分类器设计
浏览:102
3星 · 编辑精心推荐
很不错的c语言编写的k均值法,分类器设计,klT变换
分类器的设计
浏览:106
3星 · 编辑精心推荐
分类器的设计原理,几种常见的分类器设计方法。
模式识别-分类器
浏览:156
4星 · 用户满意度95%
通过设计线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。
模式识别-分类器设计.txt
浏览:52
5星 · 资源好评率100%
模式识别-分类器设计
模式识别 平时作业 基于BP算法的分类器设计
浏览:86
4星 · 用户满意度95%
模式识别老师让做的作业,基于BP算法的分类器设计,仅供参考。
模式识别的几个经典分类器,附matlab程序。
浏览:123
4星 · 用户满意度95%
模式识别的几个经典分类器,附matlab程序。模式识别 分类器 贝叶斯 感知器 模式识别的几个经典分类器,附matlab程序。
模式识别KNN分类器
浏览:192
4星 · 用户满意度95%
模式识别k近邻法,knn分类算法,Knn分类器
模式识别--分类器、聚类
浏览:66
matlab 代码参考:最小错误率Bayes分类器的设计与检验;窗函数法高斯分布;近邻法高斯分布 ;Fisher线性变换 ;一种基于最近邻优先的知识聚类算法。
基于近邻(KNN)算法的分类器matlab实现
浏览:64
4星 · 用户满意度95%
基于KNN 算法的分类器matlab实现,简单操作,可出图,可根据自身需求修改代码
模式识别设计报告
浏览:180
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。
模式识别-Bayes分类器的设计
浏览:118
以男女生身高体重数据集为例,考虑特征值相关与不相关两种情况使用Matlab与python(特征值相关情况)实现Bayes分类器
分类器设计
浏览:116
4星 · 用户满意度95%
训练与学习是指从训练样品提供的数据中找出某种数学式的最优解,这个最优解使分类器得到一组参数,按照这种参数设计的分类器使人们设计的某种准则达到极值。
模式识别实验:Bayes 分类器设计
浏览:143
最小风险贝叶斯和最小错误贝叶斯对细胞进行分类。 现有一系列待观察的细胞,其观察值为 x :-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885
模式识别实验:近邻法分类器设计
浏览:63
有两个类别的样本 x 和 y,两类样本的分布规律服从正态分布,其均值和方差 分别为(2,2),(-2,4),每个类别里面分别有 100 个样本。可以利用下面阐述的 Matlab 程序产生上述数据。每一类的数据都是二维数据形式,若设数据格式为第一 行为横坐标,相应的下一行对应的是纵坐标请使用 k-近邻法判断下列 sample 中样本的分类情况 (-0.7303,2.1624),(1.4445,-0.
模式识别实验贝叶斯分类器
浏览:96
5星 · 资源好评率100%
模式识别的实验,贝叶斯分类器实现男生女生的分离,实现 了基本的分类器的功能
模式识别实验报告实验一基于Fisher准则线性分类器设计
浏览:107
公元2022年,春天还未走远。正值5月份,学生正苦于考试周的triviality。鄙人也是其中一员。某一在完成模式识别实验时,苦于寻一份代码。忆及那时花费了数分钟在茫茫互联网中找寻相关资料,但大部分都是付费资源。那时,我深感当今中文互联网环境之差,但是鄙人无可奈何,终究是破费寻之。我今天将之公之于众,作为我对于黑暗的中文互联网的抗议,作为网络精神最后的继承者,这篇pdf就于此留下罢。
模式识别中 贝叶斯准则 Fisher准侧分类器设计 matlab代码实现
浏览:45
5星 · 资源好评率100%
bayes是对细胞的判别分类 分为最小错误率和最小风险两种 fisher是对两类进行判别
模式识别课程设计报告
浏览:129
GEP设计决策树 决策树算法ID3 依据ID3算法构造决策树
模式识别作业-贝叶斯分类器
浏览:198
模式识别作业-贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
模式识别分类器性能评价
浏览:63
5星 · 资源好评率100%
对分类器的性能描述,确定描述准则 我们会讨论如何判断一个分类器的有用性,及如何比较不同的分类器。我们不但有多种不同类型的分类器可供选择,而且在每种类型的分类器中也有多种选择,比如在k-最近邻分类器中选择多少近邻、在树状分类器的叶节点中需要例子的最少数目,在Logistic模型中使用哪些预测变量的子集,和在神经网络的隐层中有多少个神经元
模式识别期末练习题
浏览:86
模式识别(英语:Pattern Recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性
中科院-模式识别考题总结(详细答案).pdf
浏览:54
中科院-模式识别考题总结(详细答案)
模式识别分类方法
浏览:182
采用分类器对数据进行有效分类,有具体的代码和实验结果。
模式识别(模型选择,SVM,分类器)作业解答+代码.docx
浏览:117
5星 · 资源好评率100%
Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理;Occam剃刀原理;最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程:从MNIST数据集中选择两类,对其进行SVM分类,可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集,准确率可以达到90%以上。
模式识别分类器C代码
浏览:114
两维样本,自动生成高斯概率分布,估计概率密度函数,对结果进行评价,实现分类,通过实验方法估计错误率
模式识别神经网络分类器
浏览:168
模式识别,神经网络分类器,图像处理,用于数字图像处理和模式识别的算法简介,自己找的希望对大家有所帮助,基于模式识别的神经网络模型算法
模式识别分类器fisher与bayes
浏览:107
5星 · 资源好评率100%
matlab实现的模式识别的分类器:fisher 与bayes 分类器,实现男女性别的分类
图像分类模式识别算法源代码
浏览:32
5星 · 资源好评率100%
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
模式识别实验二
浏览:70
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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模式识别小.rar
(20个子文件)
模式识别小
程序
digit.m
446B
Car_BP.asv
3KB
Car_tree.m
2KB
Car_analyse.m
5KB
Car_tree.asv
2KB
贝叶斯分类器.mmap
30KB
Car_analyse.asv
5KB
digit.asv
446B
Car_BP.m
3KB
NeuralNetwork_BP_Classification.m
2KB
car_old.txt
52KB
car_data683.txt
20KB
car_data300.txt
9KB
car_test.txt
49KB
Result.txt
9KB
极大似然法
Train-Data.txt
6KB
Test-Data.txt
6KB
Untitled.m
6KB
Data_User_Modeling_Dataset_Hamdi Tolga KAHRAMAN.xls
57KB
模式识别——王鑫.ppt
704KB
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