北京邮电大学模式识别课件分享

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。

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。

第05章模式识别导论中，详细探讨了参数估计与非参数估计的重要性。最大似然估计假设了待估参数θ为未知确定量，样本独立抽取并按类别分组。每类样本独立处理，利用学习样本估计各类概率密度。

解析2、假定两类协方差矩阵相等∑=∑1+∑2

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。

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

本讲义由北京邮电大学杨鸿文老师编写，面向MATLAB初学者，帮助学生快速掌握MATLAB基础知识和编程技巧。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等领域技术。本教程深入探讨了数据挖掘的理论知识，帮助学生理解和掌握数据挖掘的核心概念和方法。第一章介绍了数据挖掘的基本概念和流程，强调通过分析数据发现潜在模式和规律。讲解了分类、聚类、关联规则学习和预测等任务类型，及其在实际应用中的意义。第二章深入探讨了特征工程的重要性和技术，包括特征选择策略、特征提取和降维技术。教程还可能涵盖了决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等典型模型及其应用场景。总体而言，本教程为学习和应用数据挖掘提供了全面的学习框架和实践指导。

数据仓库在信息技术领域扮演着重要角色，专为高效数据分析和决策支持而设计。北京邮电大学提供的这些课件，从“01引言.ppt”开始，系统地介绍了数据仓库的基本概念和历史背景。课程涵盖了数据仓库架构、数据模型设计、元数据管理及数据挖掘应用，为学习者提供了全面理解和实用技能。这些资源不仅适合想深入了解数据仓库的专业人士，也适用于希望提升数据分析能力的企业决策者。