本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；
第2章介绍贝叶斯决策理论；
第3章介绍概率密度函数的参数估计；
第4章介绍参数判别分类方法；
第5章介绍聚类分析；
第6章介绍特征提取与选择；
第7章介绍模糊模式识别；
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；
第2章介绍贝叶斯决策理论；
第3章介绍概率密度函数的参数估计；
第4章介绍参数判别分类方法；
第5章介绍聚类分析；
第6章介绍特征提取与选择；
第7章介绍模糊模式识别；
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。
2025/8/24 3:12:36
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授课教师：冯婕模式识别第一章绪论模式识别第二章贝叶斯决策理论模式识别第三章线性判别函数模式识别第四章近邻法……
2024/1/28 20:51:11
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概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。
这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。
这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。
2023/10/3 17:35:01
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使用Matlab实现，包括一维特征最小错误率bayes分类器；
二维特征最小错误率bayes分类器；
二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。
二维特征最小错误率bayes分类器；
二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。
2023/9/30 23:21:55
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模式识别（第二版）张学工清华高清晰pdf下载《模式识别第二版》是清华大学自动化系教材，主要讨论统计模式识别理论和方法，第一版包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择，以及聚类分析，等等。
多数章后附有习题，适合于数学和自学。
本书除了可作为高等院校自动化、计算机等专业研究生和高年级学生的模式识别教材外，也可供计算机信息处理、自动控制、地球物理、生物信息等领域中从事模式识别工作的广大科技人员和高校师生参考。
多数章后附有习题，适合于数学和自学。
本书除了可作为高等院校自动化、计算机等专业研究生和高年级学生的模式识别教材外，也可供计算机信息处理、自动控制、地球物理、生物信息等领域中从事模式识别工作的广大科技人员和高校师生参考。
2023/8/10 8:55:55
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对贝叶斯决策进行决策和学习对数据进行提取，然后利用贝叶斯进行决策，另外还实现贝叶斯学习
2023/7/19 22:03:35
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基于最小风险贝叶斯决策对细胞异常与否的分析，.m文件，代码框架明确，备注清晰，有利于学习，可直接更改数据及参数用于其他方面的分析。
2023/6/6 15:15:43
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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