模式识别导论第10页

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点：GradientBoosting工作原理：GradientBoosting的特点和优点：GradientBoosting的变种：Bagging和Boosting算法比较Bagging（Boot

Kilig*·2023-12-31 06:45

为什么自动驾驶汽车不需要激光雷达？

特斯拉公司一直是基于视觉的自动驾驶方法的拥护者，在今年的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上，该公司首席人工智能科学家AndrejKarpathy解释了采用这一方法的原因。

鹤子青云上·2023-12-31 04:19

通信工程导论（10）

由于原来点对点的模式已经不能满足人们对一起工作的需求，所以产生了网络。上级——>通讯兵——>下级。网络1978年。评价点对点通信系统的指标可靠有效鲁棒安全；考察网络好坏的指标：（只有点对点，才可构建网络）不卡，稳定，安全，接入/接收量，QoS服务质量。用QoS表示时，每个人对电话灵敏度不同。当灵敏度过小时，别人听不见。网络单位时间传输数据速率很大，如果不大，则时延很长。QoS(T,d)T:Thro

Edward_Ci·2023-12-31 01:55

什么是计算机视觉

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。

人工智能技术与咨询·2023-12-30 18:15

探寻数据压缩——第一代小波构造的统一框架

小波分析作为一种多尺度分析方法，已经在信号处理、图像处理、数据压缩和模式识别等领域中展现出了巨大的应用潜力。

非著名程序员阿强·2023-12-30 15:00

《嵌入式系统导论》学习笔记第一章绪论

1.1应用应用一般由三个部分组成：物理装置、计算平台和网络结构控制律：即依据传感器数据来决定向执行器发送什么指令。1.2启发式示例示例：四旋翼飞行器存在的问题&挑战：飞行器的控制，如何确定推力（需要复杂的控制算法）飞行器的重量与安全性的辩证关系在交互场景中的感知能力1.3设计过程设计过程的三个主要部分：建模、设计与分析ScreenShot2019-06-26at00.13.14.png建模是通过模

flockmaste_e38f·2023-12-30 11:29

物理学四大神兽--拉普拉斯妖

拉普拉斯坚信决定论，他在他的概述论（Essaiphilosophiquesurlesprobabilités）导论部分写道：我们可以把宇宙现在的状态视为其过去的果以及未来的因。

科学俱乐会·2023-12-30 11:24

《未来脑计划》读书笔记

导论

无00·2023-12-30 08:14

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。

普通研究者·2023-12-30 07:35

希望两年后卖出自己第一件衣服的『第54天』！！

精神分析导论应该明天就看完了。做了一些日语的语法笔记。我们学校也发了推迟开学的通知了。那还能在家多呆些日子。今天初二啊……我打算收拾一下电脑上的文件了orz……今年拜年祭的V曲感觉不怎么好听。晚安。

立志成为神奇宝贝大师·2023-12-29 22:04

模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议（整理）

部分AI刊物影响因子05SCIIF20052004JMLR4.0275.952（机器学习）PAMI3.8104.352（模式识别）IJCV3.6572.914（计算机视觉）TOIS4.5294.097AIJ2.6383.570MLJ3.1083.258ECJ1.5683.206TEvC3.2573.688DMKD2.1052.800NCJ2.5912.364TNN2.2052.178PR2.153

birdNet22·2023-12-29 14:21

计算机视觉领域的会议与期刊

ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV

程序小迷糊Y·2023-12-29 14:51

《如何观看世界》

尼古拉斯·米尔佐夫，纽约大学媒体、文化与传播专业教授，视觉文化学科创建者之一，著有《视觉文化导论》《视觉文化读本》等。

爱吃香蕉的猴·2023-12-29 11:32

Python实现连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？

Gxxx_xx·2023-12-29 10:17

写作导论（十九）——关于绪论、本论和结论（四稿）

写作导论（十九）——关于绪论、本论和结论（四稿）（一）提出问题（问题是什么）。提出问题首先要善于发现问题。

陈娘来·2023-12-29 10:51

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的

Kilig*·2023-12-29 08:13

算法导论复习纲要

函数1.上界下界，紧确界的定义2.求解递推式，代入法，递归树法，主方法分治算法动态规划1.切割钢条：递归方法，动态的自上而下，2.矩阵乘法：最优子结构性的证明，如何写出m和s

wniuniu_·2023-12-29 04:17

算法导论复习（七）动态规划

动态规划一般用来求解最优化问题设计一个动态规划算法一般有以下四步：描述一个最优解的结构特征。递归地定义最优解的值。计算最优解的值，通常采用自底向上的方法。利用计算出的信息构造出一个最优解。钢条切割问题体现了动态规划的一个重要性质：最优子结构性其实自顶向下的动态规划就是在递归的基础上将计算好的结果记录下来我们再来看看自下而上的求解通常，自顶向下法和自底向上法具有相同的渐近运行时间我们还可以记录切割的

