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模式识别考点总结(第7-12个ppt)

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小白学视觉
发布2019-10-24 12:57:26
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发布2019-10-24 12:57:26
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文章被收录于专栏:深度学习和计算机视觉

接上文。

⑦ 第六章 近邻法

  • 三种近邻法
  • 近邻法是模板匹配
  • 全部样本作为代表点
  • 近邻法的计算量
  • 近邻法的错误率
  • 两个样本集搜索规则
  • 压缩近邻法的步骤

⑧ 第七章 主成分分析(PCA)

  • 主成分分析基本概念
  • 主成分分析是非监督算法
  • 采用何种策略确定主成分个数

⑨ 第八章 人工神经网络

  • 三种神经网络
  • 神经网络三要素
  • 前馈神经网络结构
  • 前馈神经网络的Wij怎么算
  • 前馈神经网络的Wij的正负性
  • 反馈神经网络结构(多层感知器有哪几层)
  • 自组织神经网络结构

⑩ 第九章 无监督与模糊学习

  • 单峰子集的两种分类方法
  • 投影方法
  • 如何选择投影方向?
  • ISODATA相对C均值的优势
  • 分级聚类方法
  • 这两张图怎么看?
  • 区分哪个是模糊集
  • 区分哪个是改进的C均值

⑾ 第十章 流行与集成学习

  • 哪三种流型?
  • 多维尺度变换(MDS)计算测地距离失效

⑿ 第十一章 统计学习理论与方法

  • 机器学习三个函数:风险、均方误差、似然函数
  • 期望风险与经验风险谁高谁低
  • 风险与能力
  • VC维(d+1和无穷)
  • 支持向量机分类面方程与支撑面间隔
  • 广义支持向量机的两个目标
  • 惩罚函数
  • 增加一维再线性分割
  • SVM与维度无关
  • 核函数
  • 怎样使用核函数
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-11-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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