【模式识别与机器学习】——3.1线性判别函数
3.1线性判别函数 3.1.1两类问题的判别函数 （1）以二维模式样本为例 （2）用判别函数进行模式分类依赖的两个因素 ① 判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数。 线性的是一条直线； 非线性的可以是曲线、折线等； 线性判别函数建立起来比较简单（实际应用较多）； 非线性判别函数 ...
原文：【模式识别与机器学习】——3.9势函数法：一种确定性的非线性分类方法
目的 用势函数的概念来确定判别函数和划分类别界面。 基本思想 假设要划分属于两种类别 和 的模式样本，这些样本可看成是分布在n维模式空间中的点xk。 把属于 的点比拟为某种能源点，在点上，电位达到峰值。 随着与该点距离的增大，电位分布迅速减小，即把样本xk附近空间x点上的电位分布，看成是一个势函数K x, xk 。 对于属于 的样本集群，其附近空间会形成一个 高地 ，这些样本点所处的位置就是 山头 ...
2018-10-15 13:33 0 866 推荐指数：
相关推荐
机器学习和模式识别的区别
不同于模式识别中人类主动去描述某些特征给机器，机器学习可以这样理解：机器从已知的经验数据（样本）中，通过某种特定的方法（算法），自己去寻找提炼（训练/学习）出一些规律（模型）；提炼出的规律就可以用来判断一些未知的事情（预测）。 也就是说，模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述 ...
《模式识别和机器学习》资源
《模式识别和机器学习》资源 Bishop的《模式识别和机器学习》是该领域的经典教材，本文搜罗了有关的教程和读书笔记，供对比学习之用，主要搜索的资源包括CSDN：http://download.csdn.net/search?q=PRML ，Memect：http://ml.memect.com ...
模式识别与机器学习(一)
模式识别与机器学习 [国科大] 视屏链接 模式: 为了能够让机器执行和完成识别任务，必须对分类识别对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，这种对象的描述即为模式。 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 ...
【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|ωi )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 ...
【模式识别与机器学习】——2.1贝叶斯判别法
一.作为统计判别问题的模式分类 模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类。 可以通过对被识别对象的多次观察和测量，构成特征向量，并将其作为某一个判决规则的输入，按此规则来对样本进行分类。在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的因果关系，即在一定的条件下，它必然会发生或必然不发生 ...
机器学习与模式识别学习总结
引自：http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/45047377 有幸用最近两个月的业余时间把”统计机器学习”一书粗略的学习了一遍，同时结合“模式识别”、“数据挖掘概念与技术”的知识点，对机器学习的一些知识结构进行梳理与总 ...
【模式识别与机器学习】学习笔记
1.1 什么是模式识别 模式识别概念 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。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体 ...