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基于最小错误率决策
2013年05月06 - 理论上的东西,就不写了,也写不出什么有价值的东西,资料太多了。后文很多关于原理的讲述都给出了其他文章的引用。 分享一个比较简单易懂的决策理论与统计判别方法。 数据集: Dataset .txt
最小错误率决策
2015年07月24 - P e x p x mathit d x 这就是最小错误率决策。在上式中,P e x ,p x P e x ge ,p x ge 对于所有的xx均成立,故minP e minP e 等同于对所有
最小错误率决策
2015年07月24 - P e x p x mathit d x 这就是 最小错误率决策。 在上式中, P e x ,p x P e x ge ,p x ge 对于所有的 x x均成立,故 minP e minP e
基于最小错误率决策
2014年11月09 - 本文主要参考资料 最小错误率是在统计的意义上说的,请注意其含义。 在这里要弄清楚条件概率这个概念。P 是条件概率的通用符号,在 后边出现的 为条件,之前的 为某个事件,即在某条件 下出现某个事件
【ML学习笔记】17:多元正态分布下极大似然估计最小错误率决策
2018年01月03 - 简述多元正态分布下的最小错误率 如果特征的值向量服从d元正态分布,即其概率密度函数为: 即其分布可以由均值向量和对称的协方差矩阵 唯一确定。 如果认为样本的特征向量在类内服从多元正态分布
模式识别(Pattern Recognition)学习笔记(三)——最小错误率决策
2016年04月12 - nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 模式识别问题中,我们分类时最希望分类错误率可以降到最低,因此从这个目标出发,得到的分类决策就被称作最小错误率决策,该决策
基于最小错误率的图像分割算法的研究
2013年10月20 - 图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一,它是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理 模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中的关键步骤。多年
CIFAR-10数据集图像分类【PCA+基于最小错误率决策
2018年11月19 - CIFAR 和CIFAR 均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片。而本次实验采用CIFAR 数据集,该数据集共有 张彩色图像,这些图像是 ,分为 个类,每类 张图。这里
最小错误率训练
2012年09月29 - nbsp nbsp nbsp nbsp 最近看Franz JosefOch的Paper Minimum Error Rate Training in Statistical MachineTransl
最小错误率贝叶斯分类器
2017年03月29 - 摘要:本次实验的主要内容是编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器,其中假设两个模式类的条件概率分布均为高斯分布。本次实验自定义一个函数self mvnrnd varargin ,输入 个

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