wniuniu_·2023-12-29 04:15

治疗成效管理系统

读书：《焦点解决短期治疗导论》——第十一章，实证研究基础。

双鱼妞妞2020·2023-12-29 03:29

2021-04-28

先重复一下今天下午的任务，reading文学导论材料分享writing的背诵吧然后可以写一下昨天的日记了。

Bird_池林·2023-12-29 03:11

教育漫话概论（三）

声明：本文为对翻译版的《教育漫话》再概括后得出的内容，作者无法对全部内容精彩地展示出来，因此该篇文章可以看作教育漫话的导论，欢迎各位批评指正。

夏日花火啊·2023-12-29 03:03

计算机网络期末复习-电子科技大学(1)：导论，应用层，运输层

计网期末复习第一章计算机网络和因特网计算机网络的两大功能连通性共享性Internet具体构成数以亿计的计算互连设备、通信链路、分组交换：路由器和交换机主机（host）=端系统（endsystem）运行网络应用程序通信链路(link)双绞线,光纤,无线电频谱,卫星传输速率=带宽(bandwidth)带宽单位为bps，bitpersecond每秒传输的位数，例如百兆光纤就是100Mbps，实际传输使用

lzx0626.·2023-12-29 02:02

对共情的误解是不可避免的

在共读《自体心理学导论》的过程中，更深入地理解了自体心理学创始人科胡特所定义的“共情”，对共情很常见的混淆，

大鱼说·2023-12-28 23:44

周轩羽中原焦点团队网络初期27期坚持分享第5天20210329

今天学习了《焦点解决短期心理治疗的应用》导论第一部分关于基本精神的学习，了解到SFBT是三十年内形成的一种短期治疗学派，深受后现代建构主义的影响。

zhxy·2023-12-28 21:49

基于 AForge.Net 框架的扑克牌计算机视觉识别

实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好路子。本文涉及到

Conmajia·2023-12-28 14:16

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

第1章对象导论

“我们之所以将自然界分解，组织成各种概念，并按其含义分类，主要是因为我们是整理口语交流社会共同遵守的协定的参与者，这个协定以语言的形式固定下来……除非赞成这个协定中规定的有关言语信息的组织和分类，否则我们根本无法交谈。”——BenjaminLeeWhort（1897~1941）1.1抽象过程所有编程语言都提供抽象机制，汇编语言是对底层机器轻微抽象。命令式语言：如FORTRAN、C、BASIC等，都

静静的闹铃·2023-12-28 11:11

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中，允许极个别数据点“越界”，如何在目标函数中体现这一点呢

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）模型形式：EM算法迭代过程：K-means与高斯混合模型（GMM）的对比：K-means：高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型（GM

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t

Kilig*·2023-12-28 10:59

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据。非线性问题往往不好求解，所以希望能用解线性分类问题的方法解决这个问题.所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变

Kilig*·2023-12-28 10:55

治疗对话的微观分析

读书：《焦点解决短期治疗导论》——第十一章，实证研究基础。治疗对话的微观分析。微观分析起源于心理语言学的实验研究，他是一种用来分析沟通序列的方式。

双鱼妞妞2020·2023-12-28 10:22

模式识别与机器学习第一章

二、模式识别的概念模式识别：直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”。目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符

露(^_^)·2023-12-28 10:13

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。Stacking的做法是首先构建多个不同类型的一级学习器，并使用他们来得到一级预测结果，然后基于这些一级预测结果，构建一个二级学习器，来得到最终的预测结果。Stacking的动机可以描述为：如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域，那么二级学习器通过结合其他一级学习器的学习行为，可以适当纠正这种错误。具体步骤如下图所

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集（假定有d个属性），然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。参数k控

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

默示的事实-《基督教神学导论》读书笔记

第二部分上帝的启示第六章上帝启示的保存第二节默示的事实读书笔记默示的事实关于圣经是神所默示的事实：1圣经宣告它来自神的启示，2新约篇章宣告旧约篇章是神的启示。3基督宣告圣经是神的话语是不可磨灭的。小结：在引用圣经来证明圣经是神所默示的时候往往会有循环论证的嫌疑。而逻辑与事实告诉我们真理都是自证的，真理是不能建立在非真理或者其他什么基础之上的。然而我们确立圣经是神所默示的这一前提并不只是参考圣经的自

