【教学课件】武汉理工大学 模式识别.zip
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【教学课件】武汉理工大学 模式识别
1.1模式识别的基本概念
1.2应用模式识别具体解决实际问题
1.3模式识别的一般过程
2.1相似性测度
2.2机器学习与模式识别:K-均值算法(实验篇)
2.3基于阈值的聚类算法
2.4层次聚类法
2.5 K均值聚类算法
3.1线性判别函数
3.2广义线性判别函数
3.3线性判别函数的几何性质
3.4机器学习与模式识别:线性回归算法与感知器(实验篇)
3.5感知器算法
3.6梯度法
3.7均方误差最小算法
3.8机器学习与模式识别:支持向量机(实验篇)
4.1机器学习与模式识别:朴素贝叶斯算法(实验篇)
4.2最小错误贝叶斯决策
4.3最小风险贝叶斯决策
4.4最大似然估计


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