模式识别 （五非线性判别函数）

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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
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
x
y
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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