Pattern Recognition

《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。

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应用，尤其是支持向量机（SVM）。 图形模型：第八章聚焦于概率图模型，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场，用于描述变量间的依赖关系。 2. 题解示例解析 示例1：线性回归参数估计 题目描述：给定训练数据集，求解线性回归模型参数。解答过程：- 根据公式(1.2)，代入(1.1)并求导，得出关于参数的方程组；- 对每个样本，依据线性组合形式计算梯度，并令梯度等于0，形成参数方程。- 整理后得到线性方程组，进而解得参数。 示例2：正则化最小二乘法 题目描述：正则化最小二乘法与普通最小二乘法的区别及求解方法。解答过程：- 正则化最小二乘法在误差函数上增加正则项以抑制过拟合。- 方程组形式与普通最小二乘法相似，但矩阵 $(A_{ij})$ 替换为 $(A_{ij} + \lambda I_{ij})$，其中 $\lambda$ 为正则化系数。

该负荷预测数学代码存储库包含用于神经网络训练和预测电负载的代码。此代码是用MATLAB编写的，为电力负荷预测提供精确的解决方案，帮助实现能源管理的优化。利用模式识别神经网络，模型能够从历史数据中提取特征，进而预测未来负荷趋势。

本教程简要介绍了基于梯度下降和delta规则的反向传播算法下多层神经网络的训练及其数值实现。在MATLAB环境中模拟网络，训练它解决字符识别问题和著名的XOR问题。获得的结果非常有趣，表现出优异的性能。由于该算法是函数的近似，它适用于许多需要系统识别和模式分类的问题。关键词：神经网络，多层感知器，训练，模式识别，反向传播，delta规则，梯度下降。

Pattern Classification一书中的MATLAB代码，提供了经典的各种算法的MATLAB实现。

KNN基于MATLAB的惯性手势识别介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 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”脚本（需要libsvm）。在MATLAB中运行“ KNN.m”脚本。“ struct.mat”存储预先计算的数据。 笔记：如果使用数据库，请引用：谢春雨，栾尚珍，王海南，张宝昌：基于手机的手势识别基准。CCBR 2016：432-440。联系张宝昌。

这是一个用MATLAB语言编写的车牌识别程序，该程序能够完整识别车牌的字样，并且将每个识别的号码保存在一个Excel表格中，便于后续的查询和管理。 功能概述 图像输入：用户提供带有车牌的图像，程序将自动识别并提取车牌部分。 字符识别：通过图像处理技术，程序可精确识别车牌上的文字和数字。 结果输出：所有识别的车牌号会按顺序保存在Excel文件中，方便数据存储和访问。 使用方法 将车辆图像输入到程序中。 程序自动进行车牌区域定位和字符分割。 最终识别的号码会输出至Excel表格，以便后续数据分析和追踪。 该程序适用于交通管理、停车场管理等多种场景。

POSA2是POSA系列的第二卷，于2000年出版。POSA2中的17个模式构成了一个模式语言，涵盖了与并发和网络相关的各种问题。这些模式包括服务访问和配置、事件处理、同步和并发等核心元素。所有模式均提供了丰富的示例，并展示了在多种编程语言（包括C++、C和Java）中的应用。

该人脸识别小系统基于Fisher判别原理，采用MATLAB编写，具备友好的GUI接口。

Fingerprint Recognition Source Code - MATLAB Version This source code implements fingerprint recognition using MATLAB. The code includes several stages such as image preprocessing, feature extraction, and matching. The provided fingerprint images are used as input for the system. Main Features: Image Preprocessing: Enhances fingerprint image quality for better recognition accuracy. Feature Extraction: Identifies distinctive features of the fingerprint like minutiae points. Matching Algorithm: Compares fingerprints to find similarities. Included in the package are fingerprint images used for testing the algorithm. Image Example: The fingerprint images provided show the original and processed versions of the input data, helping users visualize the recognition process.