模式识别第4页

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

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

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

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

【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

目录1初识模式识别2K-近邻法2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，

Sarapines Programmer·2023-12-25 15:05

2022-09-29

网络与计算机技术国际学术会议(ICAICNCT2022)征稿主题*AI架构和应用代理*信息检索和集成*数据挖掘*计算机视觉和图像重建*计算机游戏*自然语言处理*基于知识的系统*概率和不确定推理*专家系统*模糊系统*模式识别

论文小天才·2023-12-25 06:58

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-12-25)

复杂系统中因果影响的谱排序;盗贼博弈与复杂网络中其他集中度度量之间的相关性;国家赞助的社交媒体宣传的多模式识别;理解日本三大都市圈COVID-19爆发期间的出行方式变化;展现在线照片共享的真实生活效果;

ComplexLY·2023-12-25 01:42

【模式识别】探秘分类奥秘：最近邻算法解密与实战

目录1初识模式识别2最近邻法2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做出决策的技术

Sarapines Programmer·2023-12-24 14:56

模式识别与机器学习（十一）：Bagging

1.原理Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名的代表.从名字即可看出，它直接基于自助采样法(bootstrapsampling)。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现，有的则从未出现，初

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:26

【机器学习】模式识别

1概述模式识别，简单来讲，就是分类问题。

qq_1532145264·2023-12-23 23:28

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

1.原理提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：fM(x)=∑m=1MT(x;θm)f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\theta_m)fM(x)=m=1∑MT(x;θm)其中，T(x;θm)T(x;\

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

模式识别与机器学习（九）：Adaboost

1.原理AdaBoost是AdaptiveBoosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数再确定最后的强分类器。1.算法步骤首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:37

模式识别与机器学习（八）：决策树

1.原理决策树（DecisionTree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。一般，一棵决策树包含一个根节点，若干个内部结点和若干个叶结点。叶结点对应于决策结果，其他

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:06

【模式识别】探秘判别奥秘：Fisher线性判别算法的解密与实战

目录1初识模式识别2Fisher线性判别2.1研究目的2.2实验环境2.3实验内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3结果分析2.4实验体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-23 18:11

安全领域中的机器学习

网络安全自学篇（二十二）|基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习转载】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1620383一、机器学习与其它领域的联系模式识别

Anthons·2023-12-23 18:24

模式识别第二章统计决策方法贝叶斯决策理论

title:模式识别第二章统计决策方法贝叶斯决策理论date:2017-03-2618:47:48categories:ML/卢晓春模式识别引论mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2023-12-23 16:03

Python编程技巧 – 使用正则表达式

当今时代，越来越多的计算机软件在做模式识别的工作，尤其是语言模式识别，例如对单词

Jackson@ML·2023-12-22 20:37

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

目录1初识模式识别2K-均值聚类2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2数据集准备2.3.3实验步骤2.3.4结果分析2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-22 20:43

力扣题目学习笔记(OC + Swift)17. 电话号码的字母组合

关键字：所有组合模式识别：搜索算法解题思路：自顶向下的递归实现深度搜索定义子问题在当前递归层结合子问题解决原问题SwiftfuncletterCombinations(_digits:String)->

Jarlen John·2023-12-22 16:28

汤晓鸥：以科技改变世界，以教育照亮未来

他在AI领域有着深厚的研究背景和丰富的实践经验，其主要研究方向是计算机视觉（CV）、模式识别和视频处理。

BFT白芙堂·2023-12-22 13:15

人工智能可以战胜人类智慧大脑么？

一、AI在特定任务上的超越：许多领域，如数据分析、模式识别和自动化任务中，AI已经表现出超越人类的能

HUIBUR科技·2023-12-21 19:55

YOLO-NAS：面向目标检测的下一代模型

（YouOnlyLookOnce）是一系列计算机视觉模型，自从JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi于2016年在CVPR（计算机视觉与模式识别

小北的北·2023-12-21 17:22

【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术

目录1初识模式识别2PCA人脸识别2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1PCA人脸识别方法2.3.2PCA人脸识别流程2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-21 12:05

车牌识别技术的应用与前景展望

引言：车牌识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要应用之一，近年来得到了广泛的关注和应用。它通过采集、分析车辆的车牌信息，实现了自动识别、跟踪和验证等功能，为交通管理、安全监控等领域带来了诸多便利。

