2018年10月16日

【计算机算法设计与分析】——5.1动态规划一般方法5.2多段图

摘要： 阅读全文

posted @ 2018-10-16 15:54 Charlie_ODD 阅读(450) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】——4.3离散K-L变换

摘要： 全称：Karhunen-Loeve变换（卡洛南-洛伊变换） 前面讨论的特征选择是在一定准则下，从n个特征中选出k个来反映原有模式。 这种简单删掉某n-k个特征的做法并不十分理想，因为一般来说，原来的n个数据各自在不同程度上反映了识别对象的某些特征，简单地删去某些特征可能会丢失较多的有用信息。 如果将 阅读全文

posted @ 2018-10-16 14:48 Charlie_ODD 阅读(1207) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】——4.2特征选择

摘要： 设有n个可用作分类的测量值，为了在不降低（或尽量不降低）分类精度的前提下，减小特征空间的维数以减少计算量，需从中直接选出m个作为分类的特征。 问题：在n个测量值中选出哪一些作为分类特征，使其具有最小的分类错误？ 从n个测量值中选出m个特征，一共有 中可能的选法。 一种“穷举”办法：对每种选法都用训练 阅读全文

posted @ 2018-10-16 14:30 Charlie_ODD 阅读(715) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】——4.1模式分类可分性的测度

摘要： 特征选择和提取 特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题 前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征； 这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到分类器的设计及其性能； 假若对不同的类别，这些特征的差别很大，则比较容易设计出具有较好性能的 阅读全文

posted @ 2018-10-16 14:15 Charlie_ODD 阅读(1838) 评论(0) 推荐(1) 编辑

【模式识别与机器学习】——3.10决策树

摘要： 决策树，或称多级分类器，是模式识别中进行分类的一种有效方法，对于多类或多峰分布问题，这种方法尤为方便。 利用树分类器可以把一个复杂的多类别分类问题，转化为若干个简单的分类问题来解决。 它不是企图用一种算法、一个决策规则去把多个类别一次分开，而是采用分级的形式，使分类问题逐步得到解决。 一般来讲，一个 阅读全文

posted @ 2018-10-16 13:59 Charlie_ODD 阅读(594) 评论(0) 推荐(0) 编辑