小小哒小白·2023-12-28 05:08

收集研究数据

【中原焦点团队】高六李娟丽/分享1277天/2023.06.14周三/共1565场(累计585场/本周场读书：《焦点解决短期治疗导论》——第十一章，实证研究基础。

双鱼妞妞2020·2023-12-28 04:56

5月第一天，能量满满开启哟｜感恩日记D459

下午：午饭后整理完家，教研室完成16，17周复盘，阅读30min，导师帮忙指导论文小细节。晚上：和大鱼晶晶

Amy宝宝·2023-12-27 21:33

悦读社发言（58）

珍惜生活中的交换枢纽——《时间地图》读后《时间地图：大历史导论》讲述的是，知识是如何推动人类历史发展的？

冯雪松_4d76·2023-12-27 11:42

模式识别与机器学习-特征选择和提取

模式识别与机器学习-特征选择和提取特征选择一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。

Kilig*·2023-12-27 10:35

算法导论第二章代码实现

首先是插入法排序的代码实现：//插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。//它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，//找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），//因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。////算法描

古剑诛仙·2023-12-27 04:05

第一章控制系统导论

自动控制在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置(控制装置或控制器)使机器、设备或生产过程(被控对象)的某个工作状态或参数(被控量)自动地按照预定的规律运行发展初级：以反馈理论为基础的自动调节原理以传递函数为基础的经典控制理论：线性的单输入-单输出问题现代控制理论：以状态为基础的状态空间法自动控制系统为了实现各种复杂的控制任务，首先要将被控对象和控制装置按照一定的方式连接起来组成一个有机总体

shejialuo·2023-12-26 11:02

怎样学算法？

学习算法，不要一上来就开始啃《算法导论》，毕竟这本书并不适合新手学习，如果你之前的算法基础比较薄弱，只会一直陷在“拿起来又放下”的循环里。可以怎么入门呢？

Kantgo童鞋·2023-12-26 10:11

《人工智能导论》第5章搜索求解策略

搜索求解策略搜索的概念搜索的基本问题与主要过程搜索中需要解决的基本问题：是否一定能找到一个解。找到的解是否是最佳解。时间与空间复杂性如何。是否终止运行或是否会陷入一个死循环搜索的主要过程从初始或目的状态出发，并将它作为当前状态。扫描操作算子集，将适用当前状态的一些操作算子作用在其上而得到新的状态，并建立指向其父结点的指针。检查所生成的新状态是否满足结束状态，如果满足，则得到解，并可沿着有关指针从结

AncilunKiang·2023-12-26 09:07

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

文章目录什么是模式识别/分类器？

王踹踹·2023-12-26 08:40

模式识别与机器学习第三章

一、线性判别函数1.两类问题的判别函数若这些属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分，d(x)=w1x1+w2x2+w3=0d(x)称为两类模式的判别函数；d(x)=0称为决策面/判别界面方程。用判别函数进行模式分类依赖的两个因素：（1）判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数。（2）判别函数的系数：判别函数的形式确定后，主要就是确定判别函数的系数问题。2.n维线性判别函数的一般

露(^_^)·2023-12-26 08:40

【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器

出发点：当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。（贝叶斯分类规则是基于统计概念的。如果只有少数模式样本，一般较难获得最优的结果）正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为：其中，每一类模式的分布密度都完全

weixin_30421809·2023-12-26 08:09

【模式识别-北理工】04线性分类器

线性分类器1线性判别和广义线性判别1.1线性判别1.2广义线性判别2二分类、多分类线性判别2.1二分类线性判别2.2多分类线性判别3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1感知机6.1.1概述6.1.2原理6.1.3求解目标（代价函数）及方法6.1.4感知机缺陷6.2LMSE算法6.2.1概述6.3支持向量机6.3.1引言6.3.2SVM原理6.3.3SVM特点6.3

不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07

模式识别与机器学习-判别式分类器

模式识别与机器学习-判别式分类器生成式模型和判别式模型的区别线性判别函数多分类情况多分类情况1多分类情况2多分类情况3例题广义线性判别函数实例分段线性判别函数Fisher线性判别感知机算法例：感知机多类别分类谨以此博客作为学习期间的记录生成式模型和判别式模型的区别生成式模型关注如何生成整个数据的分布

Kilig*·2023-12-26 08:01

算法导论复习（三）

这一次我们主要复习的是递归式求解递归式求解主要有的是三种方法：代换法递归树法主方法我们进行处理的时候要代换法方法讲解主要就是猜测答案的形式我们只在乎n在无穷大的时候成立就行关于答案的形式，我发现最后能够是nlogn的形式的话右边的必须能够化简为你猜测的解的形式才能够证明有时候我们需要做一些处理注意上面的替换递归树法

wniuniu_·2023-12-26 02:19

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