فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

انجام پروژه ها و تمرینات دانشجویی در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با نرم افزارهای متلب، پایتون، رپیدماینر و وکا

کلمات کلیدی

حل تمرینات شناسایی آمار و الگو دانشگاه امیرکبیر

حل تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

حل تمرینات درس pattern recogntion

حل تمرینات کتاب فوکوناگا

حل تمرینات کامپیوتری درس شناسایی آمار و الگو

انجام پروژه های تخصصی متلب

انجام پروژه متلب

انجام پروژه دانشجویی

کدنویسی تمرینات pattern recognition

کد متلب تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

کد متلب شبکه عصبی

پیاده سازی شبکه عصبی

کد آماده متلب

کد متلب الگوریتم درخت تصمیم

الگورینم دسته بندی

کد متلب دسته بندی توموز مغزی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان

ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم دسته بندی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و SVM

انتخاب بهینه ویژگی ها با الگوریتم ژنتیک

پروژه متلب

پروژه دانشجویی

ترکیب مدل های دسته بندی

ترکیب روش های دسته بندی درمتلب

کد متلب پیش پردازش تصاویر ماموگرافی برای تشخیص سرطان سینه

کد متلب پردازش تصاویر پزشکی

کد متلب پردازش تصاویر ماموگرافی

کد متلب تشخیص سرطان پستان

کد متلب تشخیص سرطان سینه

کد آماده پردازش تصاویر پزشکی

  • ۰
  • ۰

تمرینات فصل چهارم کتاب Introduction to Statistical Pattern Recognition

لینک خرید



در این پست قصد داریم حل تشریحی تعدادی از تمرینات فصل چهارم کتاب Introduction to Statistical Pattern Recognition نوشته Keinosuke Fukunaga را ارائه دهیم.

شماره تمرینات ارائه شده به شرح زیر است.

تمرین شماره 1، 2 ، 3 ، 5 ، 9


متن سوالات

Problem1

Let xj (j = 1 , . . . , n ) be independent and identically distributed with an exponential density function , Where u(.) is the step function
a) Find the density function of the Bayes discriminant function h (X).
b) Assuming that the density functions of h(X) for w1 and w2 can be approximated by normal densities, compute the approximated value of the Bayes error for n=8, = 2.5, and P1= P2= 0.5

Problem2
Two normal distributions are characterized by P1=P2=0.5,  M1= [-1,0],  M2= [ 1,0] and Σ1=Σ2= [4 , 3  ; 3 , 4]. Calculate the error due to the Bayes classifier and the bisector.

Problem3

Using the same data as in Problem 2 expect

Σ1= [4 , 3  ; 3 , 4]  and Σ2= [4 , -3  ; -3 , 4]
For the linear discriminant function which maximizes the fisher criterion, and minimize the error by adjusting the threshold


Problem5

Design the optimum linear classifier by minimizing the mean-square error of

Where ... for ...  and  ... for ... . Without using the procedure discussed in this chapter, take the derivative of ... with respect to V and v0, equate the derivative to zero, and solve the equation for V. setting the mixture mean, M0=P1M1 + P2M2, as the coordinate origin, confirm that the resulting optimum V is

Problem9
Design a linear classifier by minimizing the mean-square error for the data given in the following Table, assuming P1=P2=0.5.

X1

X2

X3

P1(x)

P2(x)

-1

-1

-1

1/3

0

1

-1

-1

1/24

1/8

-1

1

-1

1/24

1/8

1

1

-1

0

1/3

-1

-1

1

1/3

0

1

-1

1

1/24

1/8

-1

1

1

1/24

1/8

1

1

1

0

1/3


برای نمایش خروجی یکی از سوالات، از کدهای متلب استفاده شده است که در کنار فایل گزارش قرار دارد.


ویدیوی زیر نحوه اجرای کدها و تصویری از گزارش را نشان میدهد

ویدیو نحوه اجرای کد و نمایش گزارش


توجه : فایل دانلودی حاوی حل تشریحی تمرینات ذکر شده به علاوه یک کد متلب است.


در صورت هر گونه سوال نسبت به کالای مورد نظر، با ایمیل msd.abasian@gmail.com  یا شماره 09132324263 و یا آیدی تلگرام masoudabasian مکاتبه نمایید.

همچنین در صورت دانلود فایل و مشاهده هر گونه مشکل در کدها و گزارش، میتوانید در قسمت تماس با ما مشکل را اعلام فرمایید تا در اسرع وقت پشتیبانی لازم را انجام دهیم.

با تشکر از حسن اعتماد شما

مسعود عباسیان



لینک خرید

نظرات (۰)

هیچ نظری هنوز ثبت نشده است

ارسال نظر

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی