计算机技术硕士模式识别课件
计算机技术硕士模式识别课程课件。第一章：模式识别概述：模式识别的基本概念，模式识别系统，模式识别的发展和应用，模式识别的研究方法；模式识别应用：生物特征识别。第二章：线性判别函数：引言；感知准则函数和梯度下降法；最小平方误差准则函数，分段线性判别函数；Fisher线性判别函数，支持向量机；第三章：Bayes决策理论：引言；基于最小错误概率的Bayes决策理论；基于最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布时的Bayes决策法则。第四章：近邻法与聚类：近邻法则的一般概念，K－近邻法；快速近邻法；聚类：样本间相似性的度量；聚类的准则函数，分级聚类算法；动态聚类算法。第五章：模式特征的抽取与选择：模式特征概念，多个分布的特征选择，特征抽
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用户评论
PPT写得比较详细，有帮助，谢谢楼主分享
正是我需要的，很有用，很详细，可以好好学习
完美无瑕!讲解清楚透彻.
课件写的很详细，对初学者很有帮助，谢谢
好东西，很详细，还有习题。
好课件，好东西！对入门级的人来说真的很棒！！
内容很细致，值得阅读研究
很好，讲和很清楚
很好的课间,很详尽,是个用心的好老师做的.内容很心.问题是,课间的参考书目都是中国常用的几个版本,而没有国外的版本.我现在在德国上学,对比了国内外教材,课件的风格,觉得国内的有些太死板,而国外的知识跳跃幅度又太大.如果哪位老师能站出来,仔细中和一下各方的优势,中国的教学一定会胜国外一筹.