《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第10章 学习规则集合

• 概念学习 – 给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别 的一般定义。 • 搜索的观点 – 在预定义的假设空间中搜索假设，使其与训练样例 有最佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构 • 算法收敛到正确假设的条件 • 归纳学习的本质，从训练数据中泛化的理由

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第5章 评估假设

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

3.4.1 图像分析引言 3.4.2 图像分析系统的组成 3.4.3 模式与模式类 3.4.4 决策论法 3.4.5 结构法

4.3.1 有损压缩引言 4.3.2 有损预测编码 4.3.2.1 最优预测器 4.3.2.2 最优量化器 4.3.3 变换编码

5.1 基于互联网的图像系统 5.2 面向图像检索的内容匹配 5.3 面向版权保护的数字水印

• 1.2 基本系统 – 图像的输入 – 图像的存储 – 图像的显示 – 图像的打印

2.3.1 傅立叶变换导言 – 理论基础、连续与离散的傅立叶变换 2.3.2 二维傅立叶变换特性 – 可分离性、周期与共轭对称、平移性、 – 旋转特性、线性与相似性 、均值性、 – 拉普拉斯、卷积与相关 2.3.3 快速傅立叶变换 – FFT算法、逆向FFT算法、算法实现

3.1.2.4 空域过滤器 1) 空域过滤器的基本概念 2) 钝化过滤器 3) 锐化过滤器