資源簡(jiǎn)介
重點(diǎn)：
感知器，（批處理算法，改進(jìn)）；如何做多類分類（一對(duì)多，多對(duì)一），svm；反向傳播算法（優(yōu)缺點(diǎn)）；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如何構(gòu)造，怎么解釋，自組織映射的原理，徑向基函數(shù)也看看）；RNN，STLM作為了解；聚類：如何從混合密度估計(jì)到kmeans；準(zhǔn)則；挑戰(zhàn)性問題；層次聚類；譜聚類（原理，寫出一種算法，基本計(jì)算過程）。強(qiáng)調(diào)問題的描述！！建模！！有無標(biāo)簽，原理（準(zhǔn)則，如反向傳播-誤差傳播），任務(wù)。adaboost的原理，基本智能過程，為什么有效（最大margin算法-支持向量機(jī)）。adaboost那節(jié)課的重點(diǎn)是模型選擇的原則，分類器集成的基本方法，以及adaboost的原理及其訓(xùn)練的基本計(jì)算步驟。
代碼片段和文件信息
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?????文件??????234381??2019-12-16?16:56??模式識(shí)別期末復(fù)習(xí)\國(guó)科大-模識(shí)-2018期末.pdf
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