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       每期人數(shù)限3到5人。
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開課地址:【上?!客瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學(xué)院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班):2020年3月16日
   實驗設(shè)備
     ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

課程大綱
 

概論

? 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

概率論基礎(chǔ)知識

? 概率論基礎(chǔ)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(xùn)練集的大?。?計算復(fù)雜度;過擬合)

概率密度分布的非參數(shù)估計

? 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(luò)

? 級數(shù)展開逼近

? 統(tǒng)計量估計中的重采樣技術(shù)(bootstrap, jackknife)

期望最大化(EM)

? 期望最大化

隱馬爾可夫模型

? 隱馬爾可夫模型

抽樣方法

? 馬爾可夫 蒙特卡洛

? Gibbs 采樣

? Slice 采樣

? 混合Monte carlo算法

2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

內(nèi)容

說明

線性回歸

? 線性基礎(chǔ)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(chǔ)函數(shù)的限制

特征

? 特征選擇

2 特征的評價準(zhǔn)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(zhǔn)則的特征選擇方法

? 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

? 特征提取與選擇對分類器性能估計的影響

分類器

? 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)

? 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(jī)

2 支持向量機(jī)

2 核函數(shù)

? 其它分類器

2 近鄰法

2 決策樹

2 邏輯回歸

2 Boosting

2 隨機(jī)方法

2 基于規(guī)則的方法

系統(tǒng)評價

? 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(guān)系

3. 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

內(nèi)容

說明

模型方法

? 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)

聚類方法

? 動態(tài)聚類

? 模糊聚類

? 分級聚類

? 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

? 劃分聚類

? 聚類的準(zhǔn)則函數(shù)

其它非監(jiān)督方法

? 圖論方法

? 在線聚類

? 圖模型

? 非監(jiān)督模式識別系統(tǒng)性能的評價

4. 圖像處理相關(guān)內(nèi)容

內(nèi)容

說明

圖像處理的基本方法

? 幾何規(guī)范化 (平移,旋轉(zhuǎn),縮放等,復(fù)原,增強(qiáng)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(xué)處理 (膨脹,腐蝕,開操作,閉操作,細(xì)化,粗化,骨架,裁剪等)

圖像的特征提取

? 形狀特征(輪廓特征, 區(qū)域特征)

? 紋理特征(LBP,HOG,SURF,SIFT,HAAR )

? 顏色特征(顏色直方圖, 顏色矩, 顏色相關(guān)圖)

? 空間關(guān)系特征(基于模型的姿態(tài)估計方法, 基于學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計方法)

 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................