《模式识别入门》是一本原版书,内容相当有用,包含相关的MATLAB代码,适合作为美国高校**教材。
An_Introduction_to_Pattern_Recognition
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根据提供的文件信息,这份文档总结了《Pattern Recognition and Machine Learning》一书中的关键概念和解题示例,主要帮助教学导师理解并教学相关知识点。以下为部分重点内容:
1. 核心知识点概述
概率分布:第一章涵盖概率论基础,包括随机变量、联合分布和条件分布等,为模式识别提供概率框架。
线性回归模型:第三章详细讨论线性回归及其推导,通过最小二乘法解析其参数估计。
线性分类模型:第四章介绍了线性模型在分类任务中的应用,如逻辑回归。
神经网络:第五章深入探讨多层感知机模型,包含其结构、训练方法及实际应用。
核方法:第六章详细介绍核函数及其在非线性可分数据中的
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收集了一个大型数据库,其中包含8个手势的1,000多个样本。隐马尔可夫模型(HMM)、K最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)在基准测试中进行了测试。实验结果表明,所采用的方法可以有效地识别手势。
为了促进对此主题的研究,向公众提供了源代码和数据库。指示在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。在MATLAB中运行“ SVM.m”脚
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