模式識別： 線性分類器
一、實驗目的和要求 目的： 了解線性分類器，對分類器的參數做一定的了解，理解參數設置對算法的影響。 要求： 1. 產生兩類樣本 2. 采用線性分類器生成出兩類樣本的分類面 3. 對比線性分類器的性能，對比參數設置的結果 二、實驗環境、內容和方法 環境 ...
原文：【模式識別與機器學習】——2.2正態分布模式的貝葉斯分類器
出發點： 當已知或者有理由設想類概率密度函數P x i 是多變量的正態分布時，上一節介紹的貝葉斯分類器可以導出一些簡單的判別函數。 由於正態密度函數易於分析，且對許多重要的實際應用又是一種合適的模型，因此受到很大的重視。 貝葉斯分類規則是基於統計概念的。 如果只有少數模式樣本，一般較難獲得最優的結果 正態分布模式的貝葉斯判別函數 具有M種模式類別的多變量正態類密度函數為： 其中，每一類模式的分布密 ...
2018-09-18 15:21 1 2456 推薦指數：
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