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文档简介

第1章绪论 模式识别系统传感器一个模式分类系统的输入通常取自一些传感器 比如摄像机或麦克风阵列 分割和组织 分割 问题可谓模式识别中的最深层的问题之一 跟分割紧密相连的是如何识别或者组织一个复合物体的不同部分 特征提取提取最有鉴别能力的特征 跟分割一样 特征提取相比分类更加依赖于具体问题和具体领域 因此相应领域的知识是必须的 分类器系统中分类器的作用是 根据特征提取器得到的特征向量来给一个被测对象赋一个类别标记 后处理后处理器利用分类器的输出结果来确定合适的动作 设计循环设计一个模式识别系统通常设计如下几个步骤的重复 数据采集 特征选择 模型选择 训练和估计 学习和适应最广义的讲 任何设计分类器时所用的方法 只要它利用了训练样本的信息 都可以认为运用了学习 算法 学习算法通常有以下几种 有监督学习无监督学习强化学习 第2章贝叶斯决策 贝叶斯决策论 连续特性最小误差率分类分类器 判别函数及判定面正态密度熵是一个非负的量 用来描述从一种分布中随机选取的样本点值的不确定性 正态分布的判别函数误差概率和误差积分正态密度的误差上界贝叶斯决策论 离散特性丢失特征

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