哈工大模式识别课程期末总结
模式识别 总结
模式识别学习心得体会
模式识别学习心得体会篇一：最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结最模式识别与智能系统专业大学生毕业自我总结优秀范文个人原创欢迎下载模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际，四年大学生活也即将划上一个句号，而我的人生却仅仅是个逗号，我即将开始人生的又一次征程。
作为×××大学（改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学）毕业生的我即将告别大学生活，告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师，告别我的母校——×××大学。
回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯，感慨颇多，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折！大学——是我由幼稚走向成熟的地方，在此，我们认真学习模式识别与智能系统专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。
在思想道德上，×××大学（改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学）学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想，不断用先进的理论武装自己的头脑，热爱祖国，热爱人民，坚持四项基本原则，树立了正确的人生观、价值观、世界观，使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。
在模式识别与智能系统专业学习上，我严格要求自己，刻苦钻研篇二：最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创最模式识别与智能系统专业大学生毕业个人总结优秀范文个人原创欢迎下载在×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光，匆匆而过。
四年的时间足以证明了，我爱上了×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）的一草一木，一人一事。
回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语，曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。
哈工大模式识别课程期末总结分解
【最大似然估计】
多元参数
【最大似然估计】
例子（梯度法不适合）：
1 p( x | ) 2 1 0
,1 x 2 其它
1 p ( x , x ,..., x | , ) N 1 2 N 1 2 l ( ) 2 1 0
p( | x)
p( x | ) p( )
p( x | ) p( )d
p( , x) p( | x) p( x) p( x | ) p( )
R
E
d
ˆ, ) p ( | x) p ( x)d dx (
ˆ, ) p( | x)d dx d p( x) (
h( x) ln l ( x) ln p( x | 1 ) ln p( x | 2 ) ln P(1 ) P(2 )
x 1
x 2
【基于最小错误率的贝叶斯决策】
【基于最小错误率的贝叶斯决策】
【基于最小风险的贝叶斯决策】
概念
决策 决策空间 前面所讲的错误率达到最小。在某些实际应用中，最小错 误率的贝叶斯准则并不适合。以癌细胞识别为例，诊断中如 果把正常细胞判为癌症细胞，固然会给病人精神造成伤害， 但伤害有限；相反地，若把癌症细胞误判为正常细胞，将会 使早期的癌症患者失去治疗的最佳时机，造成验证的后果。
【基于最小风险的贝叶斯决策】
数学描述
【基于最小风险的贝叶斯决策】
条件期望损失：
R(i | x) EP( j | x), i 1, 2,..., a
j 1 c
期望风险：
R R ( ( x) | x) p ( x)dx
目的：期望风险最小化
模式识别总结
模式识别压轴总结
另外，使用欧氏距离度量时，还要注意模式样本测量值的选取，应该是有效 反映类别属性特征（各类属性的代表应均衡） 。但马氏距离可解决不均衡（一个 多，一个少）的问题。例如，取 5 个样本，其中有 4 个反映对分类有意义的特征 A，只有 1 个对分类有意义的特征 B，欧氏距离的计算结果，则主要体现特征 A。
信息获取 预处理 特征提取与选择 聚类 结果解释
1.4 模式识别系统的构成 基于统计方法的模式识别系统是由数据获取， 预处理， 特征提取和选择， 分类决策构成
2
模式识别压轴总结
1.5 特征提取和特征选择 特征提取 (extraction)：用映射（或变换）的方法把原始特征变换为较少 的新特征。 特征选择(selection) ：从原始特征中挑选出一些最有代表性，分类性能最 好的特征 特征提取/选择的目的，就是要压缩模式的维数，使之便于处理。 特征提取往往以在分类中使用的某种判决规则为准则，所提取的特征使在 某种准则下的分类错误最小。为此，必须考虑特征之间的统计关系，选用 适当的变换，才能提取最有效的特征。 特征提取的分类准则：在该准则下，选择对分类贡献较大的特征，删除贡 献甚微的特征。 特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能最好的特征进 行分类。 从 D 个特征中选取 d 个,共 CdD 种组合。 － 典型的组合优化问题 特征选择的方法大体可分两大类： Filter 方法：根据独立于分类器的指标 J 来评价所选择的特征子集 S，然后 在所有可能的特征子集中搜索出使得 J 最大的特征子集作为最优特征子 集。不考虑所使用的学习算法。 Wrapper 方法：将特征选择和分类器结合在一起，即特征子集的好坏标准 是由分类器决定的，在学习过程中表现优异的的特征子集会被选中。
模式识别学习心得体会
模式识别学习心得体会篇一：最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结最模式识别与智能系统专业大学生毕业自我总结优秀范文个人原创欢迎下载模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际，四年大学生活也即将划上一个句号，而我的人生却仅仅是个逗号，我即将开始人生的又一次征程。
作为×××大学（改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学）毕业生的我即将告别大学生活，告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师，告别我的母校——×××大学。
回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯，感慨颇多，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折！大学——是我由幼稚走向成熟的地方，在此，我们认真学习模式识别与智能系统专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。
