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曙海教學優(yōu)勢
課程可定制,線上/線下/上門皆可,報名熱線:4008699035。本課程以項目實戰(zhàn)案例實現(xiàn)為主線,面向企事業(yè)單位項目開發(fā)實際,秉承21年積累的教學和研發(fā)經(jīng)驗，培訓講師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗以及技巧。
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建立了良好的合作關系,20多年來，合作企事業(yè)單位以達30多萬。
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內(nèi)容
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說明
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概論
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??模式識別的主要方法;
??監(jiān)督模式識別與非監(jiān)督模式識別;
??模式識別系統(tǒng)舉例;
??模式識別系統(tǒng)的典型構(gòu)成
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概率論基礎知識
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??概率論基礎知識 貝葉斯決策, 概率密度分布
??最大似然估計
??貝葉斯估計
??維數(shù)問題（精度、維數(shù)和訓練集的大小； 計算復雜度；過擬合）
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概率密度分布的非參數(shù)估計
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??非參數(shù)估計的基本原理與直方圖方法
??KN近鄰估計方法
??Parzen窗法
??最近鄰規(guī)則
??距離度量和最近鄰分類
??RCE網(wǎng)絡
??級數(shù)展開逼近
??統(tǒng)計量估計中的重采樣技術(shù)(bootstrap, jackknife)
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期望最大化(EM)
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??期望最大化
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隱馬爾可夫模型
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??隱馬爾可夫模型
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抽樣方法
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??馬爾可夫 蒙特卡洛
??Gibbs 采樣
??Slice 采樣
??混合Monte carlo算法
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內(nèi)容
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說明
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線性回歸
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??線性基礎模型
??偏方方差分解
??貝葉斯線性回歸
??貝葉斯模型比較
??參數(shù)估計（經(jīng)驗貝葉斯）
??固定基礎函數(shù)的限制
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特征
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??特征選擇
2?特征的評價準則
2?特征選擇的最優(yōu)算法
2?特征選擇的次優(yōu)算法
2?特征選擇的遺傳算法
2?以分類性能為準則的特征選擇方法
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??特征提取
2?基于類別可分性判據(jù)的特征提取
2?主成分分析 (圖像)
2?Karhunen-Loeve變換
2?高維數(shù)據(jù)的低維顯示
2?多維尺度法
2?非線性變換方法簡介
2?多重判別分析
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??特征提取與選擇對分類器性能估計的影響
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分類器
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??線性分類器
2?線性判別函數(shù)的基本概念
2?Fisher線性判別器
2?感知器
2?最小平方誤差判別
2?最優(yōu)分類器超平面與線性支持向量
2?拉普拉斯逼近（Laplace 逼近）
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??非線性分類器
2?分段判別函數(shù)
2?二次判別函數(shù)
2?多層感知機
2?支持向量機
2?核函數(shù)
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??其它分類器
2?近鄰法
2?決策樹
2?邏輯回歸
2?Boosting
2?隨機方法
2?基于規(guī)則的方法
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系統(tǒng)評價
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??監(jiān)督模式識別方法的錯誤率估計
??有限樣本下錯誤率的區(qū)間估計問題
??從分類的顯著性推斷特征與類別的關系
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內(nèi)容
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說明
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模型方法
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??基于模型的方法
??混合模型的估計(非監(jiān)督最大似然估計;
?正態(tài)分布情況下的非監(jiān)督參數(shù)估計) |
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聚類方法
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??動態(tài)聚類
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??模糊聚類
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??分級聚類
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??自組織神經(jīng)網(wǎng)絡
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??劃分聚類
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??聚類的準則函數(shù)
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其它非監(jiān)督方法
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??圖論方法
??在線聚類
??圖模型
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??非監(jiān)督模式識別系統(tǒng)性能的評價
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內(nèi)容
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說明
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圖像處理的基本方法
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??幾何規(guī)范化 (平移，旋轉(zhuǎn)，縮放等，復原，增強等)
??灰度級差值 (最近鄰差值等)
??灰度規(guī)范化 (圖像平滑、直方圖均衡化、灰度變換)
??邊緣檢測，梯度算子
??形態(tài)學處理 (膨脹，腐蝕，開操作，閉操作，細化，粗化，骨架，裁剪等)
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圖像的特征提取
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??形狀特征(輪廓特征, 區(qū)域特征)
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??紋理特征(LBP,HOG,SURF,SIFT,HAAR )
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??顏色特征(顏色直方圖, 顏色矩, 顏色相關圖)
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??空間關系特征(基于模型的姿態(tài)估計方法, 基于學習的姿態(tài)估計方法)
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