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文档简介

模式识别重点本次模式识别试题有三种题型，共10道，简答5道，计算3道，设计分析2道。目录TOC\o"1-2"\h\u2516502模式识别课件-第二次课-贝叶斯决策理论 26695P28-P29:基于最小风险的贝叶斯决策 210298P12-P27:可参考 3717703模式识别课件-第三次课-概率密度函数的估计（part1） 1127064P80:ML估计和Bayesian估计的比较 111530505模式识别课件-第五次课-线性判别函数 1212520P59:阈值，用y0（1）计算 1231109P60-P61:Fisher方法实现步骤 1210734P63-P66:例题 131315706PR课件-非线性判别函数partI 1623197P38-P39：K-近邻法 167952P40：例子，K不同，周围样本如何变化 1721655P42：近邻法的错误率，误差的上下界 182248108PR课件-特征选择与提取partI 197526P13-P15：特征选择与特征提取 1928365P16：例子 20929909PR课件-特征选择与提取(partII) 215626P67-P68：模式识别系统设计 21718010PR课件-无监督学习与聚类 22948P81-P94：分级聚类方法 2232337P84：树图 2323593P87:相似性度量方法 252925413PR课件-机器学习partII 295872P27-P33：支持向量机 2921022P49-P50:SVM的特点 321907714PR课件-神经网络 3413102P21-P26：M-P神经元模型 3421637P33-P34：激活函数 3711194P47-P48：多神经元感知器（注意如何做到无拒实） 3819674P51：异或问题 3911250P57-P59：思考题 3902模式识别课件-第二次课-贝叶斯决策理论P28-P29:基于最小风险的贝叶斯决策P12-P27:可参考03模式识别课件-第三次课-概率密度函数的估计（part1）P80:ML估计和Bayesian估计的比较05模式识别课件-第五次课-线性判别函数P59:阈值，用y0（1）计算P60-P61:Fisher方法实现步骤P63-P66:例题06PR课件-非线性判别函数partIP38-P39：K-近邻法P40：例子，K不同，周围样本如何变化P42：近邻法的错误率，误差的上下界08PR课件-特征选择与提取partIP13-P15：特征选择与特征提取P16：例子09PR课件-特征选择与提取(partII)P67-P68：模式识别系统设计10PR课件-无监督学习与聚类P81-P94：分级聚类方法P84：树图P87:相似性度量方法13PR课件-机器学习partIIP27-P33：支持向量机P49-P50:SVM的特点14PR课件-神经网络P21-P26：M-P神经元模型P33-P34

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