模式识别（5）非线性判别函数

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模式识别

第五章非线性判别函数

北京航空航天大学计算机学院

线性判别函数的基本概念

Fisher线性判别函数

感知准则函数

最小平方误差准则函数

多类问题

决策树

回顾

5.0 引言

5.1 分段线性判别函数

5.2 分段线性判别函数的设计

5.3 二次判别函数

5.4 神经网络概述

5.5 BP神经网络

5.6 应用实例

5.7 BP 网络模型改进

5.8 其他常用神经网络模型

内容

线性判别函数：简单、经济、实用

但线性不可分时错误率可能较大

引言

1.使用新的特征

2. 非线性变换

3. 非线性分类器

引言

实际问题中数据分布可能更复杂

需要：更复杂的非线性判别函数来分类

注：非线性判别函数并不明确指代一类判别

函数，而是指除了线性判别函数之外的各种

判别函数！

引言

5.0 引言

5.1 分段线性判别函数

5.2 分段线性判别函数的设计

5.3 二次判别函数

5.4 神经网络概述

5.5 BP神经网络

5.6 应用实例

5.7 BP 网络模型改进

5.8 其他常用神经网络模型

内容

决策面由若干个超平面段组成，计算相对比

较简单

能够逼近各种形状的超平面，适应性很强

多类情况下的线性判别函数分类；

树状分类；

分段线性判别函数

当两类的类条件概率密度为正态分布且两类先验概率

相等，各维特征独立且方差相等时，最小错误率贝叶

斯决策是基于最小距离的分段线性判别函数

基于距离的分段线性判别函数

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摘要：

模式识别第五章非线性判别函数北京航空航天大学计算机学院线性判别函数的基本概念Fisher线性判别函数感知准则函数最小平方误差准则函数多类问题决策树回顾5.0引言5.1分段线性判别函数5.2分段线性判别函数的设计5.3二次判别函数5.4神经网络概述5.5BP神经网络5.6应用实例5.7BP网络模型改进5.8其他常用神经网络模型内容线性判别函数：简单、经济、实用但线性不可分时错误率可能较大引言1.使用新的特征2.非线性变换3.非线性分类器引言实际问题中数据分布可能更复杂需要：更复杂的非线性判别函数来分类注：非线性判别函数并不明确指代一类判别函数，而是指除了线...

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