模式识别： 线性分类器
一、实验目的和要求 目的： 了解线性分类器，对分类器的参数做一定的了解，理解参数设置对算法的影响。 要求： 1. 产生两类样本 2. 采用线性分类器生成出两类样本的分类面 3. 对比线性分类器的性能，对比参数设置的结果 二、实验环境、内容和方法 环境 ...
原文：【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器
出发点： 当已知或者有理由设想类概率密度函数P x i 是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。 由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。 贝叶斯分类规则是基于统计概念的。 如果只有少数模式样本，一般较难获得最优的结果 正态分布模式的贝叶斯判别函数 具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为： 其中，每一类模式的分布密 ...
2018-09-18 15:21 1 2456 推荐指数：
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