模式识别贝叶斯分类器

模式识别导论（实验一）使用OpenCV进行图像读写与编码误差分析

在此记录一下自己课程实验的结果。实验要求：通过OpenCV程序从硬盘读取一幅原始图像（格式不限，但最好是分辨率比较高的一幅图像）将读入内存的图像以不同的压缩率保存为多个JPEG文件，每一个文件对应一个压缩率。比较原始图像和每一个3.中生成的JPEG图像之间的颜色误差，且根据此颜色误差，画出一个率失真（rate-distortion）曲线图。Rate为编码率，可以使用平均每像素所用比特数来计算，亦即
斑马还没睡着·2022-12-16 13:51

模式识别系列（一）感知器算法（PLA）

目录写在前头1.感知器算法简介2.PerceptronLearningAlgorithm（PLA）2.1权重向量和特征向量到分类面的距离2.2PLA的原理和流程2.3PLA的收敛性证明3.不可分数据的优化方式写在前头  本系列博客主要是对我大三这一年学到的知识整理，参考课程的ppt和林轩田老师的机器学习基石，侵删1.感知器算法简介  感知器算法主要用于线性可分特征向量的二分类问题。算法的核心是两个
人工小智障·2022-12-16 13:49

【模式识别】C++实现感知器算法

一、问题描述编写一个感知器算法程序，用此程序求解下列模式分类的解向量：ω1：{(000),(100),(101),(110)}ω2：{(001),(011),(010),(111)}设w(1)=(-1-2-20)二、算法介绍对于本次算法程序，我将其分为以下几个部分：1、变量定义#defineN100structNode//定义了一个用于存放训练样本的数据结构{intelement[N];//训练样
落花兮酒℃·2022-12-16 13:49

模式识别——识别数字

基本思想：通过不同数字的像素点个数不同这一基本特征来对10个数字进行提取，基于MFC的数字识别；通过查询数字的像素点来确定数字的具体识别方式，由于在提取特征的过程中有些数字的像素点个数极其相似故采用了从不同角度来查询数字的像素点个数，在图片1/3处进行上下两面的像素点个数统计，以此来区分像素点个数接近的数字；下面为统计出来的各数字的像素点个数：数字1/3出像素点个数2/3处像素点个数0348169
tunrijituan·2022-12-16 13:49

模式识别感知器算法matlab,模式识别第三章-感知器算法.doc

模式识别第三章-感知器算法模式识别第三章感知器算法一．用感知器算法求下列模式分类的解向量w：将属于的训练样本乘以(-1)，并写成增广向量的形式：，，，，，，第一轮迭代：取，因不大于0，故因大于0，故因大于
波多斯基·2022-12-16 13:49

模式识别导论大作业(k均值算法，感知器算法，fisher算法，贝叶斯决策，特征提取)

模式识别导论大作业一、K均值聚类1.功能描述：利用K-均值算法将150个模式样本分成3类别。分别计算最后算法所用的迭代次数，最终聚类中心以及每个类别中对应模式样本的序号。
喝可乐怕蛀牙·2022-12-16 13:18

模式识别中感知器算法(Perceptron Approach)的实现

这学期在学模式识别，老师布置作业让实现一些比较基础简单的算法下面是感知器算法的实现过程感知器算法是线性分类器中一个比较基础但是比较重要的算法W为权向量,g(x)为线性判别函数通过对W的调整，可实现判别函数
jsjliuyun·2022-12-16 13:16

智科模式识别期末大课设：多种方法对数据集进行手写数字识别（数据集：MINIST）

0结课作业内容（1）程序编写及报告。请大家下载70000个样本的MNIST数据集（“手写体数字70000.zip”，28*28像素），60000个用于训练，10000个用于测试！！！（2）使用的程序可以包括：1）以各类平均值为类中心的最小距离法；2）KNN法，K取1，3，5，…；3）BP神经网络；4）支持向量机；5）其他方法：深度学习CNN等。要多做几种程序，多选几种特征，进行算法对比，完成结课报
华电第一深情·2022-12-16 13:15

