《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第3章 决策树学习

《机器学习》课程配套教学电子教案（PPT课件讲稿）第8章 基于实例的学习

《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

《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

1.1基本概念 图像的表示 图像的质量 图象的颜色 图像的像素

第一节 图像压缩的基本概念 4.1.1 数据冗余 4.1.2 保真度标准 4.1.3 图像压缩模型 第二节 无损压缩 4.2.1 基于字典的压缩 4.2.2 统计编码 4.2.3 无损预测编码

4.4.1 压缩标准简介 4.4.2 连续调图像压缩标准 4.4.3 二值图像压缩标准

• 第一章 数字图象基础 • 第二章 数字图象处理基础 • 第三章 数字图象分析 • 第四章 数字图象压缩 • 第五章 数字图象与互联网

• 2.1 图像运算 –算术运算 –逻辑运算 • 2.2 空域变换 –几何变换 –非几何变换