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干货!南京大学吴建鑫教授《模式识别+计算机视觉简介》2022课程

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数据派THU
发布2022-04-19 14:13:16
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发布2022-04-19 14:13:16
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来源:专知本文为课程,建议阅读5分钟本课程为你详细介绍模式识别。

课程目标

  • 理解、记忆模式识别中的基本概念、步骤和方法 
  • 对重要方法,要能实际应用,并能理解其前提条件、 应用范围、应用注意事项和方法原理及推导
  • 对讲授的其他方法,要能理解其含义和使用环境
  • 要对模式识别的前沿领域有感性的认识 
  • 提高目标
  • 进一步能通过独立阅读和实践掌握较深入的问题和方法,并能应用到学习、研究中遇到的问题中去

地址:

https://cs.nju.edu.cn/wujx/teaching_PR.html

  • 理解、记忆模式识别中的基本概念、步骤和方法
  • 对重要方法,要能实际应用,并能理解其前提条件、应用范围、应用注意事项和方法的原理及推导
  • 对讲授的其他方法,要能理解其含义和使用环境
  • 要对模式识别的前沿领域有感性的认识
  • 计算机视觉基础知识介绍

课程大纲与授课内容

第一部分:简介与预备知识
  • 01: 课程简介、模式识别简介 (约2小时)
  • 02: 数学背景知识的极简回顾:概率与统计、线性代数 (约2.5小时)
  • 03: 以最近邻分类方法为例、介绍模式识别系统的框架极其各模块 (约3.5小时)
第二部分:与领域无关的特征提取
  • 04: 主成分分析 Principal Component Analysis (约2小时)
  • PPT 05: 归一化、FLD、人脸识别 (约2小时)
第三部分:三种经典的分类方法
  • 06: 支持向量机SVM (约4小时)
  • 07: 概率方法 probabilistic Methods (约2.5小时)
  • 08: 度量、信息论、决策树 (约2.5小时)
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原始发表:2022-04-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 课程大纲与授课内容
    • 第一部分:简介与预备知识
      • 第二部分:与领域无关的特征提取
        • 第三部分:三种经典的分类方法
        相关产品与服务
        人脸识别
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