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 ...

均值和协方差矩阵的估计量定义 设模式的类概率密度函数为p(x)，则其均值向量定义为： 其中，x = (x1, x2, …, xn)T，m = (m1, m2, …, mn)T。若以样本的平均值 ...

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 ...

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 ...

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ω1和ω2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ω1的点比拟 ...

1） 极/最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值 ...