模式识别（三）非线性分类器（待续）

最新推荐文章于 2025-06-06 11:16:57 发布
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本文探讨了非线性分类器的各种类型和技术，包括异或问题解决方案、感知器网络、反向传播算法、神经网络设计、径向基函数网络、概率神经网络、支持向量机、决策树以及分类器融合方法，旨在为读者提供全面的非线性分类器理解。

模式识别（三）非线性分类器

3.1引言

3.2 异或问题

3.3 两层感知器

3.4 三层感知器

第一层的神经元构成超平面；
第二层的神经元构成区域；
第三层为输出层的神经元确定类；

3.5基于训练集准确分类的算法

3.6反向传播算法

3.7反向传播算法改进

3.8代价函数选择

3.9神经网络大小的选择

3.10 仿真

3.11 具有权值共享的网络

3.12 线性分类器的推广

3.13 线性分类法中l维的空间

3.14多项式分类器

3.15径向基函数网络

3.16通用逼近

3.17概率神经网络

3.18支持向量机：非线性情况

3.19超越SVM的范例

3.20 决策树

3.21 合并分类器

3.22 合并分类器的增强法

3.23类的不平衡问题

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 接上次记的, 到几何分类器, 书里关于几何分类器的内容比较多，其中包括线性分类器和非线性分类器。线性分类器有：感知器算法、增量校正算法、LMSE分类算法、Fisher分类。非线性分类器有：势函数法。我一看到这么多的几何分类器我就晕了，只看了感知器算法。所以我也只记下感知器算法。而神经网络，书中只介绍了三层BP神经网络，所以我也只记录BP神经网络。 三、几何分类器假设有M类模式w1
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