模式识别中特征提取技术

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深入探索模式识别：概念、方法和统计决策技术

模式识别，一个包含数据挖掘核心的术语；将模式、模型、类型和特征组合成可理解的抽象形式。 这个过程大致可以分为两类：基于知识的智能系统和基于数据的统计方法，例如神经网络。

1.1概述和分类

模式识别研究的基石是受监督的，其中数据集预先标记有类别，因为规则驱动的方法是由专家执行的。 学科被忽视的学习寻找不熟悉类别中的结构，例如聚类算法。 完整的模型识别系统包括特征提取、模型训练和决策。

在统计决策中，贝叶斯决策理论发挥着重要作用。 在1.3节中，我们将探讨贝叶斯定理，其中涉及先验概率（观察数据之前的估计）和后验概率（用新证据更新的概率）的概念，以及如何使用这些概念来制定决策规则。

2.1贝叶斯决策与风险分析

最不容易出错的决策形式是贝叶斯决策形式。 但他也考虑了各种错误。 最小风险决策，即期望风险最小化，是贝叶斯分类器的核心，它找到每一时刻条件风险最小的类。

正态分布的正确地位在问题和数学兴趣的实际应用中广泛存在。 马氏距离和决策面

当先验概率相等时，更简单的决策是找到距离样本点最近的类，即马氏距离。 。 在不等概率中，下降面表现为与先验概率最大值相对应的超平面或协方差矩阵变换后的超二次曲面。

3.1密度估计挑战

在实际应用中，密度估计是一个难题，需要我们使用专家信息和复杂的模型。

3.2参数估计的比较

最大似然估计和贝叶斯估计是模块估计的两种方法。 但这些事情都是事先考虑到的。 这两种方法在参数估计过程中各有侧重。

4.1分类与参数估计

无论是无监督还是无监督学习，参数估计都是关键的一步，统计计算，参数空间的探索和数值的估计。 选举。 在最大似然估计中，一维和多维参数解分别基于微分方程和梯度方法。