中科信軟模式識別培訓課程，模式識別咨詢
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1． 模式識別概論以及概率論基本知識
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內容
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說明
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概論
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− 模式識別的主要方法;
− 監督模式識別與非監督模式識別;
− 模式識別系統舉例;
− 模式識別系統的典型構成
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概率論基礎知識
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− 概率論基礎知識 貝葉斯決策, 概率密度分布
− 最大似然估計
− 貝葉斯估計
− 維數問題（精度、維數和訓練集的大小； 計算復雜度；過擬合）
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概率密度分布的非參數估計
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− 非參數估計的基本原理與直方圖方法
− KN近鄰估計方法
− Parzen窗法
− 最近鄰規則
− 距離度量和最近鄰分類
− RCE網絡
− 級數展開逼近
− 統計量估計中的重采樣技術(bootstrap, jackknife)
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