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Hacking with Kali.Practical Penetration Testing Techniques.2014.pdf
Hacking with Kali.Practical Penetration Testing Techniques.2014.pdf
2014-09-08
计算机技术硕士模式识别课件
计算机技术硕士模式识别课程课件。
第一章:模式识别概述:模式识别的基本概念,模式识别系统,模式识别的发展和应用,模式识别的研究方法;模式识别应用:生物特征识别。
第二章:线性判别函数:引言;感知准则函数和梯度下降法;最小平方误差准则函数,分段线性判别函数;Fisher线性判别函数,支持向量机;
第三章:Bayes决策理论:引言;基于最小错误概率的Bayes决策理论;基于最小风险的Bayes决策;Bayes分类器和判别函数;正态分布时的Bayes决策法则。
第四章:近邻法与聚类:近邻法则的一般概念,K-近邻法;快速近邻法;聚类:样本间相似性的度量;聚类的准则函数,分级聚类算法;动态聚类算法。
第五章:模式特征的抽取与选择:模式特征概念,多个分布的特征选择,特征抽取的方法举例;
第六章:模糊数学在模式识别中的应用:模糊集合论的基本概念、原理及在模式识别中的应用
第七章:神经网络在模式识别中的应用:神经网络的基本概念、原理及在模式识别中的应用;
2009-08-07
Secure Domain Name System (DNS) Deployment Guide.pdf
Secure Domain Name System (DNS) Deployment Guide.pdf
2008-11-16
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