模式识别导论（实验三） 基于感知器算法的数字识别

实验要求：1、数据集：a)训练数据集：“实验图像“—”训练集“目录下，包含”0“，”1“，…,”9“共10个子目录，每一个子目录下包含对应的数字图像。对于每一个数字，有20张64×64的训练图像。b)测试数据集：“实验图像“—”测试集“目录下，包含”0“，”1“，…,”9“共10个子目录，每一个子目录下包含对应的数字图像。对于每一个数字，有5张64×64的测试图像。2、基本要求：两个数字（6’，‘
斑马还没睡着·2022-12-16 13:15

使用PCA降维方法的人脸识别实验（经验总结

这个实验其实是这学期选的模式识别课程的第一个实验，老师已经给好了基本的源代码，我们只需要运行就行了。但是由于老师可能是用Matlab写的程序，而我用的是免费的开源软件Octave。
zoombinde·2022-12-16 11:22

模式识别实验之PCA人脸识别

模式识别实验之PCA人脸识别（matlab实现）一、实验目的二、实验原理三、实验步骤四、matlab编程过程详解1、PCA人脸识别的基本流程2、读入ROL库数据3、PCA特征提取一、实验目的1.通过实验加深对于
那年夏天很热·2022-12-16 11:21

模式识别Eigenface_PCA

EigenFace方法人脸识别模式识别EigenFace方法人脸识别PCA降维Eigenface算法MATLAB代码程序结果PCA降维●为什么要降维：原始观察空间中的样本具有极大的信息冗余；样本的高维数引发分类器设计的
overwhelmed#·2022-12-16 10:25

模式识别作业一

习题222.(1).(1).(1).P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x|w_1)P(w_1)=0.25\times0.8=0.2P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x∣w2)P(w2)=0.6×0.2=0.12P(x|w_2)P(w_2)=0.6\times0.2=0.12P(x∣w2)P(w2)=0.6×0.2=0.12根据基于最小错误率的Bayes，该细
Fox...·2022-12-16 09:32

白板推导系列Pytorch-PCA降维

Pytorch-PCA降维前面在看花书的时候就遇到过PCA，但是花书上的推导和白板推导中的推导不太一样，花书上的推导我至今还没弄清楚，但是这个我懂了，接下来我将以mnist数据集为例实现PCA降维并利用sklearn朴素贝叶斯分类器分类导入相关包
孤独腹地·2022-12-16 09:31

基于Python+Tkinter GUI 的模式识别水果分类小程序

采用Python语言编写，并结合TkinterGUI工具制作交互式小程序开发，实现了简单的水果的边缘提取和分类。如图1-A，用户可以自定义选择路径并输出，同时可以在对话框中输入/输出结果，如图1-B。A界面展示B交互展示图1TkinterGUI展示技术路线本次课程实践一整体设计分为三个部分：利用Python实现图像处理的基础功能利用Python实现图像二值化并提取边缘利用①中的波谱信息以及②中处理
NCR1008·2022-12-16 09:30

模式识别课程大作业 Shopee 商品图像检索

文章目录大作业项目简介研究报告简介大作业项目简介在如今的信息科技时代,带有拍照功能的移动设备如手机、相机等得到了极大的普及和流行,各种各样的图片和视频可以随时随地获得,并借助互联网快速传播,这种趋势使得网络上的数字图片和视频数据呈现出爆炸式的增长.大量的数字图像信息给人们生产生活带来了许多便利的同时,也给海量图像数据管理带来了挑战,研究从海量的图像数据库中高效地查询到感兴趣的图像的技术变得越来越重
九一居士·2022-12-16 09:00

【模式识别】编程作业汇总

【模式识别】编程作业汇总前言代码仓库14道机器学习编程题1.FunctionEstimationbyParzenWindowmethod2.EM(ExpectationMaximization)3.GMM
肥宅程序员一只·2022-12-16 09:29

模式识别作业--人脸识别（python+PCA+pytorch神经网络）

模式识别作业–人脸识别（python+PCA+pytorch）1、实验原理该实验通过PCA降维+BP神经网络的算法实现对人脸数据集中人脸数据的识别2、实验步骤1、图片预处理首先将测试集和训练集图片转化为灰度图
愤怒的potato·2022-12-16 09:28

线性判别分析（LDA）相关概念及python代码实现多分类

文章目录一.概念1.1简介1.2优点1.3应用领域二.原理三.python实现四.小结箱线图介绍：一.概念  线性判别分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学、模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合
张xiao张·2022-12-16 09:35

