模式识别导论第07章求k尾等效状态

依据规则Ⅱ进行文法推导： VT：δ(q0, a) = (q0, λ )，δ(q0, b,b) = (q0, λ )，δ(q0, c) = (q0, λ )，δ(q0, d) = (q0, λ ) 以 x=caadbb 为例，根据规则Ⅰ和Ⅱ合成新规则进行推导： (q0, S ) →无（先输入空格λ），由此得到 (q0, S) (q0, CA) (q0,aAb) (q0,aAbb) (q0,dbb) (q0,b ) (q0, λ) 完成推导。

北京邮电大学盛立东教授主讲《模式识别导论》课件，包含模式识别基本概念、模式分类与聚类、特征提取、机器学习方法在模式识别中的应用等内容。

如图所示，随着初始分类k值的增加，准则函数迅速下降，经过拐点A后下降速度逐渐减缓。拐点A即为最佳初始分类。

二、模式识别的发展史 1929年，G. Tauschek发明了阅读机，能够识别0-9的数字。30年代，Fisher提出了统计分类理论，为统计模式识别奠定了基础。因此，在60至70年代，统计模式识别迅速发展。但随着被识别模式的复杂化及特征维度增加，出现了著名的“维数灾难”。不过，随着计算机运算能力的飞速提升，这一问题得到了有效缓解。尽管如此，统计模式识别仍然是目前模式识别领域的主要理论之一。

分享北京邮电大学模式识别课程的课件资料，内容为《模式识别导论》第八章：模糊模式识别。

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

在以下示例中，我们展示了图灵机如何运行，并探讨了句法结构模式识别导论第07章的内容。具体而言，输入为x=0011时，图灵机的运行过程如下：(q0, 0011,1 ) → (q1, x011,2 ) → (q1, x011,3 ) → (q2, x0Y1,2) → (q4, x0Y1,1 ) → (q0, x0Y1,2 ) → (q1, xxY1,3 ) → (q1, xxY1,4 ) → (q2, xxYY,3) → (q2, xxYY,2 ) →(q3, xxYY,3 ) →(q3, xxYY,4 ) → (q3, xxYY,5 ) → (q5, xxYYY,6) q5 ∈F ∴ X＝0011被接受

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。