女儿语录（一）

为什么还有人不会CNN啊？写这么详细你还不看呐QWQ

 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。      模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值

本文来源：http://blog.csdn.net/aladdina/archive/2009/05/01/4141177.aspx 最近正在补习关于EM, ML, MAP方面的知识, 搜到了这篇文章, 觉得写的不错, 就直接拿过来了^_^     国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年1

true_funn_samplesn_samplestrue_funread_csvshow需要注意的是，虽然算法读取了CSV文件，但在后续的模型训练和可视化过程中，并没有使用这些数据。模型是基于随机生成的带有噪声的数据进行训练和可视化的。如果目的是使用CSV文件中的数据进行训练和可视化，那么应该使用这些数据替换掉随机生成的数据。

本学期选了模式识别的课程，该期末考试了， 将本课程的几种基本算法整理一下。  1.最近邻算法 （1）最近邻算法：为了判定未知样本的类别，以全部训练样本作为代表点，计算未知样本与所有训练样本的距离，并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据。  （2）公式表达：对于S类别问题，每类有Ni个样本，则第i类的识别函数是(i=1,2,…S) 2.

1.介绍   BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值变化量。大的学习速率可能导

实验一：最大最小距离聚类法 算法源程序如下： #if 1 #include #include #define N 10 using namespace std; struct XX { float a; float b; int flag; }X1[N] ={{0,0,0},{3,8,0},{2,2,0},{1,1,0},{5,3,0},{4,8,0},{6,3,0},{5

模式识别算法体系   模式识别算法体分为两大类：   （1）统计模式识别（主流）   将样本转化为多维特征空间中的点，再根据样本的特征取值情况和样本集的特征值分布情况，确定分类决策规则   1）线性分类器：最基本的统计分类器通过寻找线性决策分类边界实现特征空间中的类别划分。（感知机，LMSE算法，支持向量机）   2）贝叶斯分类器：基于不同类样本在特征空间中的概率分布，以逆概率推理的贝叶斯公式，来得到类别划分的结果。（最小错误率，最小风险，朴素贝叶斯）   3）最近邻分类器：把学习过程隐藏到分类决策中，通过