计算机视觉、机器学习、模式识别、图像处理领域国内外期刊、会议汇总

重要国际期刊一、IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence(PAMI)(IEEE模式分析与机器智能汇刊)链接：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=34二、IEEETransactionsonImageProcessing(IP)(IEEE图像处理汇刊)链接
Jaster_wisdom·2022-12-16 08:09

机器学习、深度学习理论基础，数据推导

0：Deep概述什么是深度学习：表达学习、可扩展的机器学习、生物神经网络的近似/粗略实现、人类的监督越来越少、多阶段的特征学习过程、相较于传统模式识别激活函数分类合理的稀疏比例：70~80%，屏蔽特征过多容易出现欠拟合
SensorFusion·2022-12-16 07:00

数据挖掘与机器学习必备知识点总结：分类、聚类、回归、关联规则、神经网络

①朴素贝叶斯：原理è朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。
夜宿可可西里·2022-12-16 06:06

自动驾驶中常用的四类机器学习算法

在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者SavaramRavindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-16 04:40

【机器学习】概念总结

决策树信息增益增益率基尼指数剪枝连续值处理缺失值处理五、神经网络NP神经元模型多层前馈神经网络：误差逆传播算法（BP）参数寻优其他常见神经网络六、支持向量机线性不可分软间隔和损失正则化支持向量回归七、贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网八
可乐大牛·2022-12-15 22:36

转:机器学习算法原理解析 - 分类

转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html常见分类模型与算法距离判别法，即最近邻算法KNN；贝叶斯分类器；线性判别法，即逻辑回归算法；决策树；支持向量机
weixin_34006965·2022-12-15 13:49

Spark MLlib NaiveBayes 贝叶斯分类器

1.1朴素贝叶斯公式贝叶斯定理：其中A为事件，B为类别，P(B|A)为事件A条件下属于B类别的概率。朴素贝叶斯分类的正式定义如下：1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。2、有类别集合。3、计算。4、如果，则。那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率：1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即。3、如果各个特征
sunbow0·2022-12-15 11:57

Spark MLlib源代码解读之朴素贝叶斯分类器，NaiveBayes

SparkMLlib朴素贝叶斯NaiveBayes源代码分析基本原理介绍首先是基本的条件概率求解的公式。P(A|B)=P(AB)P(B)在现实生活中，我们经常会碰到已知一个条件概率，求得两个时间交换后的概率的问题。也就是在已知P(A|B)的情况下，如何求得P(B|A).其中P(A|B)表示在事件B发生的前提下，事件A发生的概率。其中P(A)指的是先验概率或者叫做边缘概率。因为他不需要考虑任何B方面
stevekangpei·2022-12-15 11:27

一文带你了解什么是机器学习_机器学习详细概述

机器学习(machinelearning)是计算机科学的一个分支,也可以认为是模式识别(patternrecognition)、人工智能(artificialintelligence)、统计学(statistics
CXY小嵩·2022-12-15 08:20

【机器学习】模式识别基本概念

二类分类真阳性（TP)假阳性（FP）真阴性（TN）假阴性（FN）预测为正/阳性（Positive）预测为负/阴性（Negative）真值为正/阳性TruePositive（TP）/真阳性FalseNegative（FN）/假阴性真值为负/阴性FalsePositive（FP）/假阳性TrueNegative（TN）/真阴性以新冠疫情举例：TP：小Q为新冠患者，核酸试剂检测为阳性FN：小Q为新冠患者
Q小鑫·2022-12-15 08:04

C++使用OpenCV的glob方法读取文件夹下的所有文件

可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。
TracelessLe·2022-12-15 05:54

基于改进YoloV3卷积神经网络的番茄病虫害检测

与传统的模式识别方法相比，基于深度学习的病虫害识别方法可以直接输入原始图像。
Damteen·2022-12-14 23:47

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task05 图像分割/二值化

它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，
空腹熊猫·2022-12-14 23:01

二元灰狼优化（BGWO）应用于特征选择任务（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述特征选择是当前信息领域,尤其是模式识别领域的研究热点。本文二元灰狼优化（BGWO）应用于特征选择任务问题。
荔枝科研社·2022-12-14 22:12

