1• 模式識別系統
資料獲取：用計算機語言（可計算數字符號）來表示研究物件
預處理：對研究物件去雜訊，復原等
特徵提取與選擇：對資料進行變換，降緯，簡化處理等
分類決策：歸類（）
分類器設計：對分類結果進行判斷檢測，誤差分析
2• 模式識別主要問題
特徵選擇與優化：特徵選擇：使同類物體緊緻性； 組合優化：對映變化改造原特徵空間
分類判別：有樣品庫供監督學習
聚類判別：將特徵相同的歸為一類
3• 特徵空間優化
特徵選擇和特徵提取是降維從特徵是否進行了轉換來區別的，假設有100個特徵需要降維，特徵選擇的方法就是，從100個中抽出10個來，其他90個扔掉；
而特徵提取是指100個特徵都要用到，但是把這100個特徵進行某種轉換變成只有10個特徵（比如把某10的線性組合或者非線性組合看成乙個特徵），從乙個大的集合對映成乙個小的集合。兩者有本質區別。
Halcon Ocr識別學習 第一節
簡介 通過halcon實現ocr識別，嵌入到vc裡，實現呼叫。vc只是乙個開發環境 舞台 c 是語言，opencv和halcon相當於舞台的道具 opencv和halcon的區別 opencv是乙個庫，包含各種運算元，需要在vc裡配置 告訴聯結器和編譯器當前的位置，動態呼叫庫的運算元 halcon自...
《模式識別與智慧型計算》的資料集
這本書我老師說很好，讓我買來看看，結果一學期過去了，emmmm,不是我的問題，是這本書沒有資料，沒有源 強行甩鍋 咳咳，跑遠了，這本書的資料集我我到網上看到了，它的資料集格式是這樣的 allsamples有兩個字段，乙個為num，乙個feature,然後feature是乙個25 5維的資料，25表示...
《模式識別與智慧型計算》感知機模型
感知機模型 按照統計學三要素來寫的話 模型 符號函式 策略 損失函式 誤點到超平面的距離之和 演算法 利用梯度下降演算法進行求解 感知機原理 感知機模型用來線性判別資料集，什麼意思呢就是用一超平面來隔斷兩個不同的類別，超平面在二維的資料集中就是一條直線，在三維的資料集中就是乙個平面，假設有n維的資料...