華中科技大學2005年博士研究生入學考試——模式識別原理

華中科技大學2005年博士研究生入學考試——模式識別原理 ohbU~R3{U  
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第一章 模式識別的基本問題 == E8^jYJw  
kia[d984w  
1.1 什么是模式識別 u]Q}jqiq"  
|{Ex)hkw  
1.2 模式識別的基本概念 8Ji`wnkXe  
(5@H<c^6  
1.3 模式識別的系統組成 O_qwD6s-_  
.^M#BAt2  
1.4 模式識別方法分類 4Z>gK(  
4D2U,Ds  
第二章 Bayes決策理論 J;NIa[a  
v$0|\)E)  
2.1 二類問題的最小錯誤決策 z\oTu W*B  
<$yA*  
2.2 二類問題的最小風險決策 P))B S  
"b~C/-W I  
2.3 Neyman-Pearson決策 u178vby;l  
?$K-f:?c  
2.4 最小最大決策 1Xo0(*O  
.SjJG67OyA  
2.5 多類問題的決策 6i-G{)=l  
:>.{w$Ln%  
第三章 正態分布的判別函數 41Z@_J|&  
rbnAC*y8'L  
3.1 N維正態分布 s2"`j-iQ  
4P[MkMoC  
3.2 正態分布的判別函數 ]y6{um8"  
X+ITW#  
3.3 討論 >STthPO  
>U,&V%y  
第四章 線性判別函數 L&DjNu`!9  
3s/1\m%  
4.1 線性判別函數及廣義線性判別函數 ,eBC]4)B6  
JyZuj>` 6  
4.2 線性分類器設計 ppRmC,0f^  
b'\Q/;oz>  
4.3 梯度法與牛頓法 sJ|pR=g)!  
r@3-vLI!u  
4.4 最小平方誤差準則函數與H-K算法 ##6\~!P  
ekvs3a^  
4.5 Fisher線性判別函數 vSR&>Q%X  

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4.6 廣義線性判別函數 亚洲国产精品va在线观看麻豆