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搜索资源列表

  1. 贝叶斯估计和贝叶斯决策算法

  2. 贝叶斯估计的pdf，对学习模式识别和机器学习的有帮助，希望对大家有帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-14
    • 文件大小：872448
    • 提供者：benben0413

  1. 清华模式识别第一大次作业

  2. 用身高体重数据进行性别分类的实验 用本组采集的数据作训练样本，采用身高和体重为特征进行性别分类，在正 态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分类器，写出得到的决 策规则；将分类器应用到训练集上计算训练错误率；把分类器应用到 dataset1.txt 上，计算测试错误率。在分类器设计时尝试采用不同先验概率（比如0.5 对0.5，0.24 对0.76 等），考查对决策和错误率的影响。 自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。 用题2 中得到的似然比或对数似然比为分类指标，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：50176
    • 提供者：hechao930407

  1. 清华大学模式识别第二次大作业

  2. 1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样 本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据 dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己 确定。 2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征 进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分 类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错 误率。（自行决

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：57344
    • 提供者：hechao930407

  1. 模式识别（介绍了模式识别的各种方法）

  2. 模式描述方法：特征向量描述，结构基元描述（基元和其间的连接关系） 相应的模式识别方法是：统计模式识别法，结构（句法）模式识别法 统计模式识别法：客体->数据获取（二维图像、一位波形、逻辑值、物理参量，常用矩阵或向量表示）->预处理（去除噪声，加强有用的信息，对退化或失真进行复原）->特征抽取（对庞大的原始数据进行选择或变换，得到特征向量）->分类器设计（用一定数量的训练样本，确定出一套有效率且准确的分类判别规则）->分类器（执行规则，输出结果）->结果 前沿

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kou869929526

  1. 基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估_陈固胜

  2. 现代信息化战争中，战场态势估计己经成为支撑现代作战指挥决策的核心技术之 一。战场态势估计的实质是基于战场信息的决策级上的推理过程。目前战场态势估计的 主要问题包括：（侦察手段有限，获得的态势信息具有不确定性；（现有的态势估 计侧重于对敌杀伤预测，忽略了自身安全。因此根据动态不确定性战场信息完成态势估 计为战场指挥员提供科学辅助决策成为当前亟需解决的问题。 鉴于动态贝叶斯网络在处理动态不确定性问题方面的优势。本文提出了基于动态贝 叶斯网络的战场信息预测与评估。本文完成的主要工作包括： 论证基于动

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hustjq