模式识别parzen窗

模式识别书后习题答案详解。配套书名《Patternclassificationsolutions_Stork，2001》

本文首先详细介绍了应用神经网络进行模式识别的发展概况，通过与传统模式识别的比较，得出神经网络模式识别的优越性。针对已有的神经网络模式识别系统，本文介绍了该系统中使用最广泛的BP神经网络，通过对其关键技

用于大三学生的模式识别选修课程,模式识别实践报告资料.

这个是对前面的扩充，样本的维数、聚类中心的数目由自己决定，并且用一个txt文件存储数据。可以将这两个对比一下，加深理解。

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。

包括人工神经网络，隐马尔可夫模型、决策树、模板匹配等基本的模式识别方法

介绍了模式识别的各类算法，包括聚类分析、特征选择与提取、神经网络等

采用分类器对数据进行有效分类，有具体的代码和实验结果。

模式识别研究方向介绍，入门必看！

研究生模式识别结业的论文，我自己的，也通过了，大家参考一下。