模式识别与机器学习第一章

模式识别 基本词汇 名词解释

模式识别原理

模式识别基本知识

磁性 有 有 有 有 有金属条位置(大约) 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93205元反 射 光 波 形10元20元 50元 100元1 2 3 4 5 6

第2章 模式识别的基本理论(3)

T S 样本类间离散度矩阵Sb： b ( m 1 m 2 )( m 1 m 2 )离散矩阵在形式上与协方差矩阵很相似，但协方 差矩阵是一种期望值，而离散矩阵只是表示有限 个样

模式分类的主要方法• • • • 数据聚类 统计分类 结构模式识别 神经网络数据聚类• 目标：用某种相似性度量的方法将原始 数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。• 是一种非监督

模式识别的基本理论蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别

模式识别理论Pattern Recognitiona1什么是模式识别• 模式识别（Pattern Recognition）是一种 从大量信息和数据出发，在专家经验和已 有认识的基础

题型：1.填空题5题填空题2.名词解释4题3.问答题4题4.计算作图题3题5.综合计算题1题备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的备注2：非线性判别函数相关概念P69概率相关定义、性质、公式P83以后最小错误率贝叶斯决策公式P85最小风险贝叶斯P86正态贝叶斯P90综合计算有可能是第六次作业一、填空题物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。模式识别

15（1） Fisher准则函数Fisher的基本问题在1维直线上不一定能够分开样本 希望在1维直线上不同类别的样本分得越开越好 如何找到这条最好的、最易于分类的投影线16 如果在

模式识别的基本理论蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别

29解区与解向量 满足aTY’>0的权向量a称为解向量。 解向量存在无穷多个，解向量组成的区域称为解区30分析：怎样确定准则函数– 在给定一个规范化增广样本集Y1,„,YN

• 手写体 • 印刷体 • 汉字、英文、阿拉伯数字模式识别，第一章27模式识别的应用• 生物特征识别• 指纹识别 • 掌纹识别 • 人脸识别 • 虹膜识别模式识别，第一章28模式识

统计模式识别问题的基本理论

The main methods and applications of Pattern recognitionYang He-chao, Song Hai-ge, Zhou Xu

前言狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的５０至１００倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。随着第一台计算机ＥＮＩＡＣ的出现以及人工智能的兴起，人们自然而然的把目光投向如何将人类的识别能力成为计算机的一部分功能，从

§1.4 模式识别的若干问题 模式(样本)的表示方法：对一种模式或样本，用特 征向量表示，特征向量中的每个分量体现某一个特 征： 1.向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征)

《模式识别及应用》课程教学大纲编号：40021340英文名称：Pattern Recognition and Its Applications适用专业：电子信息工程责任教学单位：电子工程系电子信息教研室总学时：32学分：2.0考核形式：考查课程类别：专业课修读方式：必修教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识