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  1. 脱机手写签名识别-要求与源码

  2. 模式识别mini project-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计mini project，主要功能要求如下： 一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为129 94像素大小。 对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。在签名图像进行特征提取时，提取6 个ET1和6 个DT12轮廓特征。 每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。用贝叶斯参数估计

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-25
    • 文件大小：816kb
    • 提供者：tree_san

  1. 模式识别非参数估计讲义

  2. 该文档详细介绍了非参数估计的方法，即直接用已知类别样本去估计总体密度分布的方法，包括概率密度估计，Parzen窗估计，Kn-近邻估计，最近邻规则，并介绍了一些改进的近邻估计法，是十分有启发性的讲义。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2014-03-24
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wuhanysq

  1. kn近邻法估计概率密度函数

  2. 直接利用样本对位置函数的概率密度进行估计

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-07-03
    • 文件大小：244byte
    • 提供者：cl1043616025

  1. parzen窗&Kn近邻模式别matlab

  2. 模式识别非参数估计的parzen窗法和Kn近邻法的matlab算法实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-12-15
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：lhr2528

  1. Kn近邻估计法

  2. 模式识别中Kn近邻估计法的实验代码（使用matlab）及报告。概率密度函数估计 _非参数 使用K N ‐近邻估计法实现如图所示分布的估计。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-13
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：qq_24720747

  1. 身高体重判别男女 非参数估计 parzen窗和Kn近邻 fisher线性判别 留一法检验

  2. 身高体重判别男女&&比较分类器性能。实验一：使用 了非参数估计中的parzen窗和Kn近邻方法 求出用身高体重特征判别男女的正确率并与参数估计的方法做比较；实验二：使用fisher线性判别的方法，将数据投影到一维中，进行判别 并与贝叶斯分类器相比较；实验三：使用留一法 检验非参数估计和贝叶斯分类器的性能。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-10-31
    • 文件大小：705kb
    • 提供者：weixin_42493873

  1. 概率密度估计

  2. 概率密度估计 参数估计和非参数估计。 最大似然法和Parzen窗法，Kn近邻法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-14
    • 文件大小：340kb
    • 提供者：xiaoyulei0406