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。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

系统介绍模式识别概念和方法 涵盖监督和非监督模式识别 整合前沿内容：神经网络、支持向量机等 适用于自动化、计算机等专业教材和相关领域参考

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

模式识别这一块，简单来说就是让机器从各种数据中识别出有规律的模式，挺有趣的。你可以把它想象成让电脑学会从图片、声音或者文本中分辨出不同的类别。比如说，你可以教它通过特征来判断图片中的猫和狗。这个过程有点像用眼睛看一个东西时，自动区分出它是车、还是人，或者是风景。比如，模式识别系统里面有个重要的环节就是特征提取，也就是从复杂的数据中提取出最能代表它的信息。通过一些统计方法，像Fisher 线性判别，可以把数据分成不同的类别。不过，模式识别也不全是有标签的数据，有些时候要用聚类算法，把数据分到不同的组里，甚至不需要事先知道类别。聚类是无监督学习的一种方式，不用标签，机器自己就能找出数据之间的关系。