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课程
模式识别
人工智能类//
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介绍
目录

课程概述

《模式识别》是研究信息分类识别的理论和方法的学科,综合性、交叉性强。从内涵讲,模式识别是一门数据处理、信息分析的学科,从应用讲,属于人工智能、机器学习的范畴。理论上它涉及的数学知识较多,用到概率论、线性代数、计算机技术等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别,可用于军事、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。

课程目标

考核评价

讲师介绍

详细介绍

01模式识别基础知识
01模式识别基础知识

(486s)

02k-means聚类
02k-means聚类

(472s)

03最小错误率贝叶斯决策
03最小错误率贝叶斯决策

(506s)

04最小风险贝叶斯决策
04最小风险贝叶斯决策

(545s)

05最大似然估计
05最大似然估计

(462s)

06线性判别函数
06线性判别函数

(676s)

07Fisher
07Fisher

(444s)

08k近邻
08k近邻

(529s)

09特征提取和选择
09特征提取和选择

(541s)

10PCA算法
10PCA算法

(655s)

承办单位:工业和信息化部教育与考试中心  技术支持:杭州沃土教育科技股份有限公司