模式识别课程报告

内容包含最小错误贝叶斯估计，kn近邻估计，Fisher线性判别，SVM实现，决策树和C均值算法的MATLAB实现。

模式识别中进行分类器的评估,特征选择的算法,检查检验MATLAB

第一章 引论 第二章 经典模式识别方法—贝叶斯决策方法 第三章 线性与非线性判别方法 第四章 聚类方法 第五章 概率密度函数估计 第六章 特征提取和选择 第七章 现代模式识别方法—神经网络、模糊和支持

模式识别是信息工程专业本科生的专业课，学院硕士研究生的学位课和学院博士研究生的必修课之一。

Tsinghua University Zhang Changshui Pattern Recognition Courseware 2018

课后习题答案完整版，英文原版答案。答案非常详细，每次作业的证明题都有答案

边肇琪那版的课件，有些地方和书上不一样，但是老师上课是照着这份课件讲的。

2012年 杭州电子科技大学 模式识别 研究生课件

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