朴素贝叶斯算法（初学者实例入门）

ml.bbbdata.com/teach#196目录一、算法介绍二、贝叶斯概率公式与判别函数(一)贝叶斯原理(二)属于各类别的概率计算公式(三)判别函数(四)概率的实际估算三.例子讲解四、模型存储五、概念补充(一)贝叶斯原理、贝叶斯分类器与朴素贝叶斯的区别
老饼讲解机器学习·2022-12-14 20:47

朴素贝叶斯分类器

目录1贝叶斯决策论1.1后验概率1.2贝叶斯定理2.朴素贝叶斯分类算法详解3.例题分析4.朴素贝叶斯分类的优缺点1贝叶斯决策论贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策轮考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。1.1后验概率P{H0|x}是给定观测值x条件下H0出现的概率,统称
VLU·2022-12-14 20:16

机器学习（四）朴素贝叶斯

朴素贝叶斯1.朴素贝叶斯概述1.1条件概率1.2全概率公式1.3贝叶斯推论2.朴素贝叶斯分类器应用3.使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件3.1准备数据：切分文本3.2测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证4.实验小结
温蒂公主的侍卫·2022-12-14 20:41

机器学习在HEVC 视频编码中的实践

擅长图像处理、模式识别及视频压缩（H.263、H.264、H.265）等。背景与目标当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性
天天向上99·2022-12-14 19:11

Python基于OpenCV的人脸表情识别系统[源码＆部署教程]

1.项目背景人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。
群马视觉·2022-12-14 18:58

计算机视觉和模式识别领域 会议+期刊

计算机视觉和模式识别领域会议+期刊1.会议三大顶会：ICCV、CVPR、ECCV（统称ICE）计算机视觉领域顶会全称时间官网链接ICCVIEEEInternationalConferenceonComputerVision
昔年不朽·2022-12-14 17:09

计算机视觉相关会议、期刊简介

计算机视觉三大顶级会议ICCVICCV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
蓝莓小可·2022-12-14 17:09

计算机视觉会议和期刊分类

InternationalConferenceonComputerVision，国际计算机视觉大会CVPR：InternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，国际计算机视觉与模式识别大会
VR_wangkr·2022-12-14 17:08

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_八哥的机器学习深化笔记12_朴素贝叶斯...

判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。典型的判别模型包括：KNN、感知机、决策树、线性回归、逻辑斯蒂回归模型、支持向量机、神经网络、boosting提升方法。生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。之所以称为生成方法，是因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系。典型的
weixin_39726379·2022-12-14 15:13

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_经典分类模型朴素贝叶斯解读...

贝叶斯分类器在早期的自然语言处理任务中有着较多实际的应用，例如大部分的垃圾邮件处理都是用的贝叶斯分类器。
weixin_39523529·2022-12-14 15:43

机器学习——学习记录（1）贝叶斯分类器

第一步：导入各类库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportmatplotlib%matplotlibinline#一个魔法函数，能让代码嵌入notebook中。1.NumPy(NumericalPython)是Py
喜欢摸鱼的瑜·2022-12-14 15:33

第五届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2022)

第五届机器学习、模式识别与智能系统国际会议(MLPRIS2022)The5thInt'lConferenceonMachineLearning,PatternRecognitionandIntelligentSystems
watermelon85·2022-12-14 14:43

ANN：DNN结构演进History—LSTM_NN

前言语音识别和动作识别（Action、Activities）等一些时序问题，通过微分方式可以视为模式识别方法中的变长模式识别问题。
alppkk4545·2022-12-14 14:34

python svm 实例_Python支持向量机（SVM）实例

在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。Matlab中有林智仁编写的libsvm工具包可以很好地进行进行SVM训练。
玄铁匠·2022-12-14 13:04

图像处理、语音处理的应用及前沿技术_计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系...

那么下边就介绍一下计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习之间的关系。
weixin_39917811·2022-12-14 09:42

二元灰狼优化（BGWO）应用于特征选择任务（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述特征选择是当前信息领域,尤其是模式识别领域的研究热点。该代码演示了BGWO如何使用基准数据集Main解决特征选择问题。
wlz249·2022-12-14 06:42

利用2阶分数阶微分掩模的边缘检测（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述边缘检测是图像处理的一个重要环节，也是进行信息提取与模式识别的一个基本手段。
荔枝科研社·2022-12-14 06:00
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