在思想道德上，×××大学（改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学）学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想，不断用先进的理论武装自己的头脑，热爱祖国，热爱人民，坚持四项基本原则，树立了正确的人生观、价值观、世界观，使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。
在模式识别与智能系统专业学习上，我严格要求自己，刻苦钻研篇二：最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创最模式识别与智能系统专业大学生毕业个人总结优秀范文个人原创欢迎下载在×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光，匆匆而过。
四年的时间足以证明了，我爱上了×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）的一草一木，一人一事。
回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语，曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。
模式识别与数据挖掘期末总结
模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。
2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。
（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。
（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。
确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。
（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。
如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。
6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。
7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。
8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。
划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示●区间标度(interval-scaled)属性：温度●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量●离散属性●连续属性2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值）●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。
模式识别学习心得体会
模式识别学习心得体会篇一：模式识别与智能系统专业毕业自我鉴定范文下载注：毕业生自我鉴定的撰写，简言之，就是毕业生对自己在校期间思想政治、道德品质、专业学习、课外活动、社会工作等方面的总结，严肃认真，实事求是，以肯定成绩、实践能力为主，并提出今后的努力和发展方向，以便在今后的学习、工作中发扬优点，克服缺点。
希望本范文模板能给毕业生提供帮助。
模式识别与智能系统专业毕业生自我鉴定光阴似箭，转眼间四年的大学生活即将结束，从二0XX年进入XX 大学模式识别与智能系统专业就读以来，经过老师的精心指导和自己的刻苦努力，本人各方面都有较大提高，顺利完成了学业。
回首四年，对我来说是不平凡的四年，是收获的四年，是不断汲取养分的四年，是成长的四年，是值得怀念的四年。
在毕业之际，总结了这四年来的点点滴滴，我成长了不少，同时也深刻的认识到：学无止境，需要加紧步伐去完善自己，提高技能，实现人生价值。
模式识别与智能系统专业是专业性很强的学科，在老师的教诲下我系统全面地学习了模式识别与智能系统专业的理论基础知识，牢固的掌握了模式识别与智能系统专业知识和技能，同时把所学的模式识别与智能系统专业理论知识应用于实践活动中，把所学知识转化为动手能力、应用能力和创造能力，力求理论和实践的统一。
在学习和掌握本专业理论知识和应用技能的同时，还努力拓宽自己的知识面，培养自己其他方面的能力，广泛的涉猎其他学科的知识，从而提高了自身的思想文化素质。
英语、计算机、普通话等方面的等级考试已达标，除了在模式识别与智能系统专业知识方面精益求精外，还利用课余时间专修计算机专业知识，使我能够熟练的操作各种办公软件，从而提高了自身的思想文化素质。
（此部分可按照自己实际情况简单写一下自己在模式识别与智能系统专业上取得的有代表性的成绩）在思想方面，通过大学四年全面系统地学习了马列主义、毛泽东思想、邓小平理论重要思想，学会用先进的理论武装自己的头脑，树立了正确的世界观、人生观、价值观。
模式识别期末复习总结
1、贝叶斯分类器贝叶斯分类器的定义：在具有模式的完整统计知识的条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。
贝叶斯分类器的分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。
贝叶斯的公式：什么情况下使用贝叶斯分类器：对先验概率和类概率密度有充分的先验知识，或者有足够多的样本，可以较好的进行概率密度估计，如果这些条件不满足，则采用最优方法设计出的分类器往往不具有最优性质。
2、K近邻法kNN算法的核心思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
假设有N个已知样本分属c个类,考察新样本x在这些样本中的前K个近邻，设其中有个属于类，则类的判别函数就是决策规则:若则∈什么情况下使用K近邻法:kNN只是确定一种决策原则，在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别,并不需要利用已知数据事先训练出一个判别函数，这种方法不需要太多的先验知识。
在样本数量不足时，KNN法通常也可以得到不错的结果。
但是这种决策算法需要始终存储所有的已知样本，并将每一个新样本与所有已知样本进行比较和排序，其计算和存储的成本都很大。
对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
3、PCA和LDA的区别Principal Components Analysis(PCA)：uses a signal representation criterionLinear Discriminant Analysis(LDA)：uses a signal classification criterionLDA：线性判别分析，一种分类方法。
它寻找线性分类器最佳的法线向量方向，将高维数据投影到一维空间，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。