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 کامپیوتری فصل سوم کتاب Introduction to Statistical Pattern Recognition


لینک خرید


در این پست قصد داریم تعدادی از تمرینات کامپیوتری فصل سوم کتاب Introduction to Statistical Pattern Recognition نوشته Keinosuke Fukunaga را ارائه دهیم که با استفاده از کدنویسی متلب انجام شده است. علاوه بر کدنویسی، توضیحات کاملی نیز در مورد مسئله و روش حل آن نیز داده شده است.

شماره تمرینات ارائه شده به شرح زیر است.

تمرین شماره 1، 2 ، 3 ، 4 ، 6 ، 7 ، 8


متن سوالات

Two normal distributions are specified by the following parameters

P1=P2=0.5,  M1=M2= [0,0] ,Σ1= [1 , 0.5  ; 0.5 , 1] , Σ2= [1 , -0.5  ; -0.5 , 1]

Problem1

Generate 100 samples from each class

Problem2
Design the Bayes classifier for minimum error by using given Mi,Σi, Pi  (the theoretical classifier). Classify the generated samples by the classifier, and count the number of misclassified samples.

Problem3
Plot the theoretical distribution function derived from (3.73) and the empirical distribution functions of (3.71), and test the normality of the generated samples.


Problem4
Plot the operating characteristics by classifying the generated samples with the theoretical classifier.

Problem6
Compute the theoretical Bayes error for the given normal distributions.

    
Problem7
Changing the threshold value t in Project 6, plot the theoretical operating characteristics and compare them with the results of Projects 4.

Problem10
Plot the Chemoff bound as a function of s, and find the optimum s and the minimum Chemoff bound


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

ویدیو نحوه اجرای کد و نمایش خروجی


توجه : فایل دانلودی حاوی کدهای متلب به علاوه توضیحات کاملی در مورد حل ، تجزیه و تحلیل نتایج هر سوال 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