第5章 判别函数分类器设计 第8章 粗糙集分类器 第10章模糊聚类分析 参考书籍：《模式识别与智能计算Matlab技术实现》杨椒莹著 X=[12;546;13;45;32
在软件开发的世界里，我们经常会遇到这样的问题：软件在开发环境中运行得好好的，但是在客户现场却出现了问题。开发团队忙于“救火”，而测试团队则被指责为没能发现这些问题。...忽视了回归测试：在软件开发过程中，每次对代码进行修改后，都需要进行回归测试以确保修改没有引入新的错误。如果忽视了这个步骤，那么可能会有一些问题在开发阶段就被遗漏了。
所谓模式识别的问题，就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。 模式识别的目的是为了通过机器完成对事物的分类，可以归纳为基于知识的方法和基于数据的方法两大类。...基于数据的模式的基础是统计模式识别，依据统计原理来建立分类器。除了统计模式识别之外还有人工神经网络和支撑向量机。...统计模式识别方法流程 统计模式识别的基本思想 上图中，G 表示的是需要从对象观测得到的特征的一个过程，通过观测以后构成了一个特征向量 x，y 表示我们所关心的对象的类别。...模式识别的适用范畴 基于数据的模式识别方法适用于已知对象的某些特征与我们所感兴趣的类别性质有关，但无法确切描述这种关系的情况。...监督模式识别与非监督模式识别 监督模式识别：已知类别，并且能够获得类别已知的训练样本，这种情况下建立的问题属于监督学习问题，称为监督模式识别。
今天我们开始复习下统计决策方法，其中主要还是针对贝叶斯公式。这里还是主要用我们的上课课件。
2017年11月25日，由模式识别国家重点实验室、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会、中国人工智能学会模式识别专委会联合主办的模式识别与人工智能学科前沿研讨会在中科院自动化所学术报告厅成功召开。...在报告中，张院士列举和分析了在深度学习背景下模式识别领域所取得的新突破与新进展，同时也指出了当前模式识别中存在的问题和局限，并用一些实例形象生动地进行了展示和介绍。...报告一开始，张院士首先指出模式识别是深度学习的最大受益者，并列举了深度学习在模式识别问题中的成功应用与取得的重大突破，例如图像识别（2015年12月17日在ImageNet图像库上，微软图像识别系统的误识率低于人类...将状态描述、评价函数定义转化成模式识别问题后，就可以用模式识别的办法来进行处理，使得围棋问题迎刃而解。接下来，张院士又对比分析了国际象棋和围棋的不同之处并指出背后的技术跨越。...他们通过观察深度神经网络中各神经元反应的强烈程度以及其对输入图像各部分反应的强烈程度来分析和研究深度神经网络究竟学习到了什么内容。
1.感知器的学习过程是不断改变权向量的输入，更新结构中的可变参数，最后实现在有限次迭代之后的收敛。感知器的基本模型结构如图1所示：
在模式识别学科中，模式可以看做是对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系，或者是因素间存在的确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。...因此，也有人把模式成为模式类，模式识别也被称作为模式分类（Pattern Classification）。...已知样本（known sample）：已经事先知道类别的样本； 未知样本（unknown sample）：类别标签未知但特征已知的样本； 二、模式识别类型 1.监督模式识别 特点：要划分的类别是已知的...这很好的解释了聚类结果的非唯一性，这也是非监督模式识别与监督模式识别的一个重要差别。...加强学习 不提供设计种类，基于导师提供试验反馈（如决策是否正确） 三、模式识别系统 一个模式识别系统的典型构成包括：预处理，特征选择与提取，分类或聚类，后处理四个主要部分。
类内距离准则： 设有待分类的模式集{\(\vec{x_1},\vec x_2,...,\vec x_N\)}在某种相似性测度基础上被划分为\(C\)类，{\...
int x[100][3],z[100][3],b[100];//x[][]：输入点坐标；z[][]:标记第几个聚类中心;w[][]用于标记各点到聚类中心距离最...
最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改...
模式识别系统过程： 特征提取与选择 训练学习 分类识别 ?...模式识别过程从信息层次、形态转换上讲，是由分析对象的物理空间通过特征提取转换为模式的特征空间，然后通过分类识别转换为输出的类别空间。...A/D转换必须注意： 采样率，必须满足采样定理 量化等级，取决于精度要求 在数据采集过程中，一般我们会进行一些预处理过程，如 去噪声：消除或减少模式采集中的噪声及其它干扰，提高信杂比(信噪比)...： 统计模式识别 结构模式识别 模糊模式识别 人工神经网络方法 人工智能方法 子空间法 统计模式识别直接利用各类的分布特征或隐含地利用概率密度函数、后验概率等概念进行分类识别。...人工智能方法研究如何是机器具有人脑功能的理论和方法，故将人工智能中有关学习、知识表示、推理等技术用于模式识别。
要对图像进行识别，首先要做的将图像从多通道颜色分量变为单通道，也就是gray色调中来，常用的方法有目下三种， 第一种 求rgb颜色风量的平均值: ...
PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本，就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则，约束是：u为单位正交...
前言 本文是模式识别课程关于支持向量机（SVM）算法的课程设计，根据人脸的面部特征，通过SVM算法将表情分为7类。
fisher手动实现了LDA投影到一维的算法，值得注意的是矩阵的相乘顺序和公式推导的顺序略有不同（原因后面会说） 当然，对于矩阵相乘来说，更稳妥的是使用np....
KNN是模式识别中的经典算法，本次实验就MNIST数据集来做KNN算法的实验，并结合前一次的LDA降维对数据进行进一步处理。...实验报告图片版 pdf版本可以戳这：模式识别实验报告：KNN K近邻算法 关键代码 KNN原理报告里有写，不作重复赘述。 本实验使用的编程环境是Jupyter，完整的程序代码可以戳这下载。...【模式识别】实验二：KNN，python程序代码与实验过程 这里仅贴上核心代码 MNIST数据集的导入 在本专栏之前一篇博文专门分析过，这里只上代码： mnist = fetch_openml("mnist
一、 概述 软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码、测试和维护 阶段。 ...软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。...（3） 软件开发人员应该擅长寻找可能的风险，准确地分析风险，否则将会带来更大的风险 一个阶段首先是确定该阶段的目标，完成这些目标的选择方案及其约束条件，然后从风险角度分析方案的开发策略，努力排除各种潜在的风险...软件开发人员根据用户的需求，首先开发核心系统。当该核心系统投入运行后，用户试用之，完成他们的工作，并提出精化系统、增强系统能力的需求。软件开发人员根据用户的反馈，实施开发的迭代过程。...三、 各种模型的比较 每个软件开发组织应该选择适合于该组织的软件开发模型，并且应该随着当前正在开发的特定产品特性而变化，以减小所选模型的缺点，充分利用其优点，下表列出了几种常见模型的优缺点。
2.对于较难理解的，一定要多看，这个多看不仅仅指一遍遍的阅读技术文档或代码，而且也可以理解为不止某一天看，因为有些知识需要消化，当时看过之后未必能够消化掉，因为...
感知机模型 按照统计学三要素来写的话： 模型：符号函数 策略：损失函数；误点到超平面的距离之和 算法：利用梯度下降算法进行求解 感知机原理： 感知机...
后验概率:事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小{P（事件|原因）}。
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