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适当时,可以使同一类模式的特征点在特征空间中某个子区域内分布,另一类模式的特征点 在另一子区域分布(例如苹果和橙子的问题)。这样,我们就可以用空间中的一些超曲面将 特征空间划分为一些互不重叠的子区域,使不同模式的类别在不同的子区域中。这些超曲面 称为判别界面,可以用一个方程来表示:
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一、实验目的 1 .掌握醇脱水制醚的反应原理和实验方法。 2 .学习使用分水器的实验操作
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4.1 概率论基本知识 4.3 最小平均风险准则贝叶斯分类器
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复旦大学:《光子学器件与工艺 Photonics Devices and Technology》教学案例_平面光波导分路器及其在无源光网络中的应用 PLC Splitter In PON System
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电子科技大学:《模式识别 Pattern Recognition》课程教学资源(课件讲稿)第四章 非线性分类器
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电子科技大学:《模式识别 Pattern Recognition》课程教学资源(课件讲稿)第三章 线性分类器
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了解酯的制备原理; 掌握共沸取水的原理和应用; 学习分水器的使用
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1 引言 2 几种常用的决策规则 3 正态分布时的统计决策 4 关于分类器的错误率问题
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【机器学习】面向局部线性回归分类器的判别分析方法
文档格式:PDF 文档大小:2.65MB 文档页数:8
【机器学习】动态数据约简的神经网络分类器训练方法研究
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