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模式识别实验报告-实验一-Bayes分类器设计汇总(共13页)

实验一 Bayes分类器设计【实验目的】对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。【实验原理】最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：　

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模式识别实验报告-实验一 Bayes分类器设计

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模式识别上机实验报告汇总

实验一、二维随机数的产生1、实验目的学习采用Matlab程序产生正态分布的二维随机数掌握估计类均值向量和协方差矩阵的方法（3） 掌握类间离散度矩阵、类内离散度矩阵的计算方法（4） 熟悉matlab

模式识别实验报告

院 系： 计算机科学学院 专 业： 智能科学与技术 年 级： 2012 级 课程名称： 模式识别 组 号： 13组

模式识别-非线性分类器

- * - 第5章 非线性判别函数 - 实际问题经常不是线性可分的，即决策面是非线性函数。 - 常用方法：

模式识别实验报告2 贝叶斯分类实验 实验报告(例)

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模式识别实验报告基于BP神经网络的字符识别学 院：信息与通信学院专 业：信号与信息处理基于BP神经网络的字符识别1实验目的综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。2实验内容熟悉模式识别的

模式识别实验贝叶斯最小错误率分类器设计

实验二 贝叶斯最小错误率分类器设计一、实验目的1. 了解模式识别中的统计决策原理2. 熟悉并会根据给出的相关数据设计贝叶斯最小错误率分类器。3. 熟悉并会使用matlab进行相关程序的编写二、实验原理

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院    系： 计算机科学学院  专    业： 智能科学与技术  年    级：    2012 级      课程名称：    模式识别      组    号：      13组       

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模式识别实验报告基于BP神经网络的字符识别 学 院:信息与通信学院 专 业:信号与信息处理 基于BP神经网络的字符识别 1 实验目的 综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。 2 实验内容