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贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提: 目标(事物)的观察值是随机的,服从一定的概率分布。 即:模式不是一个确定向量,而是一个随机向量
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§9.1 Analog Modulation模拟调制 §9.2 Binary Digital Modulation二进制数字调制 §9.3 Error Probabilities for Binary Modulation 二进制调制的出错概率 §9.4 Effect of Rayleigh Fading on Bit Error Rats 瑞利衰落对误码率的影响 §9.5 M-ary Digital ModulationM维的数字调制
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1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数; 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望
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1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器
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北京大学:《模式识别》课程教学资源(课件讲稿)概率密度函数的估计(第二部分)
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电子科技大学:《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第1章 预备知识 第1节 概率空间
文档格式:PDF 文档大小:437.51KB 文档页数:6
北京大学:《模式识别》课程教学资源(课件讲稿)概率密度函数的估计(第三部分)
文档格式:PDF 文档大小:585.76KB 文档页数:5
北京大学:《模式识别》课程教学资源(课件讲稿)概率密度函数的估计(第一部分)
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南京大学:《计算机问题求解》课程教学资源(PPT课件讲稿)概率分析与随机算法
文档格式:PPTX 文档大小:860.33KB 文档页数:32
南京大学:《计算机问题求解》课程教学资源(PPT课件讲稿)离散概率基础
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