本書是清華大學(xué)自動化教材,主要討論統(tǒng)計(jì)模式識別理論和方法,包括了貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數(shù)、近鄰規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、特征提取和選擇、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊模式識別、模擬退火和遺傳算法，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)等內(nèi)容，還介紹了模式識別在人臉識別、說話人語音識別及字符識別等中的應(yīng)用實(shí)例。
標(biāo)簽： 清華大學(xué) 教材 判別 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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一個(gè)可以簡單實(shí)現(xiàn)模塊的拖曳、鎖定、最大化、最小化控制的示例，用簡單新聞系統(tǒng)來展示。采用了SqlHelper進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作。
上傳時(shí)間： 2014-12-02
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matlab編寫的多元變量最小化問題的downhill方法求解
標(biāo)簽： downhill matlab 編寫 多元
上傳時(shí)間： 2014-01-02
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最小化Excel到系統(tǒng)托盤 最小化Excel到系統(tǒng)托盤
標(biāo)簽： Excel
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機(jī)算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項(xiàng)式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項(xiàng)式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問題,用于文本分類無需進(jìn)行特征選擇.研究發(fā)現(xiàn),隨著多項(xiàng)式核階數(shù)的升高,SVM文本分類器會出現(xiàn)過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,并且特征數(shù)越多越明顯,特征選擇是必需的.通過估計(jì)函數(shù)集的VC維,基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論對此問題進(jìn)行分析,得出的結(jié)論跟實(shí)驗(yàn)結(jié)果相符.
標(biāo)簽： SVM 多項(xiàng)式 風(fēng)險(xiǎn) 準(zhǔn)則
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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VB編寫托盤程序,能讓VB做的軟件最下化在托盤區(qū)~!
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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一個(gè)大學(xué)時(shí)候做的編譯原理的實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)內(nèi)容是正則表達(dá)式到NFA到DFA到最小化DFA最終生成詞法分析代碼的整個(gè)過程的演示.那時(shí)由于時(shí)間關(guān)系,詞法分析代碼自動生成部分還沒完成.
上傳時(shí)間： 2016-05-01
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程序托盤圖標(biāo),最小化程序托盤示例,
標(biāo)簽： 程序
上傳時(shí)間： 2016-05-22
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VC中常用知識匯總,告訴你如何改變窗口的圖標(biāo),如何改變窗口的缺省風(fēng)格,如何讓窗口和 MDI窗口一啟動就最大化和最小化,如何限制窗口的大小
上傳時(shí)間： 2016-05-25
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集文件復(fù)制,加密,汽泡,最小化托盤,備份壓縮加密ACCESS數(shù)據(jù)庫的源代碼
標(biāo)簽： ACCESS 加密 備份 數(shù)據(jù)庫
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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