目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

WEBCRAWLER 网络爬虫实训项目 1 WEBCRAWLER 网 络 爬 虫 实 训 项 目 文档版本： 1.0.0.1 编写单位： 达内IT培训集团 C++教学研发部 编写人员： 闵卫 定稿日期： 2015年11月20日 星期五WEBCRAWLER 网络爬虫实训项目 2 1. 项目概述 互联网产品形形色色，有产品导向的，有营销导向的，也有技术导向的，但是 以技术见长的互联网产品比例相对小些。搜索引擎是目前互联网产品中最具技 术含量的产品，如果不是唯一，至少也是其中之一。 经过十几年的发展

图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。该系统基于Caffe深度学习框架，首先对数据集进行训练分析构建深度学习网络，提取数据集图像特征信息，得到数据对应的分类模型，然后以bvlc-imagenet训练集模型为基础，对目标图像进行扩展应用，实现“以图搜图”