模式识别中贝叶斯决策里的贝叶斯公式中为什么会出现概率密度

清凉琥珀2022-10-04 11:39:541条回答

模式识别中贝叶斯决策里的贝叶斯公式中为什么会出现概率密度


已经自己搞懂了。分别对概率密度积分就可以得到概率了,这样得到的公式就和在数学中学到的一样了

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飘摇81 共回答了20个问题 | 采纳率95%
类条件概率密度就是一个类似条件概率的密度,就是条件概率分布的密度函数,密度和概率的区别是基础的基础,不明白请翻书,实在看不懂问老师或私信我。
根据条件概率公式
P(wj|x)=p(x,wj)/p(x)
1年前

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大概意思是这样的 不必每个单词都翻出来 意思到了就好
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I want to work as a Image Processing and Pattern Recognition Engineer after my graduation, and engaged in a robot related job. Detailed speaking, it makes robot judge the surrounding environment and take relevant actions accordingly by simulating the human brain through software programming such as neural network or expert system, and this leads the robot to be more intelligent.
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要英文的还是中文的?
英文的话有本书:Neural Networks for Pattern Recognition
作者Christopher M. Bishop,算是这个领域中一本非常有名的著作吧
电子版可下:http://www.ulb.tu-darmstadt.de/tocs/198320841.pdf
论文的话,找了个,你看看行不?
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=41401
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下列各选项是我们常见的智能信息处理技术,其中_____不属于模式识别
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a语音输入
b手写输入
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是对的.
帮忙翻译一下论文的摘要.是有关图像处理 模式识别方面的.在线等,谢谢了
帮忙翻译一下论文的摘要.是有关图像处理 模式识别方面的.在线等,谢谢了
翻译软件,还有google翻译的,就不要了,谢谢.
符合科技论文写作规范
语句通顺
在线等啊,谢谢了
需要翻译的内容:
摘 要:为了满足手势识别系统中手势的识别与理解的需要,本文提出了一种快速、鲁棒的手指及指尖检测方法.首先根据肤色在颜色空间中的聚类特性,初步分离出感兴趣的手势部分.然后在此基础上,通过手轮廓边缘曲率特征法结合用于检测平行线的环形算子,实现指尖和手指的快速精确检测.实验结果表明,该方法能在复杂的背景条件下有效的检测出指尖、手指.并为进一步在手势识别系统中的应用打下基础.
哪位英语好的,帮忙翻译成英文摘要
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jghjghjgjghj 共回答了24个问题 | 采纳率87.5%
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Abstract:
To meet the requirements of identification and understanding of gestures in the gesture recognition system,the paper/article presents a quick and robust detecting method for fingures and finguretips.
First it picks out the interesting gesture part as per the clustering feature of the skin tone in color space.Thereafter,quick and accurate detecting of finguretips and fingures is realized through the method of fringe curvature features of hands outline,and the annuar operator for deteceting parallels.
The test result shows that it can effectively detect fingures and finguretips under complex background,and lays the foundation of its further application in the gesture identification system.
给几点浅见:摘要也要分段的;关键词木有给出,翻译可以从上文中提取.
【英语牛人团】倾情奉献,
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对于绝对线性可分的情况两者一样,几乎都是100%识别,但是处理复杂问题的时候前者好.
欧氏距离法有点太狭隘了,只要是空间的完备范数都可以做最小距离分类器,模式识别最常用的还是马哈拉诺比斯距离,也有的地方叫协方差范数.
虽然贝叶斯分类器在处理复杂问题的时候情况很好,但是一个关键问题是往往必须知道先验分布,如果用不依赖先验分布的极大极小化方法的话识别率就会很低了.
如果对于最小距离分类器比较熟悉的话我倒是推荐那几种基于最小距离分类器和感知器的变形,比如FLD,NMC等,根据实际情况灵活采用.
总起来说,如果知道足够的先验信息,使用最基本的贝叶斯分类反而是最准的.
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这些算法,如果需要搞透,数学知识越多越好.算法导论,随机过程,概率论,数理统计是基础,矩阵论也很重要.还有一个最重要的是有关优化方法的基本理论,很多的模式识别的问题,就是一个求最优解的问题.以前是有一本《计算方法》的书,里面就是用牛顿法等,来解线性方程之类,书很薄,如果搞懂了,很有启发作用.
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模式识别是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”.随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动,从而提高模式识别的自动化程度,因此模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新兴学科.
综上所述,我觉得计算机图形学偏向于研究使用计算机技术处理图形的一些基础方法,而图形图像处理则是各种处理的统称.人工智能偏重于研究模拟人类智能的方法,而模式识别本身就是人类智能的一部分,当然人们同样希望能使用计算机或其它手段模拟人类进行模式识别.