从懒虫到爬虫·2023-12-21 11:22

BP神经网络原理

它可以用来解决分类、回归、模式识别、数据挖掘等多种问题。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，其中隐层可以包含多个神经元，用于处理输入数据的非线性映射关系。BP神经网络的训练过程包

Annual Mercury·2023-12-21 01:29

ccfb类会议有哪些_CCF推荐国际学术会议

类别如下计算机系统与高性能计算，计算机网络，网络与信息安全，软件工程，系统软件与程序设计语言，数据库、数据挖掘与内容检索，计算机科学理论，计算机图形学与多媒体，人工智能与模式识别，人机交互与普适计算，前沿

weixin_39545310·2023-12-20 13:40

【赠书活动】OpenCV4工业缺陷检测的六种方法

在工业缺陷检测中，OpenCV被广泛应用于图像处理、特征提取和模式识别等方面。本文将介

想你依然心痛·2023-12-20 06:47

【算法】NOIP2003神经网络

题目描述人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。

一只大黄猫·2023-12-19 19:36

EASYOCR：一款简单而准确的Python光学字符识别库

这个过程是通过机器学习算法和模式识别技术来实

小北的北·2023-12-18 02:06

基于hfl/rbt3模型的情感分析学习研究——文本挖掘

高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些派生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中），产生结构化数据，并最终评价和解释输出。

Yuule·2023-12-17 20:45

哀悼！中国 AI 领军人物、商汤科技创始人汤晓鸥去世

20世纪60年代，统计模式识别最早应用

CSDN资讯·2023-12-17 18:09

基于BP神经网络的驾驶模式识别，基于BP神经网络的驾驶行为识别

神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数遗传算法原理遗传算法主要参数遗传算法流程图完整代码包含数据下载链接：基于BP神经网络的驾驶模式识别

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-16 17:11

分类（四）—— 支持向量机

K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势

shi_jiaye·2023-12-16 17:42

“未来医疗揭秘：机器学习+多组学数据，开启生物医学新纪元“

在这个充满希望的时代，机器学习以其强大的计算能力和模式识别能力，正在生物医学领域发挥着越来越重要的作用。通过集成多组学数据，机器学习不仅可以帮助我

YHJX57·2023-12-16 12:26

101基于matlab的极限学习机ELM算法进行遥感图像分类

101matlab遥感图像分类模式识别(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2023-12-16 02:39

AIGC：初学者使用“C知道”实现AI车牌号识别（Java）

Java自动识别车牌号需要使用图像处理和模式识别技术。以下是一个简单的流程：1.获取图像：使用网络摄像头或者从本地文件中读取图像。

Aimin2022·2023-12-15 09:50

TensorFlow深度学习目标检测模型及源码架构解析

AI前线导语：目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。

chiluo1155·2023-12-06 09:19

SVM

0.引言支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

Liopisces·2023-12-06 05:47

机器学习算法工程师

职位要求1、扎实的数学功底和分析技能，精通计算机视觉中的数学方法；高等数学(微积分)、线性代数（矩阵论）、随机过程、概率论、摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等；2、具备模式识别

prolrj2015·2023-12-05 23:48

模式识别与机器学习（七）：集成学习

集成学习1.概念1.1类型1.2集成策略1.3优势2.代码实例2.1boosting2.2bagging2.3集成1.概念集成学习是一种机器学习方法，旨在通过组合多个个体学习器的预测结果来提高整体的预测性能。它通过将多个弱学习器（个体学习器）组合成一个强学习器，以获得更准确、更稳定的预测结果。在集成学习中，个体学习器可以是同质的（使用相同的学习算法，但在不同的训练集上训练）或异质的（使用不同的学习

从零开始的奋豆·2023-12-03 08:29

【EI会议征稿】第三届图像，信号处理与模式识别国际学术会议（ISPP 2024)

第三届图像，信号处理与模式识别国际学术会议（ISPP2024)20243rdInternationalConferenceonImage,SignalProcessingandPatternRecognition

搞科研的小刘选手·2023-12-02 12:59

图像形状及数量识别（matlab实现）

、图像处理1.图像去噪2.图像锐化3.边缘提取4.特征匹配二、matlab实现三、总程序代码结语概述基于视觉的沙粒形状识别系统模型需要借助计算机对特征的信息处理和分析，实现像人一样的智能识别，所以通常模式识别与机器学习存在着一定的联系

一寸光阴不可轻·2023-12-